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영어

Predicting the incident clearance time is important for eliminating the high transportation costs and congestion from non-repetitive congestion caused by incidents. In this study, the factors influencing the clearance time suitable for domestic road conditions were analyzed, using a training dataset for predicting the incident clearance time using artificial neural networks. In a previous study, the under-prediction problem for high incident clearance time was used. In the present study, over-sampling training data applied using the SMOGN technique was obtained and applied to the model as a solution. As a result, the DNN model applying the SMOGN technique could compensate for the limitations of the previously developed prediction model by predicting the clearance time with the highest accuracy among the models developed in the research process with MAE = 18.3 minutes.

한국어

돌발상황으로 인한 비반복정체로 발생하는 높은 교통비용과 혼잡을 효과적으로 해소하기 위해서 돌발상황 처리시간을 예측하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 인공신경망을 활용한 예 측모델 개발을 위해 국내 도로상황에 적합한 돌발상황 처리시간 영향요인을 분석하고, 이를 학습데이터로 생성하였다. 기존 연구에서 장시간 소요되는 돌발상황 처리시간에 대한 과소 예 측 문제가 발생하여 이에 대한 해결방안으로 본 연구에서는 SMOGN기법을 적용한 오버샘플 링 학습데이터를 생성하여 이를 모델에 적용하였다. 그 결과 SMOGN기법을 적용한 DNN모델 이 MAE 18.3분으로 연구 과정에서 구축된 모델 중 가장 높은 정확도로 돌발상황 처리시간을 예측하여, 기존에 개발된 예측모델의 한계점을 보완할 수 있을 것으로 기대한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문헌고찰
Ⅲ. 연구 내용
1. 연구 데이터
2. 돌발상황 처리시간 예측 모델 개발
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 윤규리 [ Gyu Ri Yun | 부경대학교 공간정보시스템공학과 석사과정 ] 주저자
• 배상훈 [ Sang Hoon Bae | 부경대학교 공간정보시스템공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 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