Drvier Telematics Analysis

kaggle competition

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텔레마틱스데이터를이용한운전자프로필생성

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3.1. 분석 목적 3.3. 분석 기획

3.2. 데이터 설명 3.4. 분석

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

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BOAZ HYM 대회 소개

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

“Use Telematics Data to Identify a Driver Signature”

+

대회 주제

BOAZ HYM 텔레마틱스

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

텔레마틱스

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

GPS데이터 생성 / 전송 데이터 저장

데이터정규화 & 분석 분

석결과

전송

고객화서비스 제공

상용화

BOAZ HYM

BOAZ HYM

Usage-Based Insurance (운전습관연계보험)

운전자의나이, 성별, 운전경력등이아닌

운전자의운전성향을텔레마틱스를활용하여측정

UBI

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

BOAZ HYM

2736명 운전자와 그들의 각각 200개의 경로

운전자 개개인의 특성을 반영시킬 수 있는 프로필 생성

Prob=1Prob=0

분석 목적

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

BOAZ HYM 제공 데이터

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

(0,0)

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

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

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

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

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

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

1개 경로 1명 운전자 = 200개 경로

200 경로 X 2736 운전자= 총 547,200 개 data frame 존재

제공 데이터

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Prob=1Prob=0

제공 데이터

1명 운전자 = 200개 경로

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

분석 기획

기존과는 다른 형태의 데이터(2차원 좌표 데이터)

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

분석 기획

기존과는 다른 형태의 데이터(2차원 좌표 데이터)

지도를 활용하여 같은 운전자를 찾아보자!

Geometry Matching

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

분석 기획

운전자의 운전 성향을 더 구체적으로 파악할 수 있을까?

기존과는 다른 형태의 데이터(2차원 좌표 데이터)

지도를 활용하여 같은 운전자를 찾아보자!

Geometry Matching

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

분석 기획

기존과는 다른 형태의 데이터(2차원 좌표 데이터)

지도를 활용하여 같은 운전자를 찾아보자!

파생변수를 생성하여 모델링을 해보자!

Driver Modelling

Geometry Matching

운전자의 운전 성향을 더 구체적으로 파악할 수 있을까?

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Geometry Matching

분석 기획

Driver Modelling

여행 경로회전

데이터분할

경로 비교

파생변수생성

모델링

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Geometry Matching 여행 경로 회전 경로 비교

Original trips

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Geometry Matching 여행 경로 회전 경로 비교

Original trips

출발점

출발점과 도착점이x축에 위치하도록 회전

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Geometry Matching 여행 경로 회전 경로 비교

Original trips Rotated trips

출발점과 도착점이x축에 위치하도록 회전

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Geometry Matching 여행 경로 회전 경로 비교

Original trips Rotated trips

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Geometry Matching 여행 경로 회전 경로 비교

Original trips Rotated trips

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Geometry Matching 여행 경로 회전 경로 비교

최대 X축 길이

최대

축

길이

Y

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Geometry Matching 여행 경로 회전 경로 비교

유사점수

기준선으로부터 가까워질수록유사점수가 낮다

즉, 경로패턴이 유사하다

X 1.2

X 0.8

유사경로 구간

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Geometry Matching 여행 경로 회전 경로 비교

유사점수 0.0경로 154 & 171

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Geometry Matching 여행 경로 회전 경로 비교

유사점수 0.1경로 31 & 58

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Geometry Matching 여행 경로 회전 경로 비교

유사점수 0.2경로 31 & 152

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Geometry Matching 여행 경로 회전 경로 비교

유사점수 0.3경로 96 & 165

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Geometry Matching 여행 경로 회전 경로 비교

유사 점수가0.1 이하일 때유사 경로패턴

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Geometry Matching 여행 경로 회전 경로 비교

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Geometry Matching 여행 경로 회전 경로 비교

이상치유사경로로 분류되지 않은 그룹에서

유사패턴 발견

경로 비교만으로 운전자 지문을 판단할 수 없다 모델학습

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Geometry Matching 여행 경로 회전 경로 비교

이상치유사경로로 분류되지 않은 그룹에서

유사패턴 발견

경로 비교만으로 운전자 지문을 판단할 수 없다 모델학습

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Driver Modeling파생 변수 생성데이터 분할 모델링

다른 운전자운전자 데이터

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Driver Modeling파생 변수 생성데이터 분할 모델링

다른 운전자운전자 데이터

경로매칭으로유사경로 선별

유사경로만큼샘플링

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Driver Modeling파생 변수 생성데이터 분할 모델링

TRAIN data

다른 운전자운전자 데이터

Prob=0Prob=1

경로매칭으로유사경로 선별

유사경로만큼샘플링

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Driver Modeling파생 변수 생성데이터 분할 모델링

TRAIN dataTEST data

다른 운전자운전자 데이터

Prob=0Prob=1

경로매칭으로유사경로 선별

유사경로만큼샘플링

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

운전자의 특징을어떻게 나타낼 수 있을까?

