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

딥러닝을 활용한 VDS 기반 교통량 예측 시스템 개발에 관한 연구
Development of a VDS-based Traffic Prediction System Using Deep Learning

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  • 발행기관
    한국재난정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국재난정보학회 학술발표대회 바로가기
  • 통권
    2024년 (사)한국재난정보학회 정기학술대회 논문집 (2024.11)바로가기
  • 페이지
    pp.295-297
  • 저자
    윤병조, 이선민, 웃위린
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A478950

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원문정보

초록

한국어
본 연구는 교통 혼잡 문제를 다루기 위하여 VDS를 기반으로 수집된 전국의 고속도로 데이터를 딥러닝 기법으로 분석하여 교통량을 예측하고 교통 혼잡을 완화하는 방안을 모색하고자 하였다. 데이터 분석을 위해 2023년 1년 동안 1시간 간격으로 측 정된 10개의 VDS 데이터를 활용하여 Multi LSTM-GRU 모델에 Dense Layer을 추가한 모델을 통해 분석을 진행하였다. 본 연구를 활용하여 V2N(Vehicle to Network) 시스템이 적용된 실시간 차량 데이터를 제공받아 예측 데이터에 적용한다면 교통 혼잡 해소에 많은 도움이 될 것으로 판단된다.

목차

요약
1. 서론
2. 본론
3. 결론
참고문헌

키워드

고속도로 교통량 시계열 분석 VDS Multi LSTM-GRU

저자

  • 윤병조 [ Yoon, Byoung-Jo | 정회원ㆍ인천대학교 도시공학과 교수 ]
  • 이선민 [ Lee, Sun-min | 정회원ㆍ인천대학교 도시융ㆍ복합학과 박사과정 ]
  • 웃위린 [ Wut Yee Lwin | 정회원ㆍ인천대학교 도시융ㆍ복합학과 박사과정 ]

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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