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한국ITS학회 학술대회
Academic Session 2-C : Autonomous Driving(Ⅲ) 자율주행(Ⅲ)
운전능력 등급화 및 판단지표 도출을 통한 자율주행차 수용성 평가 연구
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.694-696
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3,000원
Academic Session 2-D : Traffic Big Data and Artificial Intelligence(Ⅱ) 교통 빅데이터 및 AI(Ⅱ)
텍스트 마이닝을 활용한 장마철 고속도로 교통사고 특성 분석
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.735-740
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4,000원
코로나 19 영향을 고려한 장애인 대중교통 이용량 예측에 관한 연구
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.741-743
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3,000원
Academic Session 2-E : Traffic Big Data and Artificial Intelligence(Ⅲ) 교통 빅데이터 및 AI(Ⅲ)
메타분석 기반 제어권 전환 성능에 미치는 영향요인 분석
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.753-758
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4,000원
공공 빅데이터를 활용한 도시부 속도하향 정책 전후 비교 분석
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.759-761
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3,000원
교통사고 복합 상관성 분석을 위한 데이터 전처리 및 셋 구축 연구
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.762-767
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4,000원
모바일 App 기반의 GPS 이동궤적 수집을 활용한 광역통행행태 분석에 관한 연구
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.768-777
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4,000원
고령자의 서울시 지하철 이용에 코로나-19가 미치는 영향 분석
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.778-783
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4,000원
Academic Session 2-F : Smart City(Ⅰ) 스마트 시티(Ⅰ)
탈탄소화를 위한 스마트시티에서의 교통-에너지 연계서비스 레퍼런스 모델과 유즈케이스에 관한 연구
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.787-792
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4,000원
자율주행시대의 Flex Zone 도입과 입지 최적화 방안 연구 : 수정된 MCLP 기반으로
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.793-799
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4,000원
Lv.4 자율주행차량 기술 안전성 검증을 위한 K-City ODD 환경 분석에 관한 연구
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.804-807
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4,000원
승용차 통행자의 자전거 수단선택에 미치는 영향 요인 분석
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.808-813
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4,000원
Academic Session 2-G : Smart City(Ⅱ) 스마트