날씨 데이터를 활용한 인공지능 알고리즘 기반 뉴욕시 시간별 교통사고 발생건수 예측 모델

허예찬; 박진서; 조은영; 정영균; 조석헌

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 허예찬 (한국공학대학교) 박진서 (경기대학교) 조은영 (건국대학교) 정영균 (전북대학교) 조석헌 (University of California, San Diego)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2024년도 한국통신학회 추계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2024.11

수록면: 1,185 - 1,188 (4page)

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The New York city, USA, one of the cities with the highest traffic volume in the world, faces various problems, such as traffic accidents and traffic congestion. Hence, this study introduced an hourly car accident prediction model in New York city using weather data to reduce traffic crashes as well as non-recurrent traffic congestion. Two datasets, which are NYC Vehicle Accidents dataset provided by NYC Open Data and Total Weather Data dataset produced by Visual Crossing, were utilized to train and test the Artificial Intelligence-based prediction models. The Artificial Intelligence algorithms we considered are Random Forest Regression (RFR) and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithms. It was observed that the XGBoost-based model shows the best performance in predicting the number of hourly car accidents.

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조석헌

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