딥 러닝을 이용한 고속도로 교통사고 건수 예측모형 개발에 관한 연구

류종득; 박상민; 박성호; 권철우; 윤일수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 류종득 박상민 박성호 권철우 윤일수

저널정보: 한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제17권 제4호

발행연도: 2018.1

수록면: 14 - 25 (12page)

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연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

딥 러닝을 이용한 고속도로 교통사고 예측모델 개발

류종득 건설교통공학과 2018.01 학위논문

딥 러닝을 이용한 고속도로 교통사고 건수 예측모형 개발에 관한 연구

류종득 , 박상민 , 박성호 외 2명 한국ITS학회 논문지 2018.01 학술저널

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최근 빅데이터 시대의 도래와 함께 교통사고와 관련된 요인을 설명하기 용이해졌다. 이에따라 최신 분석 기법을 적용하여 교통사고 자료를 분석하고 시사점을 도출할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 고속도로 교통사고 자료를 이용하여 고속도로의 주요 분석 단위인 콘존의교통사고 건수를 예측하기 위하여 음이항 회귀모형과 딥 러닝을 이용한 기법을 적용하고 예측 성능을 비교하였다. 예측 성능 비교 결과, 딥 러닝 모형의 MOE들이 음이항 회귀모형에비해 다소 우수한 것으로 나타났으나, MAD 기준으로 차이는 미미한 것으로 나타났다. 하지만 딥 러닝을 이용할 경우 다른 독립변수들을 추가하는 것이 용이하고, 모형의 구조 등을 변경할 경우 예측 신뢰도를 더욱 증가시킬 수 있을 것으로 판단된다.

#Traffic accident prediction model #Deep learning #Traffic safety #Safety performance function #Negative binomial regression model

참고문헌 (9)

참고문헌 신청

Huang H. / 2016 / Predicting crash frequency using an optimised radial basis function neural network model / Transportmetrica A: Transport Science 12(4):330~345

Jung J. / 2014 / Poisson regression and negative binomial regression fit for traffic accidents

Korea Expressway Corporation / 2014 / Highway Safety Performance Accident Correction Factor Development Casebook

Lu J. / 2013 / Full versus simple safety performance functions: a comparison based on urban four-lane freeway interchange influence areas in Florida / Transportation Research Board Annual Meeting

National Police Agency / 2017 / Traffic Accident Statistics in 2016

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