Driver Modeling파생 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?

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

운전자의 특징을어떻게 나타낼 수 있을까?

운전자의 특징을 나타내는파생변수 생성

이동시간 & 이동거리

구간 속력평균속력 & 최고속력

정지횟수총 정지시간 & 평균 정지시간

출발 평균 속력정지 평균 속력

커브 구간 평균속력커브 구간 평균가속도

Driver Modeling파생 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?

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

총 이동 시간

1. 장거리인가? 단거리인가?

총 이동 거리

Driver Modeling파생 변수 생성데이터 분할 모델링

두 점 사이의 거리 = (𝑥𝑖−1 − 𝑥𝑖)2+ (𝑦𝑖−1 − 𝑦𝑖)

2

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

평균 속력=1

(1𝑠1

+1𝑠2

+⋯+1𝑠𝑛

)

𝑛

JUMP?

조화평균을 통해 해결!

Driver Modeling파생 변수 생성데이터 분할 모델링

평균속력

2. 고속도로인가? 국도인가?

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

각 구간별 평균속력

1 2 3 4

Driver Modeling파생 변수 생성데이터 분할 모델링

최고속력

2. 고속도로인가? 국도인가?

평균속력

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Driver Modeling파생 변수 생성데이터 분할 모델링

4초 이상정지한 경우

정지횟수

3. 정지 또는 출발할 때 속력? 급정지하는가? 급출발하는가?

총 정지시간평균 정지시간

출발평균속력정지평균속력

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Driver Modeling파생 변수 생성데이터 분할 모델링

커브 구간 평균 속력

커브 구간 평균 가속도

기울기가 변하는 구간

4. 커브를 돌 때 빠르게 도는가?

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Driver Modeling파생 변수 생성데이터 분할 모델링

이동시간 이동거리

구간 속력평균속력 최고속력

정지횟수총 정지시간

평균 정지시간

출발 평균 속력정지 평균 속력

커브 구간 평균속력커브 구간 평균가속도

지도학습 기법

앙상블 기법

X, Y 좌표

Raw data Variables Modeling

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Driver Modeling파생 변수 생성데이터 분할 모델링

변수선택 지도학습 기법 앙상블 기법

보루타

랜덤포레스트 분류기의반복학습으로

변수들 중 영향력 있는변수를 찾아내는

알고리즘.

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Driver Modeling파생 변수 생성데이터 분할 모델링

변수선택 지도학습 기법 앙상블 기법

로지스틱 회귀분석

나이브 베이즈

신경망

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Driver Modeling파생 변수 생성데이터 분할 모델링

변수선택 지도학습 기법 앙상블 기법

랜덤 포레스트

LASSO

GBM

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Driver Modeling파생 변수 생성데이터 분할 모델링

모델명Accuracy (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

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Driver Modeling파생 변수 생성데이터 분할 모델링

Logit 72 125

NB 111 89

NNET 91 109

RF 70 130

Lasso 70 130

GBM 57 143

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

Driver Modeling파생 변수 생성데이터 분할 모델링

Logit 0.70363

NB 0.69957

NNET 0.70547

RF 0.72897

Lasso 0.71301

GBM 0.71300

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

지도매칭에서 유사경로로 분류되지 않은 경로가

최종 모델학습 결과 동일한 운전자의 경로로 분류되었다

Driver Modeling파생 변수 생성데이터 분할 모델링

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

활용방안1 타입별 운전자 보험

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

장거리 운전자

운전시간

속력

운전거리

정지시간

활용방안1 타입별 운전자 보험

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

초보운전자

운전시간

속력

급출발

정지시간

활용방안1 타입별 운전자 보험

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

속력

가속운전

급출발

급제동

위험운전자

활용방안1 타입별 운전자 보험

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

운전시간

속력

운전거리

정지시간

안전운전자

활용방안1 타입별 운전자 보험

BOAZ HYM

Driver Telematics

Analysis

Conclusion

분석기획

분석목적

데이터 설명

분석

GPS

계절적 조건

운전자 특성

타이어 특징

활용방안2 타이어 교체시기 알리미

GPS DATA

v

Thank You