[정보] 빅데이터 캠퍼스 컨퍼런스 자료집

2016 서울시 빅데이터캠퍼스 컨퍼런스 개최 자료집입니다.

많은 참고 하시기 바랍니다.

 

 

 

빅데이터 캠퍼스 컨퍼런스 자료집(2016.7.14) from bigdatacampus

 

 

1. Contents 행사 개요 3 세션1 빅데이터를 활용한 서울시 혁신 사례 <발표1> 서울시 빅데이터 분석 활용 사례 5 <발표2> 빅데이터 분석결과를 활용한 교통시설 개선 19 세션2 빅데이터 재사용 <발표1> 빅데이터 프로젝트의 성공을 위한 가이드라인 47 <발표2> 사회혁신을 위한 창업 기업에의 빅데이터 기술 지원 사례 63 <발표3> 시각적인 방법을 통한 공공 빅데이터 활용 사례 89 세션3 빅데이터캠퍼스 활용 <발표1> 캠퍼스를 활용한 분석(캠퍼스 소개 및 데이터 설명) 105 <발표2> 빅데이터 자치구 과제분석 사례발표 123 3 행사개요 프로그램 (캠퍼스소개및데이터설명)
2.  서울시 빅데이터 분석 활용 사례 김기병 서울시 통계데이터 담당관 - 현)서울시 통계데이터담당관 - 휴렛패커드 수석컨설턴트,마케팅매니저 - LG전자 그룹장, 수석연구원 [세션1] 빅데이터를 활용한 서울시 혁신 사례 발표1
 3.  7 0 / 21 김기병 빅데이터 기반의 공공 서비스 혁신 - 서울시 사례를 중심으로 - 2016. 7. 14 서울특별시 통계데이터담당관 e-mail: pskbkim@gmail.com 1 / 21 Contents 1. Introduction 2. Big data story of Seoul - Data to communication - Communication to collaboration - Collaboration to innovation 3. What Seoul has learned 4. Direction
 4.  8 9 5 / 21 분야 과제 기간 목표 성과/예상성과 교통 심야버스 노선 수립 `13.1H 노선 수립, 최적화 최적노선 기반, 주간 대비 1% 이하의 버스 투입으로 시민 수요 42% 대응 (daytime buses >7,000) 교통 어린이,노약자보호를 위한 교통사고 분석 `14.2H 교통사고 감소 정책 수립 3년간 교통사고 50% 줄이기 교통사고 선제적 대응(성북구) 교통 택시 분석 `14.2H 증차 없이 택시 승차 기회 확대 증차 없이 심야시간 택시 공급 5% 확대 복지 인생이모작센터 입지분석 `14.1H 인생이모작센터 최적입지 선정 최적 입지 선정(활용도 제고) 복지 노인여가복지시설 입지분석 `14.1H 노인여가복지시설 최적입지 선정 최적 입지 선정(활용도 제고) 복지 장애인콜택시 분석 `14.2H 장애인 콜택시 대기시간 감소 증차없이 콜택시 대기시간 10% 감소 (27분 -> 23분) 행정 시정홍보물 위치 선정 `14.1H 시정홍보물 효율 및 효과 확대 홍보물,홍보부스 활용률 확대 행정 무인민원발급기 입지선정 `14.2H 무인민원발급기 활용도 제고 제한된 무인민원발급기 설치로 활용도 극대화 관광 외국인관광객 유동인구 분석 `14.1H 외국인관광객 확대 외국인 관광객 방문 확대 서울시 빅데이터 분석 성과/예상 성과(일부) 3 2013 1 2015 15 2014 10 빅데이터 분석 추진 경과 2016.1H 23 • Analytics • Transportation • Understanding • Predictive analysis • Safety, Welfare, Economy • Innovation 2 / 21 https://www.youtube.com/watch?v=5qAqrY0qGGg 4 / 21 서울시의 빅데이터 분석 과제들 심야버스 노선 최적경로 분석 ‘13.06~ ‘13.07 인생이모작지원센터 입지 분석 ‘13.10~ ’14.02 노인여가복지시설 입지분석 ‘13.10~ ’14.02 시정홍보물 위치 분석 ‘13.10~ ’14.02 관광객 소비패턴 분석 ‘13.10~ ’14.02 무인 민원 발급기 