인공신경망을 이용한 교통사고 건수 예측

윤창용; 배영철

doi:10.5391/JKIIS.2021.31.2.171

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 윤창용 배영철 (전남대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제31권 제2호

발행연도: 2021.4

수록면: 171 - 176 (6page)

DOI: 10.5391/JKIIS.2021.31.2.171

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

우리나라는 많은 교통사고로 인하여 큰 사회적 부담을 가지고 있다. 이러한 사회적 부담을 줄여주기 위한 방안을 마련하기 위해서는 정확한 교통사고 횟수에 대한 예측이 필요하다. 본 논문은 교통사고의 횟수를 줄이기 위한 교통사고 건수를 예측하기 위해, 교통사고에 주요한 영향을 미치는 상황을 확인하여 변수 데이터를 선정한 후 MLP 알고리즘을 적용한다. 또한 선정된 변수들을 지정하고 각각 다른 단위의 값을 통일하기 위해 정규화를 사용하였다. 또한 특정구간 데이터 학습을 위해 ReLU 활성화 함수를 사용하였고 계절적 패턴(강수량, 적설량, 가시성)과 예측 성능을 높이기 위해 1년 전의 교통사고 발생건수를 변수로 사용하였다. MLP(Multi-layer perceptron) 알고리즘을 적용한 모델을 구성하여 2006～2018년의 교통사고 발생건수를 예측하였고 알고리즘의 예측 성능을 평가하기 위해서 MAPE(Mean absolute percentage error)를 사용하였다. 예측 결과 MAPE가 평균 5.79으로 측정되었으며 예측값이 관측 데이터와의 오차가 7월사이에 가장 크게 발생하였고 12～3월 오차가 가장 적게 발생하였다.

#교통 사고 건수 #딥러닝 #평균절대비오차 #정규화 #Traffic accidents #Deep learning #MAPE #Normalization

참고문헌 (24)

참고문헌 신청

Y. Hassan, D. Barker, “The impact of unseasonable or extreme weather on traffic activity within Lothian region, Scotland,” J. Transport Geography, vol. 7, pp. 209-213, 1999.

P. Codling, “Weather and road accidents. in climatic resources and economic activity,” David & Charles Holdings Newton Abbot, pp. 205-222, 1974.

J. Edwards, “Weather-related road accidents in England and Wales: a spatial analysis,” J. Transport Geography, vol. 4, pp. 201-212, 1996.

A. Andersson, L. Chapmanm, “The use of a temporal analogue to predict future traffic accidents and winter road conditions in Sweden,” Meteorological Applications, 2009.

M. Andreescu, D. Frost, “Weather and traffic accidents in Montreal,” Canada Climate Research, vol. 9, pp. 225-230, 1998.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

윤창용

소속기관 한국지능시스템학회

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 1 이용수 328

배영철

소속기관 전남대학교 교수

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 5% 공학 > 재료·에너지공학 > 기타 재료·에너지공학

논문수 205 이용수 12,474

이 논문과 함께 이용한 논문

데이터와 인공신경망 능력 계산

이덕균 , 박지은 한국정보통신학회논문지 2022 .01

인공신경망 기법에 의한 차량 고무 부싱의 강성 예측

정연우 , 김흥규 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2019 .11

퍼지 및 신경망 이론을 이용한 교통사고예측모형 개발에 관한 연구

김장욱 , 남궁문 , 김정현 외 1명 대한교통학회지 2006 .12

교통사고 지점 예측을 위한 인공신경망 모델

김호용 , 김정재 , 박상민 외 2명 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2017 .08

인공신경망 기반의 풍력발전기 발전량 예측에 관한 연구

김세윤 , 김성호 제어로봇시스템학회 논문지 2011 .11

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (24)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)