안전사고 예측모형 개발 방안에 관한 연구(군 교통사고 사례를 중심으로)

기재석; 홍명기

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자료유형: 학술저널

저자정보: 기재석 (상명대학교) 홍명기 (상명대학교)

저널정보: 한국재난정보학회 한국재난정보학회 논문집 한국재난정보학회 논문집 제17권 제3호

발행연도: 2021.9

수록면: 427 - 441 (15page)

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본 연구는 군에서 가장 많이 발생하는 교통사고의 예방을 위해 부대별로 교통사고가 발생할 확률을 사전에 예측하는 모형의 개발 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 CRISP-DM(Cross Industry Standard Process for Data Mining) 방법론을 적용하였다. CRISP-DM 프로세스는 6단계로 구성되어 있고, 각 단계는 Waterfall Model처럼 일방향으로 구성되어 있지 않고 단계 간 피드백을 통하여 단계별 완성도를 높이게 되어 있다. 예측모형을 설계하는 과정에서 데이터의 부족으로 인해 의미 있는 예측값을 얻기 어려운 문제점이 도출되었다. 그래서 이러한 문제점을 해결하기 위해 합리적 추론이 가능한 데이터셋을 재구성하여 예측모형을 설계하였고, 분류기준 0.5로 했을 때, 모형의 정확도, 특이도, 민감도, AUC에서 의미있는 결과치를 도출하였다.

#사고발생 원인정보 #예측모형 #탐색적 요인분석 #머신러닝 #교통사고 #Accident cause information #predictive model #exploratory factor analysis #machine learning #traffic accident

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Choi, H. -Y. / 2015 / Intelligent information systems; Introduction to deep learning and major issues / Korea Information Processing Society 22(1):7~15

최우일 / 2017 / 인공신경망을 이용한 제조시설 화재위험 예측모델 개발 연구 / 한국방재학회논문집 17(1):161~167

Jo, I. -H. / 2016 / Data analysis-based Accident Prediction Service for Reducing Traffic Accidents

정재욱 / 2020 / 국내 유해화학물질 운송차량사고 특성분석 / 한국재난정보학회 논문집 16(2):310~317

Kim, D. / 2013 / Safety Performance Functions Reflecting Categorical Impact of Exposure Variables for Freeways / Transportation Research Board Annual Meeting

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