입지분석 ‘14.11~ ’15.02 택시 운행 데이터 분석 ‘14.07~ ‘15.02 교통약자를 위한 교통사고 분석 ‘14.07~ ‘15.03 장애인 콜택시 운영 컨설팅 ‘14.07~ ‘15.07 우리마을 가게상권 분석서비스 ‘14.10~ ‘15.10 공공WiFi 적정위치 분석 ‘15.04~ ‘15.07 지역축제 효과분석 ‘15.10~ ‘16.05 장애인 이동권 분석 ‘15.10~ ‘16.05 결핵환자 특성분석 ‘15.10~ ‘16.05 마을버스 노선 최적화 분석 ‘15.10~ ‘16.05 교통안전 표지판 효과성 분석 ‘15.10~ ‘16.05 교통사고 다발지역 분석 ‘15.10~ ‘16.05 주정차 문제 분석 ‘15.10~ ‘16.05 ‘ 신촌 물총축제 분석 ‘15.10~ ‘16.05 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 4 3 3 3 1 2 3 4 교통, 안전 입지분석 경제,소상공인보호 의료,환경,복지 Predictive analysis
 5.  10 11 9 / 21 Demand driven communication based on Citizen’s needs 데이터를 통한 시민 협업 IoTtoopenAPI(real timedata) 7 / 21 데이터 기반의 소통 1 - Open documents - Open data - Integration & visualization 2 3 Deploy by data -Late night bus routes -Taxi analysis -Reduction of car accidents Listen to the citizen Open information -m Voting, mobile complaint app -“120” call center -Big data analysis 6 / 21 Data to Communication 8 / 21 Communication to Collaboration
 6.  12 13 13 / 21 (Case) Bus problems  Data problems 1. Where are the passengers in the mid-night? 2. Where do they want to go? Data problemsNight bus problems 3 billion mobile call data Set-up night bus routes for high demand area Check # of calls and call location – home location 11 / 21 Response of the City No public transportation in 01:00 AM ~ 05:00 AM Subway Bus Taxi “Buses don’t run by the time I get off work. I don’t have a car. I hope there will be buses available at late night..!!” @gu**** Big data story of Seoul Let’s set-up Late night bus routes Facing Problems 1.Limited resources – bus, drivers, budget 2. Where is traffic demand? Why Late-night bus? 10 / 21 Collaboration to Innovation 12 / 21 접근 방법 – 행정의 문제를 데이터의 문제로 변환 Big data problem definition Modeling Analysis Night bus routes Routes optimization Finalized routes Admin. problem(big problem)  Big data problem(small, manageable problem) Set-up mid-night buses with limited resources Floating population and moving directions of 1,252 cells
