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특별논문 7 : 인천대학교 도시공학과, 좌장 : 인천대 박정준/충남도립대 전승곤
고속도로 통행량 예측을 위한 딥러닝 모델 개발 및 분석에 관한 연구
Development and Analysis of Deep Learning Models for Expressway Traffic Volume Forecasting
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- 발행기관
- 한국재난정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국재난정보학회 학술발표대회 바로가기
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- 통권
- 2025년 (사)한국재난정보학회 정기학술대회 논문집 (2025.11)바로가기
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- 페이지
- pp.341-343
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A479105
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원문정보
초록
- 한국어
- 본 연구는 지속적인 교통량 증거와 혼잡 문제 해결을 위한 고속도로의 복잡하고 동적인 패턴을 정교하게 반영할 수 있는 딥러 닝 기반의 GRU 모델을 활용한 고속도로 통행량 예측 모델을 구축한다. 따라서 고속도로 통행량의 시계열적 패턴과 예측 성능 을 비교 및 분석하고 교통류 예측에 적합한 모델을 검토하고자 한다. 전국의 고속도로 VDS 대용량 자료를 활용하여 교통량, 점유율, 평균속도 등의 변수를 포함한 약 6,900만 건의 시계열 데이터를 구축하고 로그 변환과 Min_Max Scaling을 적용한 변 수 전처리 후 각 모델을 동일한 입력 구조와 하이퍼파라미터로 학습한 결과 가장 우수한 예측 성능을 나타낸 GRU 모델로 전체 데이터를 재학습하여 모델의 정밀도를 평가하였다. GRU 모델은 구조의 간결성과 빠른 학습 특성으로 높은 정확도와 안정성을 보이며, 이를 통한 고속도로 교통량 예측 분야에서 딥러닝 기반의 시계열 모델 적용 가능성을 실증적으로 입증하였고, 교통운 영 및 혼잡 완화를 위한 정책 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
목차
요 약
1. 서 론
2. 본 론
3. 결 론
참고문헌
키워드
고속도로 통행량 예측 딥러닝 시계열 분석 VDS GRU 모델저자
간행물 정보
발행기관
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- 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
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- 간행물명
- 한국재난정보학회 학술발표대회
- 간기
- 부정기
- 수록기간
- 2005~2025
- 십진분류
- KDC 338 DDC 361
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