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특별논문 7 : 인천대학교 도시공학과, 좌장 : 인천대 윤병조, 박정준
XGBoost를 활용한 교통사고 분석 및 사고 예측 : 인천광역시 중심으로
Analysis of Traffic Accidents and Predictions Using XGBoost: Focusing on Incheon Metropolitan City
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- 발행기관
- 한국재난정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국재난정보학회 학술발표대회 바로가기
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- 통권
- 2024년 (사)한국재난정보학회 정기학술대회 논문집 (2024.11)바로가기
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- 페이지
- pp.286-287
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A478946
원문정보
초록
- 한국어
- 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
키워드
XGBoost 교통사고 예측 머신러닝저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국재난정보학회 [The Korean Society of Disaster Information]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 사회과학>사회복지학
- 소개
- 한국재난정보학회는 공공기관, 학계, 연구기관 그리고 민간관련회사 등의 상호협력과 유대강화를 통하여 국가 및 민간차원의 안전관련 재난정보 공유를 통한 재난사고에 대한 예방시스템 구축, 재난예방 관련 전문가 양성 교육, 연구용역 등 학문발전에 기여함을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국재난정보학회 학술발표대회
- 간기
- 부정기
- 수록기간
- 2005~2025
- 십진분류
- KDC 338 DDC 361
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