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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전병욱 (경기대학교) 강지수 (경기대학교) 정경용 (경기대학교)
저널정보
중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제11권 제7호
발행연도
2021.1
수록면
14 - 20 (7page)

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겨울철 도로 결빙으로 인한 사고는 대부분 큰 사고로 이어진다. 이는 운전자가 도로의 결빙을 사전에 자각하기 어렵기 때문이다. 본 연구에서는 AutoML과 CNN의 앙상블 모델을 이용하여 도로교통 이머징 리스크를 정확하게 탐지하는 방법을 연구한다. 비정형 데이터인 이미지를 이용한 CNN 이미지 특징 추출 기반 도로교통 이머징 리스크 분류 모델과 정형 데이터인 기상 데이터를 이용한 AutoML 기반 도로교통 이머징 리스크 분류 모델을 각각 학습시킨다. 그 후 모델들에서 도출된 확률값을 입력하여 CNN 기반 분류 모델을 보완하도록 앙상블 모델을 설계한다. 이를 통해 도로교통 이머징 리스크 분류 성능을 향상하고 더 정확하고 빠르게 운전자에게 경고하여 안전한 주행이 가능하도록 한다.
#교통안전 #도로교통 이머징 리스크 #머신러닝 #CNN #AutoML #앙상블 모델

목차

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참고문헌 (7)

참고문헌 신청
이상준 / 2017 / 결빙구간의 교통사고 심각도 영향 요인 연구 / 한국안전학회지 32(6):150~156 dbpia M. Kangas / 2015 / RoadSurf : a modelling system for predicting road weather and road surface conditions / Meteorological applications 22(3):544~553 Crossref 박성수 / 2019 / 관절질환 관리를 위한 Mask R-CNN을 이용한 모션 모니터링 / 한국융합학회논문지 10(3):1~6 dbpia F. Mohr / 2018 / ML-Plan: Automated machine learning via hierarchical planning / Machine Learning 107(8):1495~1515 Crossref H. J. Kim / 2021 / Associative Knowledge Graph using Fuzzy Clustering and Min-Max Normalization in Video Contents / IEEE Access 9(1):74802~74816 Crossref

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