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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 19 - 26 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2022.20.3.19
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교통량과 속도는 지능형 교통 시스템을 구축하기 위해 필요한 가장 중요한 교통 정보이다. 최근 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능 등의 기술 발전에 따라 다양한 딥러닝 기술들이 교통 정보 예측에 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 도로의 공간적 특징과 시간에 따른 속도 변화 특징을 반영하기 위하여 3개의 모델을 결합한 CNN-RNN-Attention 속도 예측 모델을 제안한다. 컨볼루션 신경망(CNN)과 순환신경망(RNN)을 활용하여 도로의 공간적 특성과 시계열 특성을 각각 학습하고, 학습된 결과에 어텐션(Attention) 기법을 적용하여 가중치를 부여함으로써 성능을 향상시켰다. 제안된 모델은 한국도로공사 링크 통행속도 데이터를 활용하여 실험을 진행하였으며, CNN 단일 모델, GRU 단일 모델 그리고 CNN과 GRU을 결합한 모델 대비 성능이 우수함을 증명하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 속도 예측 모델
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
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