본 연구는 시내버스 운전자의 실제 운행기록 정보를 토대로 사고발생 가능성을 내포한 운전자를 판단할 수 있는 모형개발을 목적으로 하였다. 본 연구를 위하여 사고발생 운전자 및 사고 미발생 운전자의 실제 운행기록 정보에서 교통사고와 관련한 유의변수를 도출하는 한편, 판별분석(Discriminant Analysis) 및 로지스틱회귀분석(Logistic Regression Analysis)을 적용하여 개발된 분류모형에 대한 모형간 정확도를 비교하였다. 또한, 개발된 모형을 다른 운전자들의 운행기록자료에 적용하여 모형의 정확도를 검증하였다. 사고발생 가능성을 내포한 운전자 분류모형을 개발한 결과 감속도(Xdeceleration) 및 우측방향 가속도(Yright) 가 동시에 작용할 때 이 변수가 사고발생 운전자 분류의 최적 요인변수로 도출되었으며, 판별분석에 의한 예측모형은 최대 62.8%, 로지스틱회귀분석에 의한 예측모형은 최대 76.7%의 비율로 사고발생 운전자 분류가 가능한 것으로 나타났다. 또한, 모형 예측력에 대한 검증결과 84.1%의 적중률을 보이는 것으로 나타났다.
이 연구는 시내버스 운전자의 실제 운행기록 정보를 토대로 사고발생 가능성을 내포한 운전자를 판단할 수 있는 모형개발을 목적으로 했다.