Data Fusion, Ensemble and Clustering for the Severity Classification of Road Traffic Accident in Korea

데이터융합, 앙상블과 클러스터링을 이용한 교통사고 심각도 분류분석

계속적인 증가 추세를 보이고 있는 교통량으로 인해 환경 문제뿐 아니라 교통사고로 인한 사상자 및 물적피해가 상당량으로 집계되고 있다. 본 논문에서는 데이터융합 및 앙상블 클러스터링방법을 이용한 교통사고 심각도 분류분석방법을 제안함으로서 교통사고예방에 기여하고자 한다. 이를 위하여 신경망과 Decision-Tree기법을 이용하여 얻은 물적피해와 신체상해가 발생할 확률을 융합하는 전형적인 데이터 융합기법(템스터-쉐퍼, 베이지안 방법, 로지스틱융합방법)을 사용하였다. 또한, 분류정확도를 향상시키고자 Bootstrap 재추출 방법을 이용해 얻어진 여러 개의 분류예측 결과 중 다수의 분류결과를 선택하는 앙상블 (arcing, bagging)기법을 적용하였다. 더불어, 본 연구에서는 클러스터링 방법을 제시하고, 이 방법이 기존의 융합기법, 앙상블기법과 비교한 결과, 분류예측면에서 정확도가 향상됨을 보였다.