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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김동은 (이화여자대학교) 강영옥 (이화여자대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제27권 제3호
발행연도
2019.5
수록면
39 - 47 (9page)
DOI
10.7319/kogsis.2019.27.3.039

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

LSTM을 활용한 불법주정차 예측 모델링: 서울시 민원신고 데이터를 중심으로
김동은 ,  강영옥 대한공간정보학회 학술대회 2019.05 학술대회자료
LSTM을 활용한 불법주정차 시공간 예측 모델링: 서울시 민원신고 데이터를 중심으로
김동은 ,  강영옥 대한공간정보학회지 2019.05 학술저널
LSTM을 활용한 불법주정차 예측 모델링 : 서울시 민원신고 데이터를 중심으로
김동은 사회과교육학과 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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본 연구의 목적은 서울시 내에서 발생한 불법주정차 민원신고 데이터를 활용하여 불법주정차 발생의 시공간 예측모델을 구축하는 것이다. 예측모델은 최근 시계열 예측 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 long short-term memory(LSTM)을 활용하여 생성하였다. LSTM을 활용한 시계열 예측 시에는 시간단위 설정이 중요하기 때문에 기존 연구에서의 예측모델은 시간단위를 어떻게 설정할 것인가에 집중하고 있다. 본 연구에서는 시간단위 뿐 아니라 공간단위 설정에 따른 문제점을 분석하고, 실험을 통해 최적의 예측 공간단위를 찾고자 하였다. 이를 위해 예측의 시간단위는 월별 24시간을 기준으로 하고, 공간단위는 자치구, 토지이용유형, 도로 및 도로 외, 그리고 토지이용유형별 도로와 도로가 아닌 지역으로 구분한 공간 단위별로 분석을 수행하였다. 그 결과 토지이용유형, 도로 및 도로 외로 공간단위를 구분하였을 때 예측모델들이 전반적으로 좋은 성능을 보였으며, 자치구로 구분하였을 때 좋지 않은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
#Long Short-Term Memory(LSTM) #불법주정차 #민원신고 #예측 #딥러닝 #Illegal Parking Cases #Civil Complaints #Prediction #Deep Learning

목차

要旨
Abstract
1. 연구 배경 및 목적
2. 시계열 예측 모델링 관련 연구
3. 데이터 수집 및 예측 모델링 방법
4. 불법 주정차 발생 건수 예측모델 구축 및 정확도 평가
5. 결론 및 논의
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