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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
노유진 (도로교통공단) 배상훈 (부경대학교)
저널정보
한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제20권 제3호
발행연도
2021.1
수록면
59 - 73 (15page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

교통사고 비정형 데이터 분석과 LSTM을 이용한 예측 모델 개발
노유진 지구환경시스템과학부 2021.01 학위논문
LSTM을 이용한 교통사고 발생 패턴 예측
노유진 ,  배상훈 한국ITS학회 논문지 2021.01 학술저널

초록· 키워드

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교통사고로 인한 많은 인명피해가 발생하고 있으나, 첨단 기술의 발전에도 불구하고 교통사고 발생은 줄어들지 않고 있다. 교통사고를 사전에 예방하기 위해서는 향후 사고가 어떻게 변화하여 갈 것인지를 정확하게 예측할 필요가 있다. 지금까지 교통사고 발생 빈도 예측은 주요연구 분야가 아니었으며 주로 과거 일정 기간의 통계를 기반으로 전통적인 방법으로 미시적으로 분석되어 왔다. 최근 AI 기술이 교통사고 분야에 도입 되었음에도 불구하고 주로 교통 흐름예측에 초점을 맞추고 있어, 본 연구에서는 2014년부터 2019년까지 국내에서 발생한 1,339,587 건의 교통사고 기록을 시계열 데이터로 변환하고 AI 알고리즘 LSTM을 이용하여 연령별, 시간별 교통사고 발생 빈도를 예측하였다. 또한 코로나-19로 인한 교통 환경의 변화에 맞추어 예측값과 실제값을 비교 검증하였다. 향후 이러한 연구결과가 교통사고 예방의 정책개선으로 이어지고 사고 예방에 활용 될 것으로 기대된다.
#교통사고 #LSTM #예측모델 #딥러닝 #시계열 분석 #코로나-19

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Armstrong J. S. / 1985 / Long-rang Forcasting: From Cristal Ball to Computer / Wiley google schola Bengio Y. / 2013 / Representation Learning : A Review and New Perspectives / IEEE Trans. PAMI, Special issue Learning Deep Architectures 35(8):1798~1828 google schola Benoit F. / 2019 / Road accidents in Switzerland forecasting — A brief comparison between Facebook Prophet and LSTM neural networks / Towards Data Science google schola Chris Olah / https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ google schola Christian S. / 2013 / Deep neural networks for object detection / Advances in neural processing systems google schola

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