메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
서진석 (지능형인프라기술연구단) 정희진 (지능형인프라기술연구단) 이홍석 (지능형인프라기술연구단)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회 학술대회지 대한교통학회 제80회 학술발표회
발행연도
2019.2
수록면
70 - 75 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
우리나라 전국 7대 대도시 교통혼잡비용은 최근 10년(2006~2015) 동안 37.9% 증가했다. 하지만 교통혼잡을 감소시키기 위해 한정된 국토 내 도로 신설 및 확장 등 인프라 건설은 예산 및 도로부지 확보 등에 의한 공간적인 한계가 있다. 따라서, 기 구축된 시설물을 최대한 활용하여 교통상황 예측정보 기반 선제적 교통제어 및 교통수요 분산 전략이 필요하다. 최근 4차산업 혁명에서 대두되고 있는 인공지능 딥러닝 기술을 활용하여 기존 단발적인 교통혼잡 해결방안 보다는 도시별 맞춤형 기반 사전 교통혼잡 예측 및 신호제어가 가능한 종합적인 솔루션 방법론을 개발하였다. 본 방법론은 도시별 맞춤형 교통혼잡 예측을 위해 혼잡도로의 날씨, 미세먼지, 도로 상황, 시간대별 교통패턴 등을 활용하여 교통데이터와 시공간적으로 융합할 수 있는 딥러닝 컨볼루션 신경망(CNN)-장단기메모리(LSTM) 기반 교통 혼잡을 예측하고 교통소통 상황에 따른 패턴을 분류하여 교통상황 패턴별 신호제어를 수행한다. 본 연구 결과물을 통해 대도시의 교통혼잡을 사전에 예측하여 교통량을 제어함으로써 날로 증가되는 교통혼잡비용을 감소시키며 교통혼잡의 문제를 해결할 수 있는 마중물 역할을 할 것으로 기대된다.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0