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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.12
- 수록면
- 199 - 206 (8page)
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본 연구에서는 교통사고 피해자의 상해 심각도를 예측하는 하이브리드 모델을 구축 하였다. 이를 위하여 미국 NASS(National Automotive Sampling System)의 GES(General Estimate System) 2008년 교통사고 데이터를 이용하였다. 해당 데이터에서의 상해 심각도는 ‘상해 없음’, ‘상해 가능’, ‘불구 없음’, ‘불구 있음’, ‘치명적 상해’, ‘알 수 없음’ 등으로 구분되는데, 상해 심각도가 심한 불균형 분포를 보이고 있다. 가장 많은 ‘상해 없음’의 경우 전체 데이터의 약 70%를 차지하는데 반해, ‘치명적 상해’의 경우 0.4%밖에 되지 않는다. 이러한 데이터에 아무런 전처리를 수행하지 않고, 단순하게 한 가지의 데이터 마이닝 기법을 적용하여 모델을 구축하면, 그 적중률이 ‘상해 없음’의 경우에는 99%이상이 나오지만, ‘치명적 상해’의 경우에는 0%가 나온다. 특히 ‘치명적 상해’는 우리가 예측하여야 하는 대상이기 때문에 더욱 문제가 되는 것이다. 따라서 본 연구에서는 상해 심각도의 수준에 따라 데이터 마이닝 기법을 달리 적용하여 예측하는 하이브리드 모델을 구축하였다.
목차
요약
1. 서론
2. 자동차 사고 예측에 관한 기존 연구
3. 하이브리드 모델
4. 데이터 준비
5. 상해 심각도 예측 모델 구축
6. 구축된 모델의 성능평가
7. 결론 및 향후과제
참고문헌
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