20.500.12556/DKUM-98742 Prostorsko-časovna analiza telematskih podatkov za oceno prometnega tveganja v sloveniji Spatial-temporal analysis of telematic data for traffic risk assessment in Slovenia Magistrsko delo temelji na kvantitativnem pristopu, ki v okviru metodološkega modela CRISP-DM združuje podatkovno analitiko in prostorsko analizo ter sledi načelom raziskovalne strategije načrtovanja in razvoja (angl. Design Science Research, DSR). Obravnava uporabo telematskih podatkov aplikacije DRAJV za analizo prometnega tveganja na slovenskem cestnem omrežju, pri čemer je osrednji cilj razviti in ovrednotiti podatkovno podprt model za prepoznavanje značilnih vzorcev prometnega vedenja ter identifikacijo con prometnega tveganja na ravni posameznih cestnih odsekov. Raziskava naslavlja pomembno raziskovalno vrzel, saj je uporaba telematskih podatkov za analizo prometnega tveganja v slovenskem prostoru še vedno omejena, obstoječe študije pa se večinoma osredotočajo na opisne analize ali lokalno omejene primere. Analiza temelji na telematskih dogodkih kot so: prekoračitve hitrosti, zaviranja, pospeševanja, vožnja skozi ovinke in motnje pozornosti zaradi uporabe mobilne naprave, zabeleženih v obdobju 2021–2025 ter prostorsko agregiranih na cestne odseke. Rezultati potrjujejo obstoj značilnih vzorcev prometnega vedenja ter visoko povezanost med posameznimi tipi telematskih dogodkov. Na podlagi podatkovno-analitičnih in prostorskih metod so bile identificirane cone prometnega tveganja, ki omogočajo razvrščanje cestnih odsekov glede na značilnosti prometnega vedenja in stopnjo prometnega tveganja. Delo prispeva k boljšemu razumevanju uporabnosti telematskih podatkov pri analizi prometnega tveganja ter predstavlja podlago za razvoj podatkovno podprtih rešitev na področju prometne varnosti, zavarovalništva, prostorskega načrtovanja in upravljanja prometne infrastrukture. This master's thesis is based on a quantitative approach that combines data analytics and spatial analysis within the CRISP-DM methodological framework and follows the principles of Design Science Research (DSR). The study examines the use of telematics data from the DRAJV application for traffic risk analysis on the Slovenian road network. The primary objective is to develop and evaluate a data-driven model for identifying characteristic driving behaviour patterns and delineating traffic risk zones at the level of individual road segments. The research addresses an important gap in the existing literature, as the use of telematics data for traffic risk analysis in Slovenia remains limited, while existing studies are primarily focused on descriptive analyses or geographically restricted case studies. The analysis is based on telematics events, including speeding, braking, acceleration, cornering, and driver distraction caused by mobile phone use, recorded between 2021 and 2025 and spatially aggregated to road segments. The results confirm the existence of characteristic driving behaviour patterns and a strong relationship among different types of telematics events. Using data-analytic and spatial methods, traffic risk zones were identified, enabling the classification of road segments according to driving behaviour characteristics and traffic risk levels. The thesis contributes to a better understanding of the applicability of telematics data in traffic risk analysis and provides a foundation for the development of data-driven solutions in the fields of road safety, insurance, spatial planning, and transportation infrastructure management. prometno tveganje telematski podatki prometna varnost prostorska analiza cone prometnega tveganja DRAJV traffic risk telematics data road safety spatial analysis traffic risk zones DRAJV true true false Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2026-07-04 20:00:52 2026-08-25 21:01:52 2026-08-26 03:09:51 0000-00-00 00:00:00 2026 0 Maribor 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 288878595 MAG_Repas_Ana_2026.pdf MAG_Repas_Ana_2026.pdf 1 509BEC3F559F548C444D4BAFACF39E17 98bca5ba3548f8c4d490c4af0661f515812980ef4e35f1d9a59363281898583d cf23cd4c-7895-11f1-900e-00155d580e34 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=207900 Fakulteta za organizacijske vede 0 0 0