Earticle

초록

영어

With the advent of the fourth industrial revolution era, there has been a growing interest in deep learning using big data, and studies using deep learning have been actively conducted in various fields. In the transportation sector, there are many advantages to using deep learning in research as much as using deep traffic big data. In this study, a short –term travel speed prediction model using LSTM, a deep learning technique, was constructed to predict the travel speed. The LSTM model suitable for time series prediction was selected considering that the travel speed data, which is used for prediction, is time series data. In order to predict the travel speed more precisely, we constructed a model that reflects both temporal and spatial effects. The model is a short-term prediction model that predicts after one hour. For the analysis data, the 5minute travel speed collected from the Seoul Transportation Information Center was used, and the analysis section was selected as a part of Gangnam where traffic was congested.

한국어

4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 빅데이터를 활용하는 딥러닝에 대한 관심이 높아졌으 며 다양한 분야에서 딥러닝을 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 교통 분야에서도 교통 빅데이터를 많이 활용하는 만큼 딥러닝을 연구에 이용한다면 많은 이점이 있을 것이다. 본 연 구에서는 통행속도를 예측하기 위하여 딥러닝 기법인 LSTM을 이용한 단기 통행속도 예측 모 형을 구축하였다. 예측에 활용한 데이터인 통행속도 데이터가 시계열 데이터인 것을 고려하여 시계열 예측에 적합한 LSTM 모델을 선택하였다. 통행속도를 보다 정확하게 예측하기 위하여 시간적, 공간적 영향을 모두 반영하는 모형을 구축하였으며, 모형은 1시간 이후를 예측하는 단 기 예측모형이다. 분석데이터는 서울시 교통정보센터에서 수집한 5분 단위 통행속도를 활용하 였고 분석구간은 교통이 혼잡한 강남대로 일부구간으로 선정하여 연구를 수행하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 개요
2. 연구 방법
Ⅱ. 이론적 고찰
1. LSTM(Long Short-Term Memory) 알고리즘
2. 딥러닝 기반의 소통수준 예측 관련 연구
3. 교통류 이론
Ⅲ. 모형 구축
1. 시공간적 영향력을 고려한 학습 모형 구축
Ⅳ. 딥러닝 학습 모형 평가
1. 분석 대상 구간
2. 분석대상 데이터
3. 입력데이터 구축
4. 딥러닝 학습 수행
Ⅴ. 분석 결과
1. 검증 시나리오
2. 검증 시나리오와 비교 분석 결과
Ⅵ. 결론 및 향후과제
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCESChoi

키워드

저자

• 김영찬 [ Youngchan Kim | 서울시립대학교 교통공학과 교수 ] 주저자
• 김준원 [ Junwon Kim | 서울시립대학교 교통공학과 박사과정 ] 교신저자
• 한여희 [ Yohee Han | 서울시립대학교 교통공학과 연구교수 ] 공저자
• 김종준 [ Jongjun Kim | 서울시립대학교 교통공학과 학부과정 ] 공저자
• 황제웅 [ Jewoong Hwang | 서울시립대학교 교통공학과 학부과정 ] 공저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338