 7.  14 15 17 / 21 (Case) Festival problems  Data problems Data problemsFestival Problems Create more benefit from festivals (business, participants, brands, etc.) Effective zones of festivals? Zone by walking time & Proper action of each zones 15 / 21 (Case) Taxi for disabled problems  Data problems 1.Reduce waiting time without increasing no. of taxis 2. Increase utilization of taxis Data problemsTaxi Problems -시간대별 가용차량의 활용도 여부를 공급계수 산출 통해 정량적 판단 -교통상황 등 다양한 변수에 의해 처리 시간, 가변적인 건수를 정량화 Reduce waiting time (more chance to take taxis) without increasing no. of taxis Increase supply factor 최소 콜처리 = 승차희망건수(시간별) 투입차량수(시간별) 실제 콜처리 = 𝟔𝟔𝟔𝟔분 평균콜처리 시간 Supply factor = 실제콜처리수 - 최소콜처리수 14 / 21 (Case) Taxi problems  Data problems 1.Provide more taxis without increasing no. of taxis 2. Increase utilization of taxis Data problemsTaxi Problems Vacant rate = 𝑽𝑽𝑽𝑽𝑽𝑽𝑽𝑽𝑽𝑽𝑽𝑽 𝒓𝒓𝒓𝒓𝒓𝒓 (𝒕𝒕𝒕𝒕 𝒕𝒕𝒕𝒕 𝒐𝒐𝒐𝒐 𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅) 𝑻𝑻𝑻𝑻𝑻𝑻𝑻𝑻𝑻𝑻 𝒓𝒓𝒓𝒓𝒓𝒓(𝒕𝒕𝒕𝒕 𝒕𝒕𝒕𝒕 𝒐𝒐𝒐𝒐 𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅) Hired rate = 𝑯𝑯𝑯𝑯𝑯𝑯𝑯𝑯𝑯𝑯 𝒓𝒓𝒓𝒓𝒓𝒓(𝒕𝒕𝒕𝒕 𝒕𝒕𝒕𝒕 𝒐𝒐𝒐𝒐 𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅) 𝑻𝑻𝑻𝑻𝑻𝑻𝑻𝑻𝑻𝑻 𝒓𝒓𝒓𝒓𝒓𝒓(𝒕𝒕𝒕𝒕 𝒕𝒕𝒕𝒕 𝒐𝒐𝒐𝒐 𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅) Provide more taxis (more chance to take taxis) without increasing no. of taxis Decrease vacant rate & increase hired rate 16 / 21 (Case) Traffic accident problem  Data problems Data problemsAccident problems Reduce traffic accident Decrease accident by 50% in 3 years 유동인구 지하철 입구 유무 횡단보도 유무 교차로 유무 버스정류 장 유무 유동인구 교차로 유무 보행자 교통사고 발생 빈도 .000003*** (β : .214301) Y(보행자 교통사고 발생빈도) =상수(.017763) + 유동인구*.000003 + 지하철입구 유무*1.613135 + 횡단보도 유무*.273635 + 교차로유무*.269702 + 버스정류장 유무*.221077 지하철 입구 유무 성북구 보행자 교통사고 발생 영향은 유동인구의 영향이 가장 크며, 다음으로 지하철 역 입구, 횡단보도, 교차로, 버스정류장 유무 순으로 크게 나타남. 교통속도 및 기상의 경우 자료 형식의 한계로 예측 모형에 적용 불가함 .269702*** (β : .096908) 1.613135*** (β :.195819) 버스정류장 유무 횡단보도 유무 .273635*** (β : .146340) 교통속도 기상 .221077*** (β : .091393)
