오토바이 주행 GPS 데이터에서 입력 시점 구성 방식에 따른 머신러닝 기반 주행 행태 예측 성능 비교

Q: 이 논문에서 정의한 원도우 길이란 무엇인가?

시계열 데이터를 분석하기 위해 설정하는 시간 구간의 길이를 의미하며, 분석의 기본 단위가 된다. 본 연구에서는 이를 조정하여 입력 시계열의 길이에 따른 주행 행태 예측 성능의 민감도를 분석하는 핵심 변수로 활용하였다.

Q: 오토바이 주행 행태 예측 성능을 극대화하는 입력 데이터 구성 방식과 최적의 원도우 길이는 무엇인가?

연구 결과, 과거, 현재, 미래 정보를 모두 포함하는 시계열 구성과 10초 길이의 원도우를 적용했을 때 가장 높은 예측 정확도를 나타냈다. 특히 CatBoost 모델을 활용했을 때 이러한 구성에서 최적의 성능이 도출됨을 확인하였다.

장홍서; 김승현; 김성민; 류승민; 안홍렬

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저자정보: 장홍서 (수원대학교) 김승현 (수원대학교) 김성민 (수원대학교) 류승민 (수원대학교) 안홍렬 (수원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2025 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2025.7

수록면: 2,383 - 2,385 (3page)

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본 연구는 실제 오토바이 주행 중 수집된 다채널 IMU 센서 및 GPS 데이터를 활용하여, 입력 시계열 윈도우 구성 방식이 주행 행태 예측 성능에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 입력 데이터는 가속도, 자이로, 각속도, GPS 위치 및 속도 관련 변수 등 총 19개의 피처로 구성되며, 시계열 입력 방식과 윈도우 길이 변화에 따른 예측 성능을 비교하는 두 가지 실험을 수행하였다. 첫 번째 실험에서는는 입력 시계열에 포함되는 시간 범위(과거, 현재, 미래)에 따른 성능 차이를 분석하였고, 두 번째 실험에서는 다양한 윈도우 길이(3초, 5초, 10초, 20초)를 적용하 ... 전체 초록 보기

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