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영어

Purpose: This study aims to analyze the severity of truck-related crashes and the factors that influence them. In particular, the study aims to compare the differences in crash severity based on two sets of Equivalent Property Damage Only (EPDO) weights, providing fundamental data for establishing safety measures tailored to the characteristics of truck crashes. Method: The dependent variables were divided into two datasets based on the differences between the two EPDO weight sets, 12:6:3:1 and 3:3:3:1. The optimal model was selected using the Light Gradient Boosting Machine (LGBM), and the differences in the performance evaluation metrics of the two datasets were analyzed. Furthermore, the variable importance of each model was presented using feature importance analysis. Result: The analysis of model performance revealed that the crash severity prediction error was lower in EPDO_B compared to EPDO_A, resulting in more reliable outcomes. Additionally, the key influencing factors on crash severity were identified and compared, confirming that predicting human casualties is relatively easier than predicting crash severity. Conclusion: Through the analysis of truck crash severity, this study provides insights into future traffic safety policies and infrastructure development. In particular, the study emphasizes the necessity of developing traffic safety countermeasures that focus on predicting human casualties and highlights that more precise data collection and analysis are essential for effective crash prevention.

한국어

연구목적: 본 연구는 화물차 교통사고의 심각도와 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 수행되었다. 특히 EPDO(Equivalent Property Damage Only) 가중치 세트에 따른 사고 심각도 영향요인의 차이를 비교하였 다. 개선된 EPDO 가중치에 따른 심각도 영향요인의 변화와 예측 정확도를 분석하여 화물차 사고의 원인 에 따른 안전 대책 수립을 위한 기초자료를 제공하는 것을 목표로 한다. 연구방법: 종속변수를 12:6:3:1, 3:3:3:1의 두 가지 EPDO 가중치 세트의 차이에 따라 두 가지 데이터 세트로 구성하였으며 Light Gradient Boosting Machine을 기반하여 최적의 모델을 선정하여 두 데이터 세트의 모형 성능 평가 지표 결과 값의 차이를 분석하였다. 또한, 각 모델의 변수 중요도를 Feature importance를 통해 나타냈다. 연구결과: 모델 성능 분석 결과, EPDO_A보다 EPDO_B에서 사고 심각도 예측 오차가 낮아 보다 신뢰할 수 있는 결과를 제공하였다. 또한, 사고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인을 비교하여 제시하였으며, 사고의 경중보다는 인적 피해 예측이 상대적으로 용이함을 확인하였다. 결론: 화물차 사고의 심각도 분석을 통해 향후 교통 안전 정책 및 인프라 구축의 방향을 제시하였다. 특히, 인적 피해 예측을 중심으로 한 교통안전 전략 수립이 필요하며, 보다 정교한 데이터 수집과 분석이 사고 예방의 핵심이 될 수 있음을 강조하였다.