10.  21 2. 분석결과 및 대책
11.  22 23 3 [Analysis] 교통사고 내역 `11년 ~ `13년 도로교통공단 DTG(위험운전행동) `12년 ~ `13년 교통안전공단 교통안전시설물 `12년 ~ `13년 서울시 도로별 차량속도 `12년 서울시 유동인구 `14년 SKT 기상정보 `13년 ~ `14년 서울시/기상청 [Data] BI QlikView GIS ArcGIS QGIS/SAGA 상관분석 R Hadoop Map/Reduce Pig Flamingo [Tool] 통계분석 데이터 마이닝 Data Drilling/Ad-Hoc 회귀분석/군집분석 등 시각화 공간분석 Buffer/Near Spatial Join Kernel Density Analysis 데이터 패턴 정책 데이터 분석을 통해 문제해결 방법을 찾았습니다. 인사이트 2 서울시 교통사고 실태는 이렇습니다. 세계주요도시와비교해 2~4배의교통사고 사망자발생 OECD국가중 보행사망자비율최고 (전체교통사고사망자중보행사망자비율) 국내시도중사망자대비부상자 비율이현저하게높음 1.0 1.4 1.6 2.4 4.8 코펜하겐 베를린 도쿄 런던 서울 (`09년, 인/10만명) 10.7 19.8 37.6 뉴 질 랜 드 네 덜 란 드 호 주 프 랑 스 미 국 독 일 이 탈 리 아 덴 마 크 스 페 인 스 위 스 영 국 헝 가 리 폴 란 드 일 본 대 한 민 국 평균 16.5 (`12년, %) 20% 10% 서울 부산 대구 인천 광주 대전 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 부상자 사망자 (`13년, %) 5 서울시 교통사고 빅데이터 분석 모델 - 위험운전행동 4 서울시 교통사고 빅데이터 분석 모델 - 메인화면
12.  24 25 7 서울시 교통사고 빅데이터 분석 모델 - 유동인구 분석 6 서울시 교통사고 빅데이터 분석 모델 - 중앙버스전용차로 사고 분석 9 분석주제 선정 배경 서울시는 빅데이터 분석을 교통사고 분야에 적용하여 패턴과 인사이트를 도출하고자 하였고, 교통사고 내역, 날씨, 유동인구, 위험운전행동, 차량속도 등의 다양한 데이터를 마이닝함으로써 여러 가지 분석결과들을 얻었습니다. 그 중 교통약자인 어린이 및 어르신 보행자 교통사고와 중앙 버스정류소, 음주운전, 위험운전행동 등 5가지 주제를 집중분석하여 그 결과를 토대로 대책을 마련하였습니다. 1. 어린이 보행자 교통사고 - 어린이들을 교통사고로부터 보호하기 위한 다양한 정책들이 시행되어 왔으며 특히 2003년부터 어린이보호구역을 지정하여 중점관리하고 있으나, 여전히 많은 사고가 어린이보호구역과 그 인근에서 발생하고 있음 2. 어르신 보행자 교통사고 - 고령화 사회에 진입함에 따라 노령 인구가 지속적으로 늘어나고 있는데, 어르신들은 다른 계층에 비해 돌발상황에 대한 대응력 저하로 일단 사고를 당하면 중상 이상의 피해를 입게 되기 때문에 중점 관리가 필요함 3. 중앙 버스전용차로 정류소 교통사고 - 2004년부터 설치된 중앙버스전용차로 인근의 교통사고는 매년 지속적으로 증가하고 있으며, 특히 횡단보도와 그 인근의 무단횡단사고가 다른 곳에 비해 많이 발생하고 있음 4. 음주운전 사고 - 지속적으로 사회적 이슈가 되어온 음주운전 사고는 일반 사고보다 중상 이상의 치명적인 사고를 유발하고 있어 보다 적극적인 대응방안이 필요함 5. 위험운전행동 분석 - 급감속, 급정지, 급진로변경 등의 위험운전행동은 교통사고와 매우 밀접한 관련이 있는 것으로 알려져 왔으며, 위험운전행동이 많이 발생하는 곳을 분석해 보면 도로구조나 시설미비 등의 사고 유발요인을 찾을 수 있음 1. 분석개요
