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초록

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국내는 급격한 경제 성장으로 인해 차량의 보급이 폭발적으로 증가하여 교통혼잡뿐만 아니라 교통사고를 야기하고 있다. 이러한 문제점을 개선하고자 기계학습 기반인 XGBoost를 활용하여 교통사고를 예측하였다. 분석 결과 사고가 일어나지 않을 시 60% 예측성을 보이고 있으며, 사고 1건 이하일 경우 40%의 예측성을 보여주고 있다. 이러한 예측을 통하여 교통사고를 미리 파악하여 방지하고 교통사고로 인한 경제적 손실 및 사회적 손실을 줄여 보다 안전한 교통 환경을 만들 수 있다고 판단된다.

목차

요약
1. 서론
2. 본론
3. 결론
참고문헌

저자

• 윤병조 [ Yoon, Byoung-Jo | 비회원ㆍ인천대학교 도시건설공학과 석사과정 ]
• 한동오 [ Han, Dong-Oh | 정회원ㆍ인천대학교 도시공학과 교수 ]

참고문헌