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학술저널
저자정보
김영웅 (인천대학교) 이동우 (인천대학교) 황아진 (인천대학교)
저널정보
위기관리 이론과 실천 Journal of Safety and Crisis Management Journal of Safety and Crisis Management Vol.13 No.3
발행연도
2023.3
수록면
49 - 55 (7page)

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Predicting traffic accidents is a challenging task because taking into account uncertainty in modeling traffic accidents is not trivial. To address these issues, this article develops a hybrid modeling pipeline combining unsupervised and supervised learning to predict the level of hazardous road sites and explore the causality of accidents by controlling unobserved heterogeneity issues effectively. Traffic accident data for Won-ju province, Korea, from 2020 to 2021, and external factors affecting traffic accidents, such as average travel speed and weather information, are combined based on road links. Through the modeling pipeline, a clustering technique is adopted to capture unobserved heterogeneous information among roads. Since traffic accident data contains a wide variety of categorical and hierarchical features, ensemble methods such as boosting techniques were applied to handle heterogeneity issues among these features. To explore the relationship between the accident and determinant factors, are adopted to interpret the results of machine learning models. Model-agnostic methods, however, generally provide results based on images, this study also added a process that extracts texts from images to overcome compatible issues with existing road safety management systems.
#Traffic Accident Prediction #Modeling Pipeline #Hazardous Road Sites #Unobserved Heterogeneity #Hybrid Modeling

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