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저자정보
김호용 (과학기술연합대학원대학교) 김정재 (경기대학교) 박상민 (군산대학교) 송인환 (군산대학교) 온병원 (군산대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 논문지 한국HCI학회 논문지 2019 Vol.14 No.4
발행연도
2019.12
수록면
13 - 23 (11page)
DOI
10.17210/jhsk.2019.12.14.4.13

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클라우드 컴퓨팅, 스마트폰, 소셜 네트워크 서비스, 사물인터넷 등의 영향으로 실시간으로 다양한 대용량 데이터가 생성되고 있으며, 이러한 빅데이터(Big Data)를 처리하기 위한 기술들이 각광받고 있다. 그 중, 기계 학습 기법을 이용한 빅데이터 분석 기술은 가지고 있는 데이터로부터 변인(feature)을 선정하고 이를 기계 학습 모델을 학습시키는 데 사용한 다음, 학습된 모델을 이용해 고객 취향에 따른 추천 서비스를 제공하거나 교통사고와 같은 사회현상을 분석하기도 한다. 따라서 좋은 변인을 선택하는 것은 기계 학습 모델의 정확도와 밀접한 관계를 가지고, 이는 서비스 품질에 직접적인 영향을 준다. 본 논문에서는 대구시에서 발생한 교통사고에 대한 데이터를 수집한 후, ‘기댓값-최대화 클러스터링 기법’을 사용하여 데이터를 클러스터링한 다음, 각 클러스터에 대한 주성분 분석을 통해 교통사고 데이터로부터 좋은 변인을 선택한다. 선택된 변인을 검증하기 위하여 대구시 교통사고 데이터를 학습한 기계 학습 모델을 대표적인 기계 학습 문제인 분류(classification)문제에 적용하고 제안 방안이 교통사고 예측을 위한 기계 학습 모델에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 정량적으로 평가한다.
#Feature Selection #Traffic Accident #Expectation-Maximization #PCA #Visualization

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방안
4. 실험 결과 분석
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
전우혁 / 2016 / 기계학습을 이용한 교통 정체 구간 예측 시스템 설계 / 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회 :367~369 google schola 박철영 / 2017 / 버스 운행 정보 기계 학습 모델 연구 google schola 성진홍 / 2018 / 기계학습을 이용한 서울 지하철 승하차 인원예측 google schola 정근영 / 2017 / 교통사고 데이터분석을 통한 교통사고 위험도 산정 : 부산시 주간선도로 주요교차로를 대상으로 / 대한토목학회논문집(국문) 37(1):111~117 Crossref 강영옥 / 2017 / 의사결정나무와 시공간 시각화를 통한 서울시 교통사고 심각도 요인 분석 / 지적과 국토정보 47(2):233~254 dbpia

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