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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김동은 (이화여자대학교) 강영옥 (이화여자대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회 학술대회 2019년 대한공간정보학회 춘계학술대회
발행연도
2019.5
수록면
257 - 260 (4page)

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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 발생건수 예측모델을 구축하는 것이다. 예측모델은 최근 시계열 예측 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 LSTM을 활용하여 생성하였다. LSTM을 활용한 시계열 예측 시에는 시간단위 설정이 중요하기 때문에 기존 연구에서의 예측모델은 시간단위를 어떻게 설정할 것인가에 대한 고려가 포함되어 있다. 본 연구에서는 시간단위 뿐 아니라 공간단위를 설정하는 것에 대한 문제를 분석하고 이에 따른 실험을 통해 최적의 예측 공간단위를 찾고자 하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 본론
3. 요약 및 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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