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데이터 마이닝을 이용한 차량 사고자 사망확률 모형

Development of Car Accidents Person Fatality Model using Data Mining

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. TC, 통신, v.43 no.9 = no.351, 2006년, pp.25 - 31  

김천식 (안양대학교 디지털미디어공학) ,  홍유식 (상지대학교 컴퓨터공학과) ,  정명희 (안양대학교 디지털미디어공학)

초록
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본 논문에서는 데이터 마이닝을 이용한 차량 사고 사망확률 모형을 제안하였다. 본 논문의 목표는 제안된 모델을 이용하여 기술적, 환경적 개선을 통해 교통사고를 줄이는 것으로 교통사고 데이터를 수집하여 데이터 마이닝 알고리즘을 적용하여 사망 원인에 대한 분석을 통해 사망확률 모형을 개발하였다. 이를 위해서 훈련 데이터와 테스트 데이터를 이용하여 최적의 모형을 개발하였다. 이모형을 통해 교통 사망사고에 대한 사망확률을 구할 수 있고 사망 사고의 원인이 되는 중요한 요인을 알아낼 수 있다. 교통사고의 원인이 되는 요인을 기술 개발과 교통 환경 개선에 활용한다면 향후 교통사고를 줄이는데 기여할 것이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, a fatality model of car accident using data mining is proposed with the goal of reducing fatality of traffic accident. The analysis results with a proposed fatality model are utilized to improve a technology and environment for driving. For this, traffic accident data are collected, a...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 하지만 교통사고로 인한 사망 확률 및 사고요인을 예측하는 모델은 없었다. 따라서 본 논문에서는 교통사고 사망자 및 사망확률 예측 모형을 제안하였다. 제안한 모형은 향후 교통사고 사망자를 줄이는데 도움을 줄 것으로 기대한다.
  • 그중에서 음주, 약물, 졸음, 과속, 신호위반등은 교통사고의 주된 원인이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 교통사고로 인한 사망자를 예측하는 요인을 알아내는 모델링을 개발하여 교통사고를 줄일 수 있는 기술적이고 환경적인 혹은 운전자에게 지침이 될 만안 요건을 알아내는 것을 목표로 하였다. .
  • 그러나 차량 간에 발생하는 교통 사망자모형에 관한 논문이 없었다. 따라서, 본 논문에서는 차량 사망사고와 관련하여 운전자의 심리적 혹은 육체적 원인, 도로의 상태나 날씨와 같은 환경적인 원인, 그리고 차량결함에 의한 원인 등을 분석하고자 한다.
  • 분리변수를 찾음으로서가장 성취도가 좋은 변수 및 수준을 찾는 것이 나무 규칙 생성 알고리즘이다. 본 논문에서는 Weka 3.5®를 이용하여 C4.5 알고리즘을 적용하여 신경망 알고리즘에서 설명할 수 없는 차량사고 사망 요인을 알아낼 수 있다. 실험 데이터는<표 1>의 데이터를 이용하였고, 그림 1 의 과정을 거처 그림 3의 결과를 얻었다.
  • 본 논문에서는 신경망 알고리즘을 이용해서 최적의 교통사고 시 사망자를 예측하는 모형을 개발하였다. 신경망 알고리즘은 자료 분석 분야에서 복잡한 구조를 가지고 있는 자료에 대하여 예즉 문제를 해결하기 위한 유연한 비선형 모형의 하나로 분류될 수 있다.
  • 본 연구에서는 도로에서 차량 간의 충돌로 인해서 교통사고가 발생할 경우 운전자의 사망을 예측하는 모형을 제안하였다. 제안한 모형은 향후 운전자의 운전 습관과 태도, 차량 관리, 도로의 안전한 관리 등의 개선을 유도하여 인명사고를 줄일 것으로 기대한다.
  • 앞 단계에서 생성된 모형이 잘 해석되는지, 독립적인 새 자료에 적용되는 경우도 재현 가능한지를 검토한다.
  • 이와 같은 목적을 위해서 본 논문에서는 신경망 알고리즘과 C4.5 알고리즘을 이용하여 교통사고로 인한 사망자를 정확히 예측하고 예측한 결과에 따른 교통사고의 원인을 정확하게 알아내는 모델링을 제안하였다.

가설 설정

  • 51. 네트워크의 상태를 결정하는 연결강도 Wji, Wkj와 오프셋 (offsets) ej( * 를 각각 아주 작은 임의수로 초기화한다. 일반적으로 -0.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (10)

  1. http://www.foxnews.com. 1998. 5. 15 

  2. 이홍로, 2004년도 교통문화지수 조사 보고서, 교통안전공단, 2004.12 

  3. Kim, K., Nitz, L., Richardson, J., & Li, L., Personal and Behavioral Predictors of Automobile Crash and Injury Severity. Accident Analysis and Prevention, Vol. 27, 40. 4, 1985, pp. 469-481 

  4. Ossenbruggen, P.J., Pendharkar, J. and Ivan, J. 2001, 'Roadway safety in rural and small urbanized areas'. Accidents Analysis and Prevention, 33 (4), pp.485 - 498 

  5. Sohn, S. Y., and Lee, S. H. 2003, 'Data Fusion, Ensemble and Clustering to Improve the Classification Accuracy for the Severity Road Traffic Accidents in Korea'. Safety Science, 4(1), pp. 1-14 

  6. Abdelwahab, H. T. and Abdel-Aty, M. A. 2001, 'Development of Artificial Neural Network Models to Predict Driver Injury Severity in Traffic Accidents at Signalized Intersections'. Transportation Research Record 1746, Paper No. 01-2234 

  7. Pieter Adriaans, Dolf Zantinge, . Data Mining, Addision wesley longman, 1996 

  8. 김대수, 신경망 이론과 응용, 진한엠앤비 2005 

  9. 허명회, 이용구, 데이터마이닝 모델링과 사례, 아카데미 출판사, 2003.7 

  10. weka, http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 

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