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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
주영지 (조선대학교) 홍택은 (조선대학교) 신주현 (조선대학교)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제5권 제4호
발행연도
2016.12
수록면
75 - 82 (8page)

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우리나라의 경제 성장과 도로 환경의 변화를 통해 국내 자동차 시장이 성장하였으나, 이로 인해 교통사고율 또한 증가하였고, 인명 피해가 심각한 수준이다. 이에 따라, 정부에서는 교통사고 데이터를 개방하고 문제를 해결하기 위한 정책을수립 및 추진 중이다. 본 논문에서는 교통사고 데이터를 이용하여 클래스의 불균형을 해소하고, Hybrid Model 구축을 통한 교통사고 예측을 위해 원본 교통사고 데이터와 Sampling을 수행한 데이터를 학습 데이터로 사용한다. 두 학습데이터에 연관규칙 학습기법인 FP-Growth 알고리즘을 이용하여 교통사고 상해 심각도와 연관된 패턴을 학습한다. 두 학습 데이터의 연관 패턴을 분석을 통해 같은 연관된 패턴을 추출하고 의사결정트리와 다항 로지스틱 회귀분석기법에 연관된 속성에 가중치를 부여하여 융합형 Hybrid Model을 구축하고 교통사고 피해자 상해 심각도를 예측하는 방법에 대해 제안한다.
#피해자 상해 심각도 예측 #FP-Growth 알고리즘 #로지스틱 회귀분석 #의사결정트리 #Hybrid Model #Prediction of Victim Injury Severity Using Hybrid Model #FP-Growth Algorithm #Logistic regression analysis #Decision Tree #Hybrid Model

목차

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참고문헌 (13)

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Ministry of Land / Infrastructure and Transport google schola TAAS Traffic Accident Analysis System google schola 이충권 / 2015 / 빅데이터 정보시스템의 구축 및 사례에 관한 연구 / 스마트미디어저널 4(3):56~61 dbpia 한수산 / 2011 / 순서형 로짓 모형을 이용한 사고 심각도 비교 분석 - 청주시를 사례로 - / 국토계획 46(2):183~192 dbpia S. Y. Sohn / 2013 / Data Fusion, Ensemble and Clustering for the Severity Classification of Read Traffic Accident in Korea / Safety Science 41(1):1~14 google schola

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