13.  26 27 11 [어린이 보행자 교통사고 – 초등학교 반경 300m 내 사고건수(3년)] 초등학교 반경 300m 초등학교 발생건수 (3년간) A 초등학교 13 B 초등학교 12 C 초등학교 12 D 초등학교 11 E 초등학교 11 F 초등학교 11 G 초등학교 11 H 초등학교 11 I 초등학교 10 J 초등학교 10 [어린이 보행자 교통사고 발생건수 Top10]  어린이 보행자 교통사고의 58%는 초등학교 중심 반경 300m 이내에서 발생  초등학교별 발생건수는 연 평균 1.0건 어린이 보행자 교통사고의 58%는 초등학교 반경 300m 이내에서 발생 1. 어린이 보행자 교통사고 / 1.2 분석결과 10 어린이 보행자 교통사고는  사고의 58%가 초등학교 반경 300m 이내에서 발생 - 어린이보호구역과 그 인접지역 중심으로 Hot Spot 발생  일괄적으로 지정된 어린이 보호구역 내에서도 특별히 위험한 지점들이 존재  초등학교 저학년 남자 어린이들에게 가장 많이 발생  신학기인 봄에, 특히 5월에 가장 많이 발생  등하교시간, 특히 방과후 활동 시간에 집중 발생 1. 어린이 보행자 교통사고 / 1.1 요약  과속방지턱 설치를 통한 교통안전 환경 조성  초등학교 저학년 대상 교통안전 교육 시행  교통안전 모범학교 선정, 우수사례 공유 전파 분석결과 대책 13  초등학교에 갓 입학하는 만 7세 어린이의 사고비중이 13.2%로서 가장 높음  초등학교 저학년에 해당하는 만 7~9세 비중은 38.4%  남녀 비율은 62 : 38로 남자 어린이의 사고비중이 높음 (성인의 경우 남녀 비율이 49.6 : 50.4) 어린이 보행자 교통사고는 초등학교 저학년 남자 어린이들에게 가장 많이 발생  어린이는 만 13세 미만 (도로교통법 제2조) 남 61.8% 여 38.2% 남 49.6% 여 50.4% [어린이 보행자 교통사고 성비] [성인 보행자 교통사고 성비] (연령) (구성비) [어린이 보행자 교통사고 연령 분포] 1. 어린이 보행자 교통사고 / 1.2 분석결과 12 [어린이 보호구역과 어린이 보행자 교통사고 온도지도 예시] 어린이보호구역  어린이 보행자 교통사고는 초등학교 반경 300m 이내에서 58.0%, 400m 이내에서는 71.9%가 발생  하지만 초등학교마다 일괄적으로 동일한 어린이 보호구역 정책을 적용하는 것은 한계가 있음 1. 어린이 보행자 교통사고 / 1.2 분석결과 일괄적으로 지정된 어린이 보호구역 내에서도 특별히 위험한 지점들이 존재
14.  28 29 15 13세미만 13세이상 어린이 보행자 교통사고는 등하교시간, 특히 방과후 활동 시간에 집중 발생  어린이 보행자 교통사고는 등하교시간에 많이 발생되는데 특히 방과후 활동 시간인 오후 2시에서 저녁 7시 사이에 집중 발생 (등교시간은 이동시간이 짧고 녹색어머니 등의 교통지도 효과) [어린이 보행자 교통사고 시간대별 분포] (구성비) 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 15 16 17 18 19 20 21 2214 2300 (시) 1. 어린이 보행자 교통사고 / 1.2 분석결과 14 어린이 보행자 교통사고는 신학기인 봄에, 특히 5월에 가장 많이 발생  어린이 보행자 교통사고는 주로 학기 중에 일어나고 가을보다는 신학기인 봄에, 특히 5월에 12.1%로 가장 많이 발생 (성인의 경우 표준편차 0.6%로 연중 고른 분포를 보임) (월) (구성비) [어린이 보행자 교통사고 월별 분포] [성인 보행자 교통사고 월별 분포] (월) (구성비) 1. 어린이 보행자 교통사고 / 1.2 분석결과 17 과속방지턱 어린이 보행자 교통사고 [A 초등학교 인근 어린이 보행자 사고 및 과속방지턱 분포]  어린이보호구역 내에는 과속방지턱이 비교적 많이 설치되어 있으나,  어린이 보행자 교통사고가 많이 발생하는 지점들 중에는 대개 과속방지턱이 충분히 설치되어 있지 않음 어린이 보행자 교통사고가 많이 발생하는 곳에는 과속방지턱이 부족 [어린이 보호구역내 규정속도 준수정도 (설문조사)] 전혀 그렇지 않다, 14.4% 별로 그렇지 않다, 47.7% 다소 그렇다, 32.7% 매우 그렇다, 4.2% 무응답, 1.1% 그렇지 않다 (62.1%) 그렇다 (36.8%) 1. 