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A Study on an Active Driver Risk Information System Combining a Type-Specific Accident Prediction Model and an LLM Agent
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목차
ABSTRACT
Ⅰ. 연구 개요
1. 연구 배경
2. 연구 목표
Ⅱ. 방법론
1. 데이터 통합 및 피처 엔지니어링
2. 포아송 회귀
3. 경험적 베이즈 축소를 통한 모델 안정화
4. LLM 에이전트를 이용한 운전자 조언 생성
Ⅲ. 연구 결과
1. 위험 예측 모델의 정량적 성능
2. 생성된 조언의 정성적 분석
Ⅳ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
참고문헌
Ⅰ. 연구 개요
1. 연구 배경
2. 연구 목표
Ⅱ. 방법론
1. 데이터 통합 및 피처 엔지니어링
2. 포아송 회귀
3. 경험적 베이즈 축소를 통한 모델 안정화
4. LLM 에이전트를 이용한 운전자 조언 생성
Ⅲ. 연구 결과
1. 위험 예측 모델의 정량적 성능
2. 생성된 조언의 정성적 분석
Ⅳ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
참고문헌
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