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초록

영어

With the recent developments in big data and deep learning, a variety of traffic information is collected widely and used for traffic operations. In particular, long short-term memory (LSTM) is used in the field of traffic information prediction with time series characteristics. Since trends, seasons, and cycles differ due to the nature of time series data input for an LSTM, a trial-and-error method based on characteristics of the data is essential for prediction models based on time series data in order to find hyperparameters. If a methodology is established to find suitable hyperparameters, it is possible to reduce the time spent in constructing high-accuracy models. Therefore, in this study, a traffic information prediction model is developed based on highway vehicle detection system (VDS) data and LSTM, and an impact assessment is conducted through changes in the LSTM evaluation indicators for each hyperparameter. In addition, a methodology for finding hyperparameters suitable for predicting highway traffic information in the transportation field is presented.

한국어

최근 빅데이터 및 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 교통정보가 널리 수집 및 활용되고 있다. 특히 시계열 특성을 갖는 교통정보 예측 분야에서는 장단기 메모리(long short term memory, LSTM)가 널리 사용되고 있다. LSTM에 입력되는 시계열 데이터의 추세, 계절성, 주기 등이 상 이하기 때문에 시계열 데이터를 기반으로 한 예측 모델에서도 데이터의 특성에 따라 하이퍼 파라미터의 적합한 값을 찾는 시행착오법이 필수적이다. 이에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론이 정립된다면, 정확도가 높은 모델 구성에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 고속도로 차량검지기 데이터와 LSTM을 기반으로 교통정보 예측 모델을 개 발하였으며, LSTM의 하이퍼 파라미터별 평가지표 변화를 통해 예측 결과에 미치는 영향평가 를 수행하였다. 또한, 이를 기반으로 교통분야에서 고속도로 교통정보 예측에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론을 제시하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 연구의 배경 및 목적
2. 연구의 범위 및 절차
Ⅱ. 관련 이론 및 연구 고찰
1. 관련 이론 고찰
2. 관련 연구 고찰
3. 연구의 차별성
Ⅲ. 고속도로 교통정보 예측 모델 개발
1. 자료 수집 및 대상 구간 선정
2. 모델 구성 및 시행착오법 적용
3. 예측 모델 평가
Ⅳ. 하이퍼 파라미터 영향 평가 및 개발 방법론 제시
1. 하이퍼 파라미터 영향 평가
2. 모델 개발 방법론 제시
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 과제
ACKNOWLEDGMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 이요셉 [ Yoseph Lee | 아주대학교 교통공학과 석박사 통합과정 ] 주저자
• 진형석 [ Hyoung-suk Jin | (주) 이젠시스 해외컨설팅팀 이사 ] 교신저자
• 김예진 [ Yejin Kim | 아주대학교 교통공학과 석박사 통합과정 ] 공저자
• 박성호 [ Sung-ho Park | 아주대학교 혁신융합단 연구조교수 ] 공저자
• 윤일수 [ Ilsoo Yun | 아주대학교 교통시스템공학과 교수 ] 공저자

참고문헌

발행기관

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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