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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
전승배 (조선대학교) Muhammad Sarfraz Khan (조선대학교) 이정환 (조선대학교) 정명훈 (조선대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제29권 제2호
발행연도
2021.6
수록면
75 - 84 (10page)
DOI
10.7319/kogsis.2021.29.2.075

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

ResNet을 이용한 도로 네트워크 교통 데이터 예측
전승배 ,  이태영 ,  Muhammad Sa 외 3명 대한공간정보학회 학술대회 2021.06 학술대회자료
ResNet을 이용한 도로 네트워크 교통 데이터 예측
전승배 ,  Muhammad Sa ,  f 외 3명 대한공간정보학회지 2021.06 학술저널

초록· 키워드

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교통 데이터에 대한 정밀한 예측은 지능형 교통 시스템(intelligent transport system, ITS) 분야에서 중요한 역할을 한다. 시간의 영향을 받는 교통 데이터의 특성을 반영하여 예측을 수행하기 위해 사용되었던 통계적 모델 기반 시계열 분석 알고리즘들은 도로 네트워크의 공간적인 특성을 반영하지 못한다는 한계점이 있다. 이러한 한계점을 극복하고자 단순한 구조를 가진 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN)이 교통 데이터 예측을 위해 적용되었다. 본 연구는 이미지로 변환된 교통 데이터를 상대적으로 깊은 구조를 가진 residual neural network(ResNet)를 기반으로 정의된 모델을 전이 학습하여 도로 네트워크의 교통 속도 예측을 수행하였다. 이후 단순한 구조를 가진 CNN의 결과와 비교 분석하였고, 결론적으로 ResNet에 레이어를 추가한 모델이 기존의 방식에 비해 mean absolute error(MAE)를 척도로 하였을 때 2.7% 더 높은 성능을 보였다.
#합성곱 신경망 #잔차 학습 #전이 학습 #교통 속도 예측 #Convolutional Neural Network #Residual Learning #ResNet #Transfer Learning #Traffic Speed Prediction

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 이론적 고찰
3. 데이터 및 아키텍처
4. 모델 구조 및 하이퍼 파라미터
5. 실험 결과
6. 결론
References

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