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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이소희 (국립군산대학교) 배한별 (국립군산대학교)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제18권 제1호
발행연도
2025.2
수록면
24 - 31 (8page)

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교통사고는 사회 전반에 걸쳐 심각한 문제로 자리 잡고 있으며, 이로 인한 경제적, 사회적 손실은 막대하다. 이를 해결하기 위한 교통사고 예방 분야에서도 AI 기술을 접목한 예측 및 대응 방법이 주목받고 있다. 본 연구에서는 2015년부터 2023년까지 전라북도에서 발생한 63,089건의 교통사고 데이터를 시계열 데이터로 변환하고, 딥러닝 기술을 기반으로 한 LSTM을 활용하여 시간대 및 연령별 교통사고 발생 빈도를 예측하였다. 이를 통해 사고 위험 지역 및 시간대를 사전에 파악하고, 보다 선제적인 사고 예방 정책을 수립하는 데 기여할 수 있다.
#Deep Learning #Forecast #LSTM #Road Traffic Accident #Time Series Data Analysis

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
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