어린이 보행자 교통사고 / 1.2 분석결과 16  청소년층 (만 13~19세) : 등교시간 외에 하교시간인 오후 3시부터 밤 11시까지 지속 발생 <야간 학원수강>  청년층 (20~30대) : 출근시간 외에 오후 6시 퇴근시간 이후 심야까지 지속 증가 <심야시간대 활동>  장년층 (40~50대) : 청년층과 비슷하나 청년층 대비 새벽시간대는 더 적게 야간시간대에 더 많이 발생 <야간시간대 활동>  노년층 (60대 이상) : 오전 9시부터 저녁 8시 사이에 주로 발생 <주간시간대 활동> [참고] 보행자 교통사고로 살펴본 연령대별 외부활동 패턴 청년 장년 청소년 노인 어린이 [연령대별 보행자 교통사고] (구성비) (시) 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 15 16 17 18 19 20 21 2214 2300
 15.  30 31 19  초등학교 저학년 대상 교통안전 교육 시행  서울시 맞춤형 교사용 지도서, 영상컨텐츠, 수업 교구 제작 (2015~2016)  ` 15년 초등학교 1~2학년 대상 교재 제작, `16년 초등학교 3~4학년 대상 교재 제작 중  `15년 2학기부터 창의적 체험활동시간 등 활용, 교육시행  연중시행 → 신학기초(3~4월) 집중교육 시행 [영상컨텐츠] 과속방지턱 신규설치 과속방지턱 설치를 통한 교통안전 환경 조성  교통사고 핫스팟, 교통안전시설 위치 분석 (교통사고 발생 상위 50개 초등학교)  과속방지턱 등 교통안전시설 설치 시행  교통안전 모범학교 선정, 우수사례 공유 전파  어린이 교통사고 줄이기 우수학교에 ‘ 교통안전 모범학교 지정’  서울시 표창 등 시행, 교통사고 줄이기 노하우 홍보 및 공유 대책1. 어린이 보행자 교통사고 / 1.3 대책 18 ` [참고] 과속방지턱의 교통사고 예방 효과 : 과속방지턱 10개당 연간 교통사고 1.6건 감소 [서울시 과속방지턱 분포] [`12년 신설 과속방지턱 인근 사고건수 변화] 과속방지턱 교통사고 2012년 신설 전체사고 0 5 10보행자사고 0 5 10 15 20 건수 중상 경상 [과속방지턱/교통사고 공간검색] 30m 2011 2013  `12년 한해 동안 서울시에는 총 62개의 과속방지턱이 신규 설치되었으며, 해당 지점들 반경 30m 이내에서 `11년과 `13년에 발생한 교통사고 건수를 비교하였을 때,  전체 교통사고는 60%, 보행자 사고는 80%가 감소하였으며,  과속방지턱 10개당 연간 교통사고 1.6건이 감소한 효과 21 [노인보호구역 및 어르신 보행자 사고 온도지도(영향반경 200m)] 노인보호구역 현행 노인보호구역은 어르신 보행자 사고 다발지점과 관련성이 낮음  현행 노인보호구역은 노인종합복지관, 경로당, 요양원 인근으로 지정되어 있으나,  어르신 보행자 사고 다발지점과의 관련성이 떨어지는 곳이 많음 2. 어르신 보행자 교통사고 / 2.2 분석결과 20 어르신(노인)은 만 65세 이상 (도로교통법 제11조) 어르신 보행자 교통사고는  현행 노인보호구역은 어르신 보행자 사고 다발지점과 관련성이 낮음  전통시장이나 공원 인근에서 많이 발생  중상 이상의 상해가 65%로 일반적인 경우의 1.5배 - 일반 보행자 교통사고의 중상 이상 비율은 42.3%  새벽 4시 이후 급증한 후 주간시간대에 꾸준히 발생  74세 이하가 64% 차지, 여성이 남성보다 1.8배 취약  어르신 보행자 교통사고 다발지점들에 대해 시설 개선 추진  어르신 맞춤형 교육 홍보 시행  노인보호구역 지정 요건 변경 중앙정부 건의 분석결과 대책 2. 어르신 보행자 교통사고 / 2.1 요약
