[분석]텔레마틱스를 이용한 자동차 운전자 프로필 생성
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위 자료는 BOAZ 2015 프로젝트 주제의 하나로, Advanced 정규세션 동안 Base 정규세션에서 배웠던 다양한 이론들과 기본 지식들, 그리고 툴 활용능력들을 직접 실행하며 진행한 결과물입니다. *** 텔레마틱스 데이터를 이용한 자동차 운전자 프로필 생성 *** Kaggle에서 제공하는 2차원 좌표의 텔레마틱스 데이터를 활용하여 지도매칭과 모델링접근 방법을 통한 운전자의 특징 파악 및 프로필 생성 - Telematics 소개 - 운전자 지문 활용방안 - 지도 매칭 방법 & 모델링 접근 방법 건국대학교 응용통계학과 김한솔 숙명여자대학교 경제학과 남윤이 성균관대학교 컴퓨터공학과 성미진 숙명여자대학교 통계학과 신현화 ** 국내 최초 대학생 빅데이터 연합동아리 BOAZ ** Blog : http://BOAZbigdata.com Facebook : http://fb.com/BOAZbigdata
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- 11. BOAZ HYM Driver Telematics Analysis Conclusion 분석기획 분석목적 데이터 설명 분석 초 1 2 3 . . 10 20 . 180 189 X 0 -12.4 -25.9 . . -118.7 -255.5 . -960.8 -962.0 Y 0 -4.2 -8.8 . . -48.3 -53.1 . -308.4 -308.8 제공 데이터
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- 42. BOAZ HYM Driver Telematics Analysis Conclusion 분석기획 분석목적 데이터 설명 분석 운전자의 특징을 어떻게 나타낼 수 있을까? Driver Modeling 파생 변수 생성데이터 분할 모델링 1. 장거리인가? 단거리인가? 2. 고속도로인가? 국도인가? 3. 정지 또는 출발할 때 평균속력? 급정지하는가? 급출발 하는가? 4. 커브를 돌 때 빠르게 도는가?
- 43. BOAZ HYM Driver Telematics Analysis Conclusion 분석기획 분석목적 데이터 설명 분석 운전자의 특징을 어떻게 나타낼 수 있을까? 운전자의 특징을 나타내는 파생변수 생성 이동시간 & 이동거리 구간 속력 평균속력 & 최고속력 정지횟수 총 정지시간 & 평균 정지시간 출발 평균 속력 정지 평균 속력 커브 구간 평균속력 커브 구간 평균가속도 Driver Modeling 파생 변수 생성데이터 분할 모델링 1. 장거리인가? 단거리인가? 2. 고속도로인가? 국도인가? 3. 정지 또는 출발할 때 평균속력? 급정지하는가? 급출발 하는가? 4. 커브를 돌 때 빠르게 도는가?
- 44. BOAZ HYM Driver Telematics Analysis Conclusion 분석기획 분석목적 데이터 설명 분석 총 이동 시간 1. 장거리인가? 단거리인가? 총 이동 거리 Driver Modeling 파생 변수 생성데이터 분할 모델링 두 점 사이의 거리 = (𝑥𝑖−1 − 𝑥𝑖) 2 + (𝑦𝑖−1 − 𝑦𝑖) 2
- 45. BOAZ HYM Driver Telematics Analysis Conclusion 분석기획 분석목적 데이터 설명 분석 평균 속력= 1 ( 1 𝑠1 + 1 𝑠2 + ⋯+ 1 𝑠 𝑛 ) 𝑛 JUMP? 조화평균을 통해 해결! Driver Modeling 파생 변수 생성데이터 분할 모델링 평균속력 2. 고속도로인가? 국도인가?
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- 48. BOAZ HYM Driver Telematics Analysis Conclusion 분석기획 분석목적 데이터 설명 분석 Driver Modeling 파생 변수 생성데이터 분할 모델링 커브 구간 평균 속력 커브 구간 평균 가속도 기울기가 변하는 구간 4. 커브를 돌 때 빠르게 도는가?
- 49. BOAZ HYM Driver Telematics Analysis Conclusion 분석기획 분석목적 데이터 설명 분석 Driver Modeling 파생 변수 생성데이터 분할 모델링 이동시간 이동거리 구간 속력 평균속력 최고속력 정지횟수 총 정지시간 평균 정지시간 출발 평균 속력 정지 평균 속력 커브 구간 평균속력 커브 구간 평균가속도 지도학습 기법 앙상블 기법 X, Y 좌표 Raw data Variables Modeling
- 50. BOAZ HYM Driver Telematics Analysis Conclusion 분석기획 분석목적 데이터 설명 분석 Driver Modeling 파생 변수 생성데이터 분할 모델링 변수선택 지도학습 기법 앙상블 기법 보루타 랜덤포레스트 분류기의 반복학습으로 변수들 중 영향력 있는 변수를 찾아내는 알고리즘.
- 51. BOAZ HYM Driver Telematics Analysis Conclusion 분석기획 분석목적 데이터 설명 분석 Driver Modeling 파생 변수 생성데이터 분할 모델링 변수선택 지도학습 기법 앙상블 기법 로지스틱 회귀분석 나이브 베이즈 신경망
- 52. BOAZ HYM Driver Telematics Analysis Conclusion 분석기획 분석목적 데이터 설명 분석 Driver Modeling 파생 변수 생성데이터 분할 모델링 변수선택 지도학습 기법 앙상블 기법 랜덤 포레스트 LASSO GBM
- 53. BOAZ HYM Driver Telematics Analysis Conclusion 분석기획 분석목적 데이터 설명 분석 Driver Modeling 파생 변수 생성데이터 분할 모델링 모델명 Accuracy (train data -> valid data 예측) driver1 driver2 driver3 로지스틱 0.661 0.9032 0.7647 나이브 베이즈 0.6271 0.8871 0.7647 신경망 0.7119 0.8548 0.7451 랜덤포레스트 0.8136 0.9355 0.8431 Lasso 0.661 0.9194 0.8325 GBM 0.7458 0.9355 .0.7255 모델평가
- 54. BOAZ HYM Driver Telematics Analysis Conclusion 분석기획 분석목적 데이터 설명 분석 Driver Modeling 파생 변수 생성데이터 분할 모델링 Logit 72 125 NB 111 89 NNET 91 109 RF 70 130 Lasso 70 130 GBM 57 143
- 55. BOAZ HYM Driver Telematics Analysis Conclusion 분석기획 분석목적 데이터 설명 분석 Driver Modeling 파생 변수 생성데이터 분할 모델링 Logit 0.70363 NB 0.69957 NNET 0.70547 RF 0.72897 Lasso 0.71301 GBM 0.71300
- 56. BOAZ HYM Driver Telematics Analysis Conclusion 분석기획 분석목적 데이터 설명 분석 지도매칭에서 유사경로로 분류되지 않은 경로가 최종 모델학습 결과 동일한 운전자의 경로로 분류되었다 Driver Modeling 파생 변수 생성데이터 분할 모델링
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- 58. BOAZ HYM Driver Telematics Analysis Conclusion 분석기획 분석목적 데이터 설명 분석 장거리 운전자 운전시간 속력 운전거리 정지시간 활용방안1 타입별 운전자 보험
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