IOT_hackathon

S-DoT 데이터를 활용한 개인형 이동장치(PM)의 사고위험요인 분석 및 사고위험도 예측 🛴

📝 분석 방법

1. 선행연구 검토 후 유의미한 변수 및 추가로 고려대상이 될 변수 선정
2. 기존 분석계획 : 각 격자별 시계열 데이터 생성으로 공간적 분석 및 시계열적 분석 모두 진행

• 환경적 변수 및 지역적 변수 발굴하여
• Multivariate LSTM-FCN 등을 이용한 위험지역 예측 모델 생성

데이터셋이 과도하게 커져 제한시간(해커톤) 내 문제해결하지 못할 가능성 파악하여 사고데이터를 중심으로 사고의 심각도(순서형 변수)를 종속변수로 한 심각도 분석 모형 개발 Ordinal Probit Regression 이용하였으며, statsmodels 패키지 이용함(구체적인 모형은 코드 참고)

📂 Repositories

• Preprocessing : 분석에 필요한 각종 데이터 및 데이터셋, 전처리과정 저장(원본데이터셋 저장 X)
• Seoul_Grid : 서울시 행정구역 그리드화
• TAAS : TAAS 교통사고데이터 크롤러

사고지점의 정확한 경도/위도 등 좌표를 제공하지 않으므로 selenium을 이용한 동적 크롤러를 개발하여 각 사고지점의 좌표를 추출함

• 최종 데이터셋 : Dataset.csv 및 생성과정 at SDoT 데이터 병합.ipynb
• 분석모형 : OrdinalRegression.ipynb
• LSTM-FCN : LSTM-FCN network 모델을 위한 rep(모델 생성 but 주제 변경으로 이용은 하지 못함)

👮‍♂️ Collaborators

• @ddangchani @birdkang @cheygoon @thiefmouse96

🥉 결과

• 전체 팀 중 공동 3위(장려상) 수상(분석보고서 영역에서 유일하게 수상😊)
• 블로그 후기 : https://velog.io/@ddangchani