딥러닝 모델 기반 보행자 GPS 경로 예측 시스템 연구

Q: 이 논문에서 정의한 경로 예측이란 무엇인가?

경로 예측은 보행자의 GPS 경로와 같은 시계열 데이터를 학습하여 다음 경로 위치를 미리 파악하는 것이다. 이전 경로의 패턴과 종속적인 관계를 분석함으로써 미래의 경로를 예측하며, 이를 통해 위험 상황을 예방하거나 생활 패턴을 분석하는 등 다양한 활용이 가능하다.

Q: 딥러닝 모델 기반 보행자 GPS 경로 예측 시스템의 핵심적인 특징은 무엇인가?

연구 결과, 본 시스템은 Look_back과 Forward_length 개념을 도입하여 학습 데이터를 구성하고, 보행자의 현재 위치뿐만 아니라 일정 시간 이후의 미래 위치까지도 우수한 정확도로 예측할 수 있다. 이는 넓은 범위의 보행자 경로를 제약 없이 예측 가능하다는 특징을 가진다.

윤승원; 이원희; 이규철

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 윤승원 (충남대학교) 이원희 (충남대학교) 이규철 (충남대학교)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2022년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제30권 2호

발행연도: 2022.7

수록면: 89 - 92 (4page)

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본 논문에서는 딥러닝 모델 기반 보행자의 GPS 경로를 예측하는 시스템을 제안한다. 다양한 경로 예측 방식들 중 본 논문은 GPS 데이터 기반 경로 예측 연구이다. 시계열 데이터인 보행자의 GPS 경로를 학습하여 다음 경로를 예측하도록 하는 딥러닝 모델 기반 연구이다. 본 논문에서는 보행자의 GPS 경로를 딥러닝 모델이 학습할 수 있도록 데이터 구성 방식을 제시하였으며, 예측 범위에 큰 제약이 없는 예측 딥러닝 모델을 제안한다. 본 논문의 딥러닝 모델에 적합한 파라메터들을 제시하였으며, 우수한 예측 성능을 보이는 결과를 제시한다.

#딥러닝 모델(Deep learning model) #경로 예측(trajectory prediction) #보행자(pedestrian)

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