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XGBoost를 이용한 교통노드 및 교통링크 기반의 교통사고 예측모델 개발
Development of Traffic Accident Prediction Model Based on Traffic Node and Link Using XGBoost 원문보기

Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering = 한국산업경영시스템학회지, v.45 no.2, 2022년, pp.20 - 29  

김운식 (주식회사 바이브컴퍼니) ,  김영규 (주식회사 바이브컴퍼니) ,  고중훈 (주식회사 바이브컴퍼니)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study intends to present a traffic node-based and link-based accident prediction models using XGBoost which is very excellent in performance among machine learning models, and to develop those models with sustainability and scalability. Also, we intend to present those models which predict the ...

주제어

참고문헌 (18)

  1. Chen, T. and Guestrin, C., XGBoost: A Scalable Tree Boosting System, KDD'16, 2016, pp. 785-794. 

  2. Cho, N.H., Jun, C.M., and Kang, Y.O., A visualization of traffic accidents hotspot along the road network, Journal of Cadastre & Land InformatiX, 2018, Vol.48, No.1, pp. 201-213. 

  3. Im, J.B., Development of Accident Frequency Estimation Models Using Random Parameter, University of Seoul, 2015. 

  4. Jeong, Y.H. and Choi, Y.W., A study on the analysis of urban highways traffic accident's impact factors based on building discriminant models: Busan Metropolitan City, KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research, 2014, Vol. 34, No. 4, pp. 1269-1278. 

  5. Kang, Y.G., Traffic Accident Frequency Prediction Model in Urban Signalized Intersections with Intelligent Theories, University of Seoul, 2008. 

  6. Kang, Y.O., Son, S.R., and Cho, N.H., Analysis of traffic accidents injury severity in seoul using decision trees and spatiotemporal data visualization, Journal of Cadastre & Land InformatiX, 2017, Vol. 47, No. 2, pp.233-254. 

  7. Korea Meteorological Agency Data Open Portal, http://data.kma.go.kr. 

  8. Korea Ministry of Construction and Transportation, Plan Intersection Design Guidelines, 2004. 

  9. Korea National Transport Information Center, http://its.go.kr. 

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  11. Korean National Police Agency, http:// police.go.kr. 

  12. Lee, K.J., Jung, I.G,. Noh, Y.H., Yoon, S.G., and Cho, Y.S., The effect of road weather factors on traffic accident: Focused on Busan area, Journal of the Korean Data and Information Science Society, 2015, Vol. 26, No. 3, pp. 661-668. 

  13. Lee, S.H., Park, M.H., and Woo, Y.H., A study on developing crash prediction model for urban intersections considering random effects, The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, 2015, Vol.14, No.1, pp. 85-93. 

  14. Lundberg, S.M. and Lee, S.I., A Unified Approach to Interpreting Model Predictions, Advances in Neural Information Processing Systems, 2017, 30. 

  15. Oh, H. U., Correlation between design consistency and accident rates based on standard deviations of highway design elements, International Journal of Highway Engineering, Vol.11, No.2, 2009, pp. 159-166. 

  16. Park, M.H., Relationship between interstate highway accidents and heterogeneous geometrics by random parameter negative binomial model: A case of interstate highway in Washington State, USA, J. Korea Soc. of Civil Eng., 2013, Vol. 33, No. 6, pp. 2437-2445. 

  17. Ryu, J.D., Development of Expressway Traffic Accident Prediction Model Using Deep Learning, University of Ajou, 2018. 

  18. United States Geological Survey, https://earthexplorer.usgs.gov. 

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