최근 자율주행 차량은 운전자의 주행패턴을 예측하는 컴퓨팅 모델을 만들고, 이를 바탕으로 운전자에게 자율 주행에 대한 이질감을 최대한 얻도록 하는 방향으로 발전하고 있다. 이때 주행 패턴 예측을 위한 컴퓨팅 모델의 한 종류로서 머신 러닝을 통해 주변 환경에 따른 주행 가속도를 예측하는 모델이 자주 활용된다. 그러나 단순하 학습모델을 구성하는 것은로는 높은 정확도를 기대하기 힘들다. 이 논문에서는 데이터의 특징과 실제 운전자의 특징을 반영하는 두가지의 전처리 방법을 통해 높은 정확도를 이끌어내는 방안을 제시한다.