16.  32 33 23 [비노인/노인 보행자 사고 – 상해정도] 어르신 보행자 교통사고는 중상 이상의 상해가 65%로 일반적인 경우의 1.5배  어르신을 제외한 일반 보행자 교통사고의 중상 이상 비율은 42.3%인 반면,  어르신의 경우는 중상 이상의 상해를 입는 경우가 65.4%로서 일반적인 경우보다 1.5배  대응력이 떨어지는 어르신들은 일단 사고가 발생하면 일반인보다 더 큰 상해를 당함 (구성비)  어르신(노인)은 만 65세 이상 (도로교통법 제11조) 2. 어르신 보행자 교통사고 / 2.2 분석결과 22 불광시장 경동시장 신림6동시장 신신림시장 청량리도매시장 [불광역 인근 – 어르신 보행자 사고] [신신림시장 인근 – 어르신 보행자 사고] [청량리역 인근 – 어르신 보행자 사고] 제일시장 [일반] [일반] [일반] 탑골공원 종묘공원 [일반] [종묘공원 주변 – 어르신 보행자 사고]  전통시장이나 공원 인근에서는 다른 연령대에 비해 어르신 보행자 교통사고가 많이 발생  어르신 사고 다발지역 중심으로 노인보호구역 추가 지정이 필요함 전통시장이나 공원 인근에서 어르신 보행자 교통사고가 많이 발생 2. 어르신 보행자 교통사고 / 2.2 분석결과 25 [어르신 보행자 사고 성비] [어르신 보행자 교통사고 연령대별 분포] [일반(어르신제외) 보행자 사고 성비] 어르신 보행자 교통사고는 74세 이하가 64% 차지, 여성이 남성보다 1.8배 취약  어르신 보행자 교통사고는 만 65~69세가 33.3%, 70~74세가 30.9%로서,  총 64.2%가 만 65~74세 이하에서 발생  어르신 보행자 교통사고의 성비는 65 : 35  즉, 여성의 사고비율이 1.8배 높아 여성 어르신이 보행자 교통사고에 더 취약한 것으로 파악됨 (서울시 노인인구의 성비는 56 : 43으로 여성이 1.2배) (구성비) 여 64.8% 남 35.1% 남 53.7% 여 46.2% 2. 어르신 보행자 교통사고 / 2.2 분석결과 24 [어르신 보행자 교통사고 시간대별 분포] 어르신 보행자 교통사고는 새벽 4시 이후 급증한 후 주간시간대에 꾸준히 발생  어르신을 제외한 일반 보행자 교통사고는 출근시간대에 급증했다가 낮부터 심야까지 지속적으로 증가하지만,  어르신 보행자 사고는 새벽 4시 이후 한차례 급증한 후 출근시간이 끝나는 오전 9시 이후에 다시 급증하여 지속되다가 저녁 8시 이후 차츰 감소 (구성비) 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 15 16 17 18 19 20 21 2214 2300 (시) 65세이상 65세미만 2. 어르신 보행자 교통사고 / 2.2 분석결과
17.  34 35 27 [무단횡단금지시설]  어르신 보행자 교통사고 다발지점에 시설개선 추진  무단횡단 금지시설 설치 (전통시장, 공원 등)  보행신호 음성안내 보조장치 시범설치 경찰과 협의 후 추진  노인보호구역 지정요건 변경 중앙정부 건의 [보행신호 음성안내 보조장치]  찾아가는 3D 교통안전 체험형 홍보관 운영 확대 (2015.3~) - 2014년 5,800명, 2015년 5,998명, 2016년 4,514명 대상 시행 - 어르신 안전수칙 등 집중 홍보 (무단횡단 금지, 야간에 밝은 옷 입기 등)  어르신 맞춤형 교육 홍보 시행 대책2. 어르신 보행자 교통사고 / 2.3 대책 26 [어르신 보행자 교통사고 온도지도(영향반경 1km)][일반 보행자 교통사고 온도지도]  어르신 보행자 교통사고는 은평구, 서대문구, 동대문구, 송파구 등에 좀 더 집중된 양상을 보임 어르신 보행자 교통사고는 일반 사고 대비 은평구, 서대문구, 동대문구 등에 더 집중 2. 