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특별논문 7 : 인천대학교 도시공학과, 좌장 : 인천대 박정준/충남도립대 전승곤

CTGAN 모델을 활용한 교통 사고 데이터 불균형 문제 해결
Solving traffic accident data imbalance using CTGAN model

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  • 발행기관
    한국재난정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국재난정보학회 학술발표대회 바로가기
  • 통권
    2025년 (사)한국재난정보학회 정기학술대회 논문집 (2025.11)바로가기
  • 페이지
    pp.335-336
  • 저자
    윤병조, 이건주
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A479102

원문정보

초록

한국어
교통사고 데이터는 EPDO>3의 중대 사고보다 EPDO<=3의 경미 사고가 많은 불균형 구조를 나타내고 있으며, 이러한 데이 터 불균형은 예측 모델의 성능을 저하시키는 문제를 가지고 있다. 이에 본 연구는 데이터 증강기법인 언더샘플링과 CTGAN을 사용하여 데이터를 각각 증강시킨 후 예측모델에 학습시켜 두 증강기법의 예측성능을 비교 분석하였다. 분석 결과 CTGAN으 로 생성된 합성데이터의 예측 모델의 성능이 전반적으로 뛰어난 것으로 나타났다. 이는 CTGAN이 실제 사고 데이터의 변수 및 복합적 패턴을 잘 반영한 것을 시사한다.

목차

요 약
1. 서 론
2. 본 론
3. 결 론
참고문헌

키워드

CTGNA 중대 사고 예측 Undersampling XGBoost

저자

  • 윤병조 [ Yoon, Byoung-Jo | 정회원ㆍ인천대학교 도시공학과 교수 ]
  • 이건주 [ Lee, Gun-Ju | 정회원ㆍ인천대학교 도시융·복합학과 박사과정 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 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

  • 간행물명
    한국재난정보학회 학술발표대회
  • 간기
    부정기
  • 수록기간
    2005~2025
  • 십진분류
    KDC 338 DDC 361

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