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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤승원 (Chung-nam National University) 이원희 (Chung-nam National University) 이규철 (Chung-nam National University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제27권 제8호(통권 제221호)
발행연도
2022.8
수록면
61 - 68 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

보행자 GPS 경로 예측 딥러닝 모델과 그 방법
윤승원 ,  이원희 ,  이규철 한국컴퓨터정보학회논문지 2022.08 학술저널
딥러닝 모델 기반 보행자 GPS 경로 예측 시스템 연구
윤승원 ,  이원희 ,  이규철 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2022.07 학술대회자료

2019

GPS 데이터를 활용한 보행자 경로 예측 딥러닝 모델
윤승원 ,  이규철 한국통신학회 학술대회논문집 2019.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 딥러닝 모델 기반 보행자의 GPS 경로를 예측하는 시스템을 제안한다. 보행자 경로 예측은 보행자의 위험 및 충돌 상황들을 알림을 통해 방지할 수 있으며, 다양한 마케팅 등 비즈니스 면에서도 영향을 끼치는 연구이다. 또한 보행자 뿐 아니라 많은 각광을 받고 있는 무인이동수단의 경로 예측에도 활용될 수 있다. 다양한 경로 예측 방식들 중 본 논문은 GPS 데이터를 활용하여 경로를 예측하는 연구이다. 시계열 데이터인 보행자의 GPS 경로를 학습하여 다음 경로를 예측하도록 하는 딥러닝 모델 기반 연구이다. 본 논문에서는 보행자의 GPS 경로를 딥러닝 모델이 학습할 수 있도록하는 데이터 셋 구성 방식을 제시하였으며, 예측 범위에 큰 제약이 없는 경로 예측 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구의 경로 예측 딥러닝 모델에 적합한 파라메터들을 제시하였으며, 우수한 예측 성능을 보이는 결과를 제시한다.
#Trajectory Prediction #GPS #Deep Learning Model #Pedestrian #Machine Learning #경로예측 #딥러닝 모델 #보행자 #기계학습

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES

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최인규 ,  이영한 ,  송혁 한국정보통신학회논문지 2021 .09
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