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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.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-004-000260248
