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저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제17권 제9호
발행연도
2019.1
수록면
79 - 88 (10page)

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본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 활용하여 항공기 사고와 준사고로 인한 사망 발생 요인들과 패턴들을 분석하고자 한다. 이를 위해, 항공기 사고와 준사고 데이터를 보유하고 있는 미국연방교통안전위원회(NTSB)와 미국연방항공청(FAA)의 데이터를 사용하였다. 다음으로 의사결정나무 알고리즘을 사용하여 항공기 사고 및 준사고에 따른 사망여부 예측모형들을 구축하였고 이를 토대로 사망 발생에 영향을 주는 주요 요인들과 패턴들을 도출하였다. NTSB 데이터의 경우 항공기가 완파되거나 고기동 또는 고위험 임무를 수행할 때 주로 사망이 발생하는 것을 알 수 있었다. FAA 데이터의 경우 항공기가 일부 파괴된 경우 조종사의 숙련도가 저조하거나 미인가 조종사의 경우 사망이 발생하였으며, 고공낙하점프와 지상운용단계에서 발생되는 다양한 사망관련 패턴들도 발견되었다. 또한 도출된 패턴들을 활용하여 사망 사고 예방을 위한 실용적인 방안들을 제시한 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.
#Data Mining #Decision Tree #Prediction Model #Aircraft Accident #Aircraft Incident

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GAMA / 2016 / 2016 General Aviation Statistical Databook &　2017 Industry Outlook google schola GOV. UK / Number of fatalities resulting from road accidents in Great Britain table google schola ICAO / International Investigation Standards google schola 홍승범 / 2012 / ECCAIRS Data에 의한 한국의 항공사고·준사고에 대한 경향 분석 / 한국항행학회논문지 16(4):687~696 dbpia 김원규 / 2013 / ECCAIRS 5를 이용한 군 항공기 사고사례 분석 / 한국항공운항학회지 21(1):80~86 dbpia

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