Earticle

현재 위치 Home

SESSION 3A : 교통 빅데이터 및 AI (Ⅴ)

교통 수요 예측을 위한 과거 데이터 기반 인접 행렬에 관한 연구
ADER : Adjacency Extracted from Record

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    한국ITS학회 바로가기
  • 간행물
    한국ITS학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    한국ITS학회 2022년도 추계학술대회 (2022.11)바로가기
  • 페이지
    pp.503-507
  • 저자
    정회준, 이석채, 김지현, 권장우
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A419928

※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.
※ 학술발표대회집, 워크숍 자료집 중 4페이지 이내 논문은 '요약'만 제공되는 경우가 있으니, 구매 전에 간행물명, 페이지 수 확인 부탁 드립니다.

4,000원

원문정보

목차

ABSTRACT
I. 연구 개요
II. 관련 연구
1. 교통망과 그래프 네트워크
2. 그래프 신경망(GNN : Rraph Neural Network)
3. 시계열 데이터 예측에서 그래프 신경망
III. 데이터 기반 인접 행렬
IV. 실험
1. 데이터 세트
2. 적용 모델 및 실험 구성
3. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES

키워드

Traffic Predlition Adjacency Matrix Graph Convolutuion Network cyber-physical system

저자

  • 정회준 [ 인하대학교 전기컴퓨터공학과 ]
  • 이석채 [ 인하대학교 행정학과 ]
  • 김지현 [ 인하대학교 산업경영공학과 ]
  • 권장우 [ 인하대학교 컴퓨터공학과 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국ITS학회 [The Korean Society of Intelligent Transport Systems]
  • 설립연도
    2002
  • 분야
    공학>교통공학
  • 소개
    ◈ 전문분야간 공동협의, 공동연구를 통한 ITS의 학술적 발전 ◈ 산·학·연 협동체계 구축으로 기술개발 지원 ◈ 정부정책 및 제도 방향에 대한 기술적 자문 ◈ 외국 ITS 관련 학술단체와 기술교류 ◈ 관련전문가 및 기술자의 교육 및 양성

간행물

  • 간행물명
    한국ITS학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2002~2026
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 338

이 권호 내 다른 논문 / 한국ITS학회 학술대회 한국ITS학회 2022년도 추계학술대회

    피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      출처 : 네이버학술정보

        0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.

        페이지 저장
        소속기관 조회
        이용자님의 소속기관(단체)이 서비스에 가입되어 있는지 확인해 보십시오.
        기관회원에 소속되어 있는 이용자는 원문을 무료로 이용할 수 있습니다.