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특별논문 7 : 인천대학교 도시공학과, 좌장 : 인천대 윤병조, 박정준

LSTM을 활용한 교통류 예측의 관한 연구
A Study On Traffic Flow Prediction Using LSTM

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  • 발행기관
    한국재난정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국재난정보학회 학술발표대회 바로가기
  • 통권
    2024년 (사)한국재난정보학회 정기학술대회 논문집 (2024.11)바로가기
  • 페이지
    pp.288-289
  • 저자
    윤병조, 성제민
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A478947

원문정보

초록

한국어
교통량 예측은 과거의 전통적인 회귀분석을 이용하여 예측을 하였다. 그러나 최근에야 인공지능인 AI를 활용하여 복잡한 데이터를 이해하고 예측할 수 있는 모델이들이 개발되고 사용되고 있다. 따라서, 본 연구는 시계열 데이터를 활용하여 학습하 는 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 2023년 인천광역시의 교통량 예측을 수행하였다. 연구 결과 교통량 예측률이 0.89로 89% 를 예측하여 실제값과 예측값이 비슷한 추세를 나타내는 것으로 연구되었다. 향후 연구는 ITS로 실시간 교통량 데이터를 수집 및 구축하여 더 많은 데이터를 이용 및 활용하여 예측의 정확성을 더욱 높일 수 있을것으로 판단 된다.

목차

요약
1. 서론
2. 본론
3. 결론
참고문헌

키워드

LSTM 교통류 예측

저자

  • 윤병조 [ Yoon, Byoung-Jo | 정회원ㆍ인천대학교 도시공학과 교수 ]
  • 성제민 [ Seong, Je-Min | 정회원ㆍ인천대학교 도시건설공학과 석사과정 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국재난정보학회 [The Korean Society of Disaster Information]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    사회과학>사회복지학
  • 소개
    한국재난정보학회는 공공기관, 학계, 연구기관 그리고 민간관련회사 등의 상호협력과 유대강화를 통하여 국가 및 민간차원의 안전관련 재난정보 공유를 통한 재난사고에 대한 예방시스템 구축, 재난예방 관련 전문가 양성 교육, 연구용역 등 학문발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국재난정보학회 학술발표대회
  • 간기
    부정기
  • 수록기간
    2005~2025
  • 십진분류
    KDC 338 DDC 361

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