나이브 베이즈 빅데이터 분류기를 이용한 렌터카 교통사고 심각도 예측
Prediction of Severities of Rental Car Traffic Accidents using Naive Bayes Big Data Classifier
0
조회
0
다운로드
6
인용
0
참고문헌
키워드
초록
교통사고는 인적요인, 차량요인, 환경요인이 복합적으로 작용하여 발생한다. 이 중 렌터카교통사고는 운전자의 평소 익숙하지 않은 환경 등으로 인해 교통사고 발생 가능성과 심각도 가 다른 교통사고와는 다를 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 국내 대표 관광도시인 부산광역시, 강릉시, 제주시를 대상으로 최근 빅데이터 분석에 사용되는 기계학습 기법중 하나 인 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 렌터카 교통사고의 심각도를 예측하는 모형을 개발하였다. 또한, 기존 연구에 유의성이 검증된 변수와 수집 가능한 모든 변수를 이용하는 두 가지 모형에 대하여 모형의 예측 정확도를 비교하였다. 비교 결과 통계적 기법을 통해 유의성이 검증된 변수를 사용할 경우 모형이 더 높은 예측 정확도를 보이는 것으로 나타났다.
Abstract
Traffic accidents are caused by a combination of human factors, vehicle factors, and environmental factors. In the case of traffic accidents where rental cars are involved, the possibility and the severity of traffic accidents are expected to be different from those of other traffic accidents due to the unfamiliar environment of the driver. In this study, we developed a model to forecast the severity of rental car accidents by using Naive Bayes classifier for Busan, Gangneung, and Jeju city. In addition, we compared the prediction accuracy performance of two models where one model uses the variables of which statistical significance were verified in a prior study and another model uses the entire available variables. As a result of the comparison, it is shown that the prediction accuracy is higher when using the variables with statistical significance.
참고문헌 (13)
- 최재원, "인공신경망을 적용한 신호교차로 교통사고심각도 예측에 관한 연구", 대한교통학회지, 22(3), pp.127~135 (2004), 대한교통학회
- 최새로나, "초보 운전자에 의한 보행자-차량 교통사고의 심각도 영향 요인 분석", 대한교통학회지, 28(4), pp.43~51 (2011), 대한교통학회
- Kang J. H., "A Comparative Study on Patent Document Classification Algorithms", Proceedings of KIIS Spring Conference, 26(1), pp.9~10 (2016)
- Kim J. S., "An Automatic Document Classification with Bayesian Learning", Journal of the Korean Data & Information Science Society, 11(1), pp.19~30 (2000)
- 고한검, "렌터카 교통사고 심각도 분석에 관한 연구 - 주요 관광도시(부산시, 강릉시, 제주도)를 중심으로 -", Journal of The Korean Data Analysis Society, 18(2), pp.755~769 (2016), 한국자료분석학회
- Comparison of Traffic Accident of OECD Member States, "Korea Road Traffic Authority", ~ (2016)
- A Study on the Strategies for ‘Vision Zero’ Goal of Traffic Fatalities in Korea, "Korea Transport Institution", ~ (2013)
- The twenties cause the half of the entire deadly traffic accidents involving rent cars, analysis of status of deadly rent car traffic accidents during recent 5 years, "Korean Transportation Safety Authority", ~ (2013)
- 원민수, "교통사고 심각도 예측 모형의 활용방안에 관한 연구 (서해안 고속도로를 중심으로)", 대한교통학회지, 27(4), pp.167~173 (2009), 대한교통학회
- 박준태, "도시부 신호교차로 안전성 향상을 위한 사고예측모형 개발", 대한교통학회지, 26(4), pp.99~110 (2008), 대한교통학회
- Park N. Y., "Breast Cancer Diagnosis using Naive Bayes Analysis Techniques", Journal of Service Research and Studies, 3(1), pp.87~93 (2013)
- Peter H., "Machine Learning in Action", pp.11~13 (2013), JPub
- "The R Foundation" (2017)[URL]