어르신 보행자 교통사고 / 2.2 분석결과 29 정류소 유 형 정류소 수 무단횡단 사고 건수 1개소당 무단횡단 사고 건수 중앙 버스정류소 340 275 0.81 가로변 버스정류소 10,196 1,491 0.15 [버스정류소 유형별 무단횡단 사고 (’11~’13)] 중앙 버스전용차로 정류소 무단횡단 사고는 가로변 정류소에 비해 5.4배 더 많이 발생  3년간(`11~ `13) 중앙 버스전용차로 정류소 1개소당 무단횡단 교통사고 발생건수는 0.81건으로, 일반 가로변 정류소에 비해 5.4배 더 많이 발생 텍스트 마이닝 분석셀 (50m × 50m)  분석방법 - 중앙버스전용차로정류소 분석셀선정 - 분석셀내교통사고추출 - 텍스트마이닝을통해 무단횡단여부확인 3. 중앙 버스전용차로 정류소 교통사고 / 3.2 분석결과 28 중앙 버스전용차로 정류소 교통사고는  무단횡단 사고가 가로변 정류소에 비해 5.4배 더 많이 발생 - 중앙 정류소 1개소당 무단횡단 교통사고 발생건수는 0.81건(3년간)  횡단보도나 그 인근에서 무단횡단사고가 많이 발생 - 중앙 정류소 무단횡단 사고 42%가 횡단보도와 그 인근에서 발생 (가로변 정류소의 2배)  모든 중앙정류소에 무단횡단금지시설 설치  버스 운수종사자 의견 등 반영하여 위험구간 선제적 개선 분석결과 대책 3. 중앙 버스전용차로 정류소 교통사고 / 3.1 요약
18.  36 37 31 [차대차] 중앙 버스전용차로 정류소 관련 사고 온도지도 [차대사람] [유턴] [무단횡단] 3. 중앙 버스전용차로 정류소 교통사고 / 3.2 분석결과 30 [정류소 유형별 무단횡단 사고 – 발생위치] 중앙 버스전용차로 정류소 무단횡단 사고는 횡단보도 인근에서 주로 발생  중앙 버스전용차로 정류소 무단횡단 사고의 42%는 횡단보도와 횡단보도부근에서 발생하며 이는 가로변 정류소의 2배  중앙 버스전용차로 정류소는 횡단보도가 있음에도 불구하고 신호위반 무단횡단을 유발하는 요인으로 작용 (구성비) 3. 중앙 버스전용차로 정류소 교통사고 / 3.2 분석결과 33 대책3. 중앙 버스전용차로 정류소 교통사고 / 3.3 대책  중앙버스 정류소 보행자 방호울타리 추가설치 : 17년까지 22개 정류소  미드블럭형 중앙버스정류소 중 보행자방호울타리 미설치 지점 22개소 설치 추진  무단횡단금지시설 설치 : 17년까지 6개 정류소  중앙버스 정류소 집중설치 : 등촌역 등 6개소  야간보행자 안전시설 설치 : 17년까지 15개 정류소  횡단보도 집중조명 및 LED바 설치  야간사고 발생 정류장 : 구 성산회관앞 등 15개 정류소  사망사고 지점 현장조사 및 시설개선, 사고지점 헌화  시, 경찰, 도로사업소, 구청, 양 공단 등 합동점검  사고지점에 헌화하여 조의 및 안전의식 제고 32  청량리역 중앙 버스전용차로 정류소 주변에서 3년간 총 26건의 사고가 발생했고 이중 약 30%가 중상 이상의 상해 - 유발요인 1 : 지하철 출입구와 버스정류소 횡단보도가 매우 인접 - 유발요인 2 : 횡단도로 협소 중앙 버스전용차로 정류소 무단횡단 다발지점 분석 – 청량리역 인근 3. 중앙 버스전용차로 정류소 교통사고 / 3.2 분석결과
19.  38 39 35 [음주운전 교통사고 사망자 유형] [전체 교통사고 사망자 유형] 가해자 51.6% 피해자 33.3% 제3자 15.5% 가해자 28.3% 피해자 64.5% 제3자 7.3% 음주운전 교통사고의 경우 가해자 자신이 사망하는 경우가 51%  일반적인 교통사고에서는 피해자의 사망률이 64.5%로 가해자 28.3%에 비해 압도적으로 높으나,  음주운전 사고의 경우 가해자 사망률이 51.6%로 가해자 자신이 사망하는 비중이 일반사고 대비 1.8배 4. 음주운전 교통사고 / 4.2 분석결과 34 음주운전 교통사고는  가해자 자신이 사망하는 경우가 51% - 일반 사고에서는 피해자가 64.5%, 가해자는 28.3%  가해자 연령대는 30대가 33%로 가장 많고 그 중 절반은 5년 이하 경력  사망 피해자 연령대는 60대가 37%로 가장 많음  사망사고의 18%는 일요일 새벽시간에 발생  사고 4건 중 1건은 이면도로에서 발생, 차대사람 비중이 간선도로의 4.5배  음주운전 교통사고 안전지도 작성  안전지도 경찰 공유 및 데이터 기반 음주단속 지원 분석결과 대책 4. 음주운전 교통사고 /