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저자정보
전희정 (성균관대학교) 강서윤 (성균관대학교) 강승엽 조철호 (성균관대학교)
저널정보
한국지역개발학회 한국지역개발학회 학술대회 한국지역개발학회 2022년 추계학술대회
발행연도
2022.11
수록면
405 - 420 (16page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

자전거 교통사고 다발지역 예측을 위한 딥러닝 모형의 적용
전희정 ,  강서윤 ,  강승엽 외 2명 국토계획 2022.12 학술저널
자전거 교통사고 다발지역 예측을 위한 딥러닝 모형의 적용
전희정 ,  강서윤 ,  강승엽 외 1명 한국지역개발학회 학술대회 2022.11 학술대회자료

2021

보행교통사고 다발지역 예측을 위한 딥러닝의 적용 : 수도권 노인과 어린이 보행교통사고를 중심으로
전희정 ,  강승엽 ,  정수영 외 5명 국토계획 2021.12 학술저널

초록· 키워드

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A rising importance of bicycle as the paradigm shift in transportation has led to the need for an action to ensure the bicycle users’ safety by preventing bicycle collisions. This study aims to predict bicycle collision hot spots in Korea using collected Google Street View(GSV) images of bicycle collision hot spots and non-hot spots. We’ve conducted experiments with five deep learning models(VGG16, 19, ResNet50, 101, and Inception), and employed the CAM analysis to visualize the factors contributing to bicycle collisions. The VGG19 model is turned out to be the best model for predicting bicycle collision hot spots, and the CAM analysis shows that roads with larger scale, and with more vehicles and physical facilities(such as crosswalks, traffic lights, pillars) are related to bicycle collision hot spots. This study indicatess the effectiveness of using GSV images and deep learning model, and suggests more concrete and specific political implications for building safer environment for bicycle users.
#자전거 교통사고(Bicycle collision) #딥러닝(Deep learning)

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 고찰
3. 연구설계
4. 분석결과
5. 토론
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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