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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김승훈 (오하이오주립대학교 도시 및 지역계획학과) 임영빈 (한국과학기술원 미래전략연구센터) 김기정 (두원공과대학교)
저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제19권 제4호
발행연도
2021.1
수록면
25 - 31 (7page)

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고령화 시대에 따라 고령운전자 역시 증가하고 있으며, 이들에 의한 교통사고 심각성에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 고령운전자에 의한 사고심각도 예측 모형의 필요성이 점차 요구됨에 따라, 본 연구에서는 기계학습 기법을 활용하여 고령운전자에 의한 차대사람 사고심각도 예측을 위한 모형 정립 및 분석을 수행하고자 한다. 이를 위해 4개의 기계학습 알고리즘 (Logistic Model, KNN, RF, SVM)을 활용, 예측 모형을 개발하고 각 결과를 비교하였다. 연구 결과에 따르면 Logistic과 SVM 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였으며, 정확도 측면에서는 RF가 높은 것으로 나타났다. 추가적으로 각 중요 변수들을 이용하여 교차분석을 수행한 후 그 결과를 제시하였다. 본 연구의 결과들은 고령화시대에 고령운전자에 의한 사고심각성을 예방하기 위한 안전정책 및 인프라 개발에 활용될 것으로 판단된다.
#교통사고분석 #고령운전자 #사고심각도 #기계학습 #분류

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Statistics Korea / 2020 / Statistics on the Aged google schola 장재민 / 2017 / 주행환경이 고령운전자의 교통사고 심각성에 미치는 영향 분석 / 교통연구 24(1):79~94 dbpia Gyeonggi Research Institute / 2020 / A study on the improvement of road traffic facilities for elderly drivers in a super-aged society google schola The Seoul Institute / 2019 / A study on risk assessment techniques for prevention of road traffic accidents google schola Korea Road Traffic Authority / 2012 / Analysis of traffic accident characteristics and accident prevention measures for elderly drivers google schola

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