The problem of elderly driving has become of great significance due to population aging and the increasing traffic accident ratio by older drivers. This study aimed to identify the differences in dangerous driving behavior between four different age groups (below 60, between 60 and 64, between 65 and 69, and above 70) using Digital TachoGraph data. In the analysis of this study, 1424 drivers participated. In the beginning, statistical analysis was performed on the data. Then a prediction model based on dangerous driving behaviors was built to discover the most relevant features. Our findings reveal that the overall ratio of dangerous driving behavior between a group of below 60 and any other compared group is statistically significant (p < 0.05). When observing each of the nine dangerous driving behaviors separately, a similar remark was found for ratios of over-speeding, quick start, rapid deceleration, and sudden stop. A predictive model for 4 classes was implemented based solely on dangerous driving behavior. The final model achieves an accuracy of 37.94% based on the top 10 most important features. A deeper analysis presented that the ratio of rapid acceleration, evening, and the ratio of quick start factors seem to be very crucial in determining the age group. The insights provided from this study are expected to be useful for transport safety organizations and in the implementation of new policies for older drivers.
고령운전자 교통사고 비율의 증가와 고령화는 고령운전자의 교통사고에 대한 사회적인 관심을 불러일으키고 있다. 본 연구는 서로 다른 네 연령 그룹(60세 이하, 60~64세, 65~69세, 70세 이상)으로 운전자를 분류한 후, Digital TachoGraph 데이터를 이용하여 연령 그룹간의 위험 운전 행동 차이를 분석한다. 본 분석을 위해 총 1424명의 운전자 데이터가 활용되었다. 본 논문은 데이터에 대한 통계 분석에 기반하여, 위험 운전 행동과 가장 관련있는 특성값을 발견하기 위한 예측 모델 설계를 진행한다. 본 연구에서는 60세 이하의 운전자와 다른 연령 그룹 간의 위험 운전 행동 비율이 통계적으로 유의미한 (p < 0.05) 차이를 보임을 밝힌다. 아홉 가지의 위험 운전 행동을 개별적으로 관찰하는 경우에 과속, 급발진, 급가속 그리고 급제동에서 유사한 경향을 보였다. 예측 모델은 해당 네 가지 종류의 분류를 예측하기 위하여 설계되었으며, 상위 10개의 중요 특성값을 기준으로 37.94%의 예측 정확도를 보인다. 본 연구의 심층 분석에서는 연령 그룹을 분류하는 데에 있어 급가속 비율, 저녁 운전 여부, 급발진 비율 등이 중요한 것으로 분석되었다. 본 연구는 교통안전 관련 단체나 고령운전자 관련 정책 입안에 도움이 될 것으로 예측된다.
