프롬프트 엔지니어링과 BERTopic을 활용한 고령자 교통사고 인식 분석 및 개선 방향 제시 (Using Prompt Engineering and BERTopic to Analyze Comments about Elderly Traffic Accident)

서지정보

· 발행기관 : 한국전자거래학회
· 수록지 정보 : 한국전자거래학회지 / 28권 / 4호 / 23 ~ 44페이지
· 저자명 : 김세형, 윤태영, 강주영

초록

최근 고령 운전자와 관련한 사망사고가 증가하여 고령 운전자의 면허 반납 및 치매조사 등의 정책에 관한 관심이 증가하고 있다. 게다가 고령 보행자의 사고로 인해 고령자와 관련된 교통사고 수가 꾸준하게 증가하였다. 그러나, 이와 관련된 정책 및 법률의 효과에 대해서 사람들은 불만을 표출하고 있다. 예를 들어 고령 운전자 치매조사의 경우 불합격 판정을 받은 수가 매우 적거나, 고령 보행자와의 비접촉 사고에 있어서 운전자의 과실이 매우 큰 부분에 대한 많은 불만이 존재한다. 효과적인 고령자 교통사고 관련 정책을 수립하기 위해서 다양한 의견을 조사하고 정책에 참고해야 한다. 따라서, 본 연구에서는 고령자의 교통사고와 관련된 사람들의 인식을 분석하고 이를 정책에 활용하기 위한 연구를 진행하였다. 유튜브에서 조회수가 많은 50개 영상의 댓글을 수집하였고 BERTopic을 활용한 토픽 모델링을 진행하였다. 토픽 라벨을 도출하는 과정에서 프롬프트 엔지니어링을 활용하여 고령자 교통사고와 관련된 토픽을 효과적으로 분석할 수 있었다.

영어초록

Recently, the number of fatal accidents involving elderly drivers has increased, and there has been increasing interest in policies such as license return and dementia screening for elderly drivers. In addition, the number of traffic accidents involving the elderly has steadily increased due to accidents involving elderly pedestrians. However, people have been complaining about the effectiveness of these policies and laws. For example, there are many complaints about the very low number of failed tests for dementia in elderly drivers, or the high degree of driver negligence in non-contact accidents with elderly pedestrians. In order to establish effective policies on traffic accidents involving the elderly, it is necessary to investigate various opinions and use them for policy. Therefore, this study analyzed people’s perceptions of traffic accidents involving the elderly and used them for policy. We collected comments from 50 videos with a high number of views on YouTube and conducted topic modeling using BERTopic. In the process of deriving topic labels, prompt engineering was used to effectively analyze topics related to traffic accidents among the elderly.

참고자료

· 없음