Συγκριτική ανάλυση της οδηγικής επίδοσης με χρήση τεχνικών της επιστήμης των δεδομένων εφαρμοζόμενων σε δεδομένα κινητών τηλεφώνων μεγάλης κλίμακας

ΤΣΕΛΕΝΤΗΣ, ΔΗΜΗΤΡΙΟΣ; TSELENTIS, DIMITRIOS

dc.contributor.author	ΤΣΕΛΕΝΤΗΣ, ΔΗΜΗΤΡΙΟΣ	el
dc.contributor.author	TSELENTIS, DIMITRIOS	en
dc.date.accessioned	2018-12-18T07:58:14Z
dc.date.available	2018-12-18T07:58:14Z
dc.date.issued	2018-12-18
dc.identifier.uri	https://dspace.lib.ntua.gr/xmlui/handle/123456789/48259
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.26240/heal.ntua.2936
dc.rights	Default License
dc.subject	Οδηγική συμπεριφορά	el
dc.subject	Συγκριτική αξιολόγηση	el
dc.subject	Επιστήμη Δεδομένων	el
dc.subject	Δεδομένα Μεγάλης Κλίμακας	el
dc.subject	Κινητά τηλέφωνα	el
dc.subject	Χρονική εξέλιξη οδηγικής επίδοσης	el
dc.subject	Driving behaviour	en
dc.subject	Benchmarking	en
dc.subject	Data Science	en
dc.subject	Large-Scale Data	en
dc.subject	Smartphones	en
dc.subject	Temporal Evolution of Driving Efficiency	en
dc.title	Συγκριτική ανάλυση της οδηγικής επίδοσης με χρήση τεχνικών της επιστήμης των δεδομένων εφαρμοζόμενων σε δεδομένα κινητών τηλεφώνων μεγάλης κλίμακας	el
dc.title	Benchmarking Driving Efficiency using Data Science Techniques applied on Large-Scale Smartphone Data	en
dc.contributor.department	Τομέας Μεταφορών και Συγκοινωνιακής Υποδομής	el
heal.type	doctoralThesis
heal.classification	ΑΣΦΑΛΕΙΑ ΜΕΤΑΦΟΡΩΝ	el
heal.classification	ΠΡΟΧΩΡΗΜΕΝΕΣ ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ, ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ	el
heal.classification	Data	en
heal.classification	Electronic data processing--Data preparation	en
heal.classification	Traffic safety	en
heal.classification	Driving Behaviour	el
heal.classification	Οδηγική Συμπεριφορά	el
heal.classification	Big data	en
heal.classification	Benchmarking	en
heal.classificationURI	http://data.seab.gr/concepts/d0e2fa3836788a7363b1fb738a732269544f6d96
heal.classificationURI	http://data.seab.gr/concepts/e533a0ddf49ac25eb565f7786d75249e411bd53a
heal.classificationURI	http://zbw.eu/stw/descriptor/29081-1
heal.classificationURI	http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85042292
heal.classificationURI	http://zbw.eu/stw/descriptor/13570-1
heal.classificationURI	http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2012003227
heal.classificationURI	http://skos.um.es/unescothes/C00359
heal.language	el
heal.language	en
heal.access	free
heal.recordProvider	ntua	el
heal.publicationDate	2018-10-03
heal.abstract	Ο κύριος στόχος της παρούσας διδακτορικής διατριβής είναι η ανάπτυξη μιας ολοκληρωμένης μεθοδολογικής προσέγγισης για τη συγκριτική αξιολόγηση της οδηγικής επίδοσης, όσον αφορά την οδική ασφάλεια, τόσο σε επίπεδο διαδρομής, όσο και οδηγού, με τη χρήση τεχνικών της επιστήμης δεδομένων. Η μεθοδολογική προσέγγιση στηρίζεται στον καθορισμό ενός δείκτη επίδοσης που βασίζεται στη θεωρία της Περιβάλλουσας Ανάλυσης Δεδομένων (Data Envelopment Analysis - DEA) και σχετίζεται με μακροσκοπικά συμπεριφοριστικά χαρακτηριστικά οδήγησης, όπως ο αριθμός των απότομων επιταχύνσεων/ επιβραδύνσεων, ο χρόνος χρήσης του κινητού τηλεφώνου και ο χρόνος υπέρβασης του ορίου ταχύτητας. Ακόμα, αναπτύσσονται μοντέλα μηχανικής μάθησης για τον προσδιορισμό διακριτών προφίλ οδήγησης που βασίζονται στη χρονική εξέλιξη της οδηγικής επίδοσης. Η προτεινόμενη μεθοδολογική προσέγγιση εφαρμόζεται σε πραγματικά δεδομένα οδήγησης ευρείας κλίμακας που συλλέγονται από έξυπνες συσκευές κινητών τηλεφώνων (smartphones), τα οποία αναλύονται μέσω στατιστικών μεθόδων για τον προσδιορισμό της απαιτούμενης ποσότητας δεδομένων οδήγησης που θα χρησιμοποιηθούν στην ανάλυση. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι ο βελτιστοποιημένος αλγόριθμος convex hull – DEA δίνει εξίσου ακριβή και ταχύτερα αποτελέσματα σε σχέση με τις κλασικές προσεγγίσεις της DEA. Ακόμα, η μεθοδολογία επιτρέπει τον προσδιορισμό των λιγότερο αποδοτικών ταξιδιών σε μια βάση δεδομένων καθώς και το αποδοτικό επίπεδο οδηγικών στοιχείων ενός ταξιδιού για να καταστεί αποδοτικότερη από την άποψη της ασφάλειας. Η περαιτέρω ομάδοποίηση των οδηγών με βάση της απόδοσή τους σε βάθος χρόνου οδηγεί στον εντοπισμό τριών ομάδων οδηγών, αυτή του μέσου οδηγού, του ασταθή οδηγού και του λιγότερο επικίνδυνου οδηγού. