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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 27 - 33 (7page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2021.19.12.27
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도로의 특정 구간을 뜻하는 도로링크(Road link)의 속도를 예측하는 것은 빠른 길 찾기 등의 다양한 교통분야 위치 기반 서비스에서 중요한 기술이다. 기존에 딥 뉴럴 네트워크(Deep neural network)를 포함한 기계학습 기반의 속도 예측기법들이 제안된 바 있다. 특히, 최근에는 CNN(Convolution Neural Network) 및 RNN(Recurrent Neural Network)등을 이용한 속도 예측기법이 제안되었다. CNN은 도로의 공간적 특징을 반영하여 속도 예측이 가능하고 RNN은 도로의 시간에 따른 속도 변화 특징을 반영한 예측이 가능하다. 본 논문에서는 RNN과 CNN을 결합한 ConvLSTM(Convolutional LSTM)을 기반으로 예측하고자 하는 도로링크의 이웃링크들의 속성과 시간적인 도로링크의 속성을 같이 고려하는 속도 예측방법을 제안한다. 그리고, 기존에 제안된 LSTM기반의 속도 예측방법을 일부 변형하여 구현하고 실험을 통해서 성능을 비교한다. 또한, 기존 제안된 방법과도 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 보인다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 속도 예측 모델
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Korea Standard Node/Link
L. Lin / 2018 / Road traffic speed prediction: a probabilistic model fusing multi-source data / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 30(7):1310~1323
J. Sun / 2015 / A dynamic Bayesian network model for real-time crash prediction using traffic speed conditions data / Transportation Research Part C: Emerging Technologies 54:176~186
M. Nasimifar / 2016 / Robust deflection indices from traffic-speed deflectometer measurements to predict critical pavement responses for network-level pavement management system application / Journal of Transportation Engineering 142(3):04016004
H. Yi / 2019 / Implementing a deep learning framework for short term traffic flow prediction / Proceedings of the 9th International Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics :1~8
L. Lin / 2018 / Road traffic speed prediction: a probabilistic model fusing multi-source data / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 30(7):1310~1323
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M. Nasimifar / 2016 / Robust deflection indices from traffic-speed deflectometer measurements to predict critical pavement responses for network-level pavement management system application / Journal of Transportation Engineering 142(3):04016004
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