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Vol.55 No.2

カテゴリ	論文
カテゴリ（英）	Paper 翻訳
著者	1) 藪上楓, 2) 宮崎祐介, 3) 北村光司, 4) 佐藤房子
著者（英）	1) Kaede Yabugami, 2) Yusuke Miyazaki, 3) Koji Kitamura, 4) Fusako Sato
勤務先	1) 東京工業大学, 2) 東京工業大学, 3) 産業技術総合研究所, 4) 日本自動車研究所
抄録	ドライブレコーダーの情報から自動車乗員の傷害を予測することを目指し，ドライブレコーダーで現在取得可能な情報と，将来取得が見込まれる情報を用い，機械学習により傷害予測モデルを構築した．その結果，現在取得可能な情報のみでは予測困難だが，今後取得可能な情報が増すことで，予測精度を確保出来ることが分かった．
抄録（英）	To predict vehicle occupant injuries based on accident information obtained from a video-recorded drive recorder, injury prediction models were constructed by machine learning using information currently available from drive recorders and information that is expected to be acquired hereafter. Light Gradient Boosting Machine and Bayesian Networks were used for the machine learning models. The results showed that it was difficult to predict injuries with only the information currently available from a video-recorded drive recorder, while the prediction model with additional information expected to be available hereafter improved the prediction accuracy. 翻訳

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例）X AND Y →「XかつY（を含む）」 X OR Z →「XまたはZ（を含む）」

AND検索とOR検索が混在する場合は、OR検索が優先されます。

例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

AND検索と複数のOR検索が混在する場合も、OR検索が優先されます。

例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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