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι η εκ των προτέρων γνώση σχετικά με το ιστορικό ατυχημάτων του χρήστη φαίνεται να επηρεάζουν μόνο τη σύσταση της δεύτερης συστάδας των πιο ασταθών οδηγών, η οποία ενσωματώνει τους οδηγούς που είναι λιγότερο αποδοτικοί και ασταθής ως προς την ασφάλεια. Φαίνεται επίσης ότι η χρήση κινητών τηλεφώνων δεν αποτελεί κρίσιμο παράγοντα για τον καθορισμό της επίδοσης της ασφάλειας ενός οδηγού, καθώς διαπιστώθηκαν μικρές διαφορές σε σχέση με αυτό το χαρακτηριστική οδήγησης μεταξύ οδηγών διαφορετικών κατηγοριών επίδοσης. Επιπλέον, δείχνεται ότι απαιτείται μια διαφορετική δειγματοληψίας δεδομένων οδήγησης για κάθε α) οδικό τύπο, β) χαρακτηριστικό οδήγησης και γ) οδηγική επιθετικότητα για να συγκεντρωθούν αρκετά δεδομένα και να αποκτηθεί μια σαφής εικόνα της οδηγικής συμπεριφοράς και να εκτελεστεί ανάλυση με χρήση DEA. Τα αποτελέσματα θα μπορούσαν να αξιοποιηθούν για την παροχή εξατομικευμένης ανατροφοδότησης στους οδηγούς σχετικά με τη συνολική τους οδηγική επίδοση και την εξέλιξή της, προκειμένου να βελτιωθεί και να μειωθεί ο κίνδυνος ατυχήματος.	el
heal.abstract	The main objective of this PhD is to provide a methodological approach for benchmarking driving efficiency in terms of safety on a trip and driver basis using data science techniques. The methodological approach is based on the definition of a safety efficiency index based on the Data Envelopment Analysis (DEA) theory and is related to macroscopic behavioral driving characteristics such as the number of sudden accelerations / decelerations, mobile phone usage time, and time exceeding the speed limit. In this dissertation, machine learning models are also developed to identify the different driving profiles that exist based on the temporal evolution of driving efficiency. The proposed methodological approach is applied on a real-world driving dataset collected from smartphones, which is analyzed using statistical methods to determine the amount of driving data to be used in the analysis. The results show that the optimized convex hull - DEA algorithm gives the exact solution in significantly less time than the classic DEA approaches. Furthermore, the methodology allows for the identification of the least efficient trips in a database as well as the efficient level of driving metrics of a trip to make it more efficient in terms of safety. Further clustering of the drivers based on the temporal evolution of driving performance leads to the identification of three main driver groups, the typical driver, the unstable driver and the less dangerous driver. Results indicate that having a prior knowledge on user's accident history solely affects the composition of the second cluster of the most volatile drivers, which incorporates drivers that are less efficient and unstable in terms of safety. It is shown that mobile phone use is not a critical factor in determining the safety efficiency of a driver since slight differences are found with regards to this characteristic between drivers of different efficiency classes. Furthermore, it is shown that a different driving data sampling is required for each a) road type, b) driving characteristic and c) driving aggressiveness level to collect enough data to obtain a clear picture of a driver’s behaviour and perform DE analysis. Results could be exploited to provide personalized feedback to drivers on their total driving efficiency and its evolution in order to improve and reduce accident risk.	en
heal.advisorName	Yannis, George	en
heal.committeeMemberName	Koziris, Nektarios	en
heal.committeeMemberName	Vlahogianni, Eleni	en
heal.committeeMemberName	Golias, John	en
heal.committeeMemberName	Loizos, Andreas	en
heal.committeeMemberName	Antoniou, Konstantinos	en
heal.committeeMemberName	Geroliminis, Nikolaos	en
heal.academicPublisher	Σχολή Πολιτικών Μηχανικών	el
heal.academicPublisherID	ntua
heal.numberOfPages	206
heal.fullTextAvailability	true