XGBoost를 활용한 이륜자동차 교통사고 심각도 비교분석

권철우; 장현호

doi:https://doi.org/10.12815/kits.2021.20.4.1

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자료유형: 학술저널

저자정보: 권철우 (인천연구원) 장현호 (인천대학교)

저널정보: 한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제20권 제4호

발행연도: 2021.8

수록면: 1 - 12 (12page)

DOI: https://doi.org/10.12815/kits.2021.20.4.1

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최근 코로나 19의 영향으로 이륜자동차 교통사고의 발생은 이전보다 급격히 증가하게 되었고 이륜자동차 사고방지를 위한 다각적인 노력이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 XGBoost를활용하여 최근 10년간 발생한 이륜자동차 교통사고 자료로 사고 심각도에 영향인자를 도출하여 각 영향인자가 주는 영향력을 분석하였다. 전체 변수 중 교통사고 심각도에 영향을 주는변수는 신호 위반을 하였을 경우가 압도적으로 높았으며, 운전자 연령대가 60대 이상일 경우, 이륜자동차 단독사고일 경우, 중앙선 침범 사고일 경우 순으로 높은 것으로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 이륜자동차의 심각한 교통사고의 방지와 안전관리를 강화하기 위한 합리적인제도 개편방안을 제시하였다.

#이륜자동차 교통사고 #교통사고 심각도 #머신러닝 앙상블 #Two-wheeled traffic accident #Severity of accident #XGBoost #SHAP

참고문헌 (10)

참고문헌 신청

Annie R. R. / 2020 / Prediction of Road Accident Severity Using Machine Learning Algorithm / International Journal of Advanced Science and Technology 29(6):116~120

최찬용 / 2020 / 차량가속도데이터를 이용한 머신러닝 기반의 궤도품질지수(TQI) 예측 / 한국지반신소재학회 논문집 19(1):45~53

한다정 / 2020 / PM(Personal mobility) 교통사고의 심각도 요인 분석 / 대한교통학회지 38(3):232~247

Jessica P. N. / 2019 / Predicting Motor Insurance Claims Using Telematics Data-XGBoost versus Logistic Regression / MDPI 7(70):1~16

김태호 / 2019 / 순서형 프로빗 모형을 적용한 이륜차사고 심각도 요인분석 : 인천광역시를 대상으로 / 한국도로학회논문집 21(2):71~79

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