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자료유형
학술저널
저자정보
류성은 (경기대학교) 김현진 (경기대학교) 구병국 (경기대학교) 권혜정 (경기대학교) 박찬홍 (상지대학교) 정경용 (경기대학교)
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제11권 제9호
발행연도
2020.1
수록면
1 - 6 (6page)

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본 연구에서는 도로 위험 탐지를 위한 데이터 편향성 최적화 기반 연관 추론 모델을 제안한다. 이는 사용자의 개인적 특성과 주변 환경 데이터를 수집하고 교통사고 방지 서비스를 제공하기 위한 연관분석 기반의 마이닝 모델이다. 이는 다양한 상황 변수들로 구성된 트랜잭션 데이터를 생성한다. 생성된 정보를 바탕으로 연관 패턴 분석을 통해 각 트랜잭션 내 변수들의 유의미한 연관관계를 도출한다. 분류된 범주형 데이터의 편향성을 고려하여 최적화된 지지도 및 신뢰도 값으로 가지치기를 진행한다. 추출된 상위 연관규칙을 바탕으로 사용자에게 개인 특성과 주행 도로 상황에 대한 위험 탐지모델을 제공한다. 이는 데이터 편향성 문제를 극복하고 데이터간 연관성을 고려하여 잠재적인 도로 사고를 예방하는 교통 서비스가 가능하다. 성능 평가는 제안하는 방법이 정확도에서 0.778, Kappa 계수에서 0.743로 우수하게 평가된다.
#연관 추론 #상황 #데이터 마이닝 #잠재적 도로위험 #데이터 최적화

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B. K. Dar / 2019 / Delay-aware accident detection and response system using fog computing / IEEE Access 7:70975~70985 google schola Statistical Analysis of Traffic Accidents google schola C. M. Kim / 2020 / Driver Facial Expression Analysis using LFA-CRNN based Feature Extraction for Health-Risk Decisions / Applied Sciences 10(8):2956~2976 google schola Traffic Accident Information graphic google schola A. B. Parsa / 2020 / Toward safer highways, application of XGBoost and SHAP for real-time accident detection and feature analysis / Accident Analysis & Prevention 136:105405 google schola

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