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자료유형
학술저널
저자정보
박상민 (아주대학교) 이환필 (한국도로공사) 소재현 (아주대학교) 윤일수 (아주대학교)
저널정보
한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제20권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
160 - 173 (14page)

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최근 전 세계적으로 자율주행자동차 개발을 위한 연구가 증가하고 있으며, 자율주행자동차의 실도로 도입이 증가되고 있는 추세이다. 하지만, 자율주행자동차의 교통사고 발생으로 인해자율주행자동차 안전성에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 자율주행자동차 교통사고에 대한특성 파악 및 분석 방법론 개발의 필요성이 대두되고 있다. 특히 미국 캘리포니아 차량관리국(California Department of Motor Vehicles, DMV)에서는 자율주행자동차의 교통사고 데이터를 수집하여 리포트 형태로 제공하고 있다. 본 연구에서는 DMV에서 제공하는 자율주행자동차 교통사고를 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 텍스트 임베딩 기법을 이용하여 주요 키워드및 주요 토픽 도출을 통해 개발된 방법론의 활용도를 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론은 향후 자율주행자동차 교통사고 데이터가 충분히 수집된다면 자율주행자동차 교통사고 분석 및 자율주행자동차 개발시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
#텍스트 임베딩 #자율주행자동차 #교통사고 #토픽모델링

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참고문헌 (15)

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Baek S. / 2018 / Exploration on utilization of word embedding for topic modeling in Korean data google schola Blei D. M. / 2012 / Probabilistic Topic Models / Communications of the ACM 55(4):77~84 google schola Blei D. M. / 2003 / Latent Dirichlet Allocation / Journal of Machine Learning Research 3:993~1022 google schola Chae S. / 2019 / A Study of Text Embedding for Korean Sentiment Analysis google schola 조아 / 2015 / LDA 기법을 이용한 버스 승객의 잠재적 이동패턴 분석 / 한국데이터정보과학회지 26(5):1061~1069 dbpia

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