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저자정보
김윤아 (충북대학교) 최도진 (창원대학교) 임종태 (충북대학교) 김상혁 (충북대학교) 김종훈 (충북대학교) 복경수 (원광대학교) 유재수 (충북대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제22권 제4호
발행연도
2022.4
수록면
83 - 93 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (6)

2023

크라우드 소싱 및 기계 학습을 활용한 교통 이벤트 검출 기법
김윤아 ,  임종태 ,  복경수 외 1명 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 2023.05 학술대회자료

2022

크라우드 소싱 기반의 효율적인 지역 교통 이벤트 검출 기법
김윤아 ,  임종태 ,  최도진 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2022.06 학술대회자료
크라우드 소싱 기반의 지역 교통 이벤트 검출 기법
김윤아 ,  최도진 ,  임종태 외 4명 한국콘텐츠학회논문지 2022.04 학술저널
소셜 크라우드 환경에서 기계학습을 이용한 지역 교통 이벤트 검출 기법
김윤아 2022.01 학위논문

2021

소셜 클라우드 환경에서 기계학습기반의 개선된 지역 교통 이벤트 검출 기법
김윤아 ,  최도진 ,  이현병 외 3명 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 2021.08 학술대회자료
소셜 클라우드 환경에서 기계 학습 모델 기반의 교통 관련 지역 이벤트 검출 기법
김윤아 ,  최도진 ,  이현병 외 3명 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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운전자가 모바일기기를 사용하여 직접 교통 정보를 제공하는 크라우드 소싱을 활용하여 교통 문제를 해결하려는 연구들이 진행 중이다. 크라우드 소싱을 통해 수집된 데이터를 교통 이벤트 검출에 사용한다면 관련된 데이터를 수집하는 작업이 줄어들어 시간 비용이 낮아지고 정확도는 높아지는 장점이 있다. 본 논문에서는 크라우드 소싱을 활용하여 교통과 관련된 데이터를 수집하고, 이를 통해 교통에 영향을 미치는 이벤트를 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 대용량 데이터 처리를 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하여 수집된 데이터의 이벤트 유형을 판별한다. 또한, 이벤트가 발생된 위치를 추출하기 위하여 수집된 데이터에서 위치를 나타내는 키워드를 추출하고 키워드의 행정구역을 반환한다. 이를 통해 기존 제공되는 위치 정보에서 광범위하게 정의된 위치나 잘못된 위치 정보를 해결할 수 있다. 제안하는 기법의 타당성을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.
#소셜미디어 #기계 학습 #지역 검출 #교통 이벤트 #크라우드 소싱 #Social Media #Machine Learning #Local Extraction #Traffic Event #Crowd Sourcing

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 지역 교통 이벤트 검출 기법
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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