[2023] / [DACON] 대구 교통사고 피해 예측 AI 경진대회 - Private 34th (0.42688)

https://dacon.io/competitions/official/236193/overview/rules

대구 교통사고 피해 예측 AI 경진대회 - DACON

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개요

[배경]

이동수단의 발달에 따라 다양한 유형의 교통사고들이 계속 발생하고 있습니다.

한국자동차연구원과 대구디지털혁신진흥원에서는 해당 사고의 원인을 규명하고 사고율을 낮추기 위해,

시공간 정보로부터 사고위험도(ECLO)를 예측하는 AI 알고리즘 발굴을 목표로 본 대회를 개최합니다.

 

※ ECLO(Equivalent Casualty Loss Only) : 인명피해 심각도

• ECLO = 사망자수 * 10 + 중상자수 * 5 + 경상자수 * 3 + 부상자수 * 1
• 본 대회에서는 사고의 위험도를 인명피해 심각도로 측정

 

[주제]

시공간 정보로부터 사고위험도(ECLO) 예측 AI 모델 개발

 

[설명]

사고 발생 시간, 공간 등의 정보를 활용하여 사고위험도(ECLO)를 예측하는 AI 알고리즘 개발

 

[주최 / 주관 / 운영]

• 주최: 산업통상자원부, 대구광역시
• 주관: 한국자동차연구원, 대구디지털혁신진흥원
• 운영: 데이콘

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My Solution

- 제공되는 외부 데이터(보안등, 어린이 보호 구역, 주차장 정보, CCTV 정보)를 요약하여 train_new.csv 파일 생성

- 교통사고는 특정 지형(골목, 내리막길, ...)에 영향을 받음 \(\rightarrow\) 위도, 경도 정보 포함

- 교통사고는 특정 시간(새벽, 퇴근시간, 계절, ...)에 영향을 받음 \(\rightarrow\) 시간 정보, 계절 정보 포함

- AutoML mljar-supervised 라이브러리를 사용하여 학습

- XGBoost, CatBoost, LightGBM Esemble

- 최종 제출 = 학습시킨 모델 중 상위 3개의 모델 Bagging

 

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Result

LEADERBOARD PRIVATE 34th (34/941, 4%) / SCORE 0.42688

 

이 대회에서 상위권을 차지한 참여자의 코드를 확인했을 때 정말 다양한 외부데이터를 적용한 것을 확인할 수 있었다.

다음에 대회를 참여하면 제공되는 데이터 이외의 외부 데이터를 다양한 방면에서 찾아봐야할 것 같다.