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초록·키워드
도시 내 차량 속도를 예측하는 것은 교통 시스템에서 중요한 문제 중 하나이다. 그러나 차량 속도 데이터 수집 중 발생하는 기계 결함 및 통신 문제로 데이터 누락이 발생할 수 있으며, 이는 차량 속도 예측 모델의 성능 저하를 야기한다. 본 논문에서는 데이터 결측치 대체를 위한 통계적 방법과 생성 모델을 활용한 다섯 가지 방법을 설명한다. 결측치 대체 방법들의 성능 비교를 위하여 그래프 딥러닝 기반 교통 예측의 정확성에 어떠한 영향을 미치는지 평가하고 각 방법들의 우수성을 비교 분석하였다. 실험 데이터로는 대전 지역의 네 가지 도로 네트워크에 대한 ... 전체 초록 보기
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UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089227434
