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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
홍성은 (강원대학교) 이구연 (강원대학교) 김화종 (강원대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제13권 제5호(JKIIT, Vol.13, No.5)
발행연도
2015.5
수록면
109 - 118 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2015.13.5.109

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

공공데이터를 활용한 교통사고 상해 심각도 예측 모델 연구
홍성은 ,  이구연 ,  김화종 한국정보기술학회논문지 2015.05 학술저널
변수 선택법을 활용한 교통사고 상해심각도 예측모델에 관한 연구
홍성은 컴퓨터정보통신공 2015.01 학위논문

초록· 키워드

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교통사고가 발생했을 때, 교통사고의 피해는 물적 피해와 인적피해로 나누어 볼 수 있다. 사고 유형에 따른 인적 피해의 상해 심각도 예측 모델은 사고 후에 예상되는 피해 정도를 추정하고, 심각도가 크게 나타나는 사고 유형에 대한 대비책을 세우거나, 또는 보험회사에서의 고객의 상해에 따른 보상비용 등을 산정할 때 이상치를 판단하는 자료 등으로 사용할 수 있다. 이에 본 논문에서는 교통사고 상해 심각도 예측 모델을 제안한다. 본 논문에서는 업샘플링기법 기반의 one-vs-all(OVA)방식을 고려한 분류기법으로 CART 의사결정트리 알고리즘과 랜덤포레스트 알고리즘이 결합된 하이브리드 기법을 활용한다. 사용 데이터로는 최근 정보공개정책의 일환으로 공개된 공공 교통사고 데이터를 활용한다. 본 논문에서 연구 개발된 교통사고 상해 심각도 예측 모델은 기존의 연구에 비하여 높은 적중률을 보이므로 교통사고 관련 상해 데이터 분석 분야에서 유용하게 활용될 것으로 보인다.
#data mining #injury-severity #unbalance data #hybrid model #randomforest #predective model

목차

요약
Abstract
I. 서론
Ⅱ. 관련 연구 및 연구 동기
Ⅲ. 교통 사고 상해 심각도 예측 모델
IV. 모델 성능 평가 및 비교
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - 김시우 / 2014 / 한국형 교통사고 심층조사 DB 체계 구축에 대한 연구 / 한국자동차공학회 논문집 22 (2) : 29 ~ 36 dbpia 2. [인터넷자원] - Park Geun Young / / TAAS 2012 Road traffic accident cost report google schola 3. [학위논문] - 이은정 / 2010 / 데이터 마이닝 앙상블 모델을 이용한 교통사고 분석 / 석사 / 아주대학교 대학원 google schola 4. [학위논문] - 허 경 / 2012 / 하이브리드 모델을 이용한 교통사고의 상해 심각도 예측 / 석사 / 아주대학교 대학원 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Miao Chong / 2005 / Traffic Accident Analysis Using Machin Learning Paradigms / Infromatica, Computational Intelligence in Data mining 29 (1) : 89 ~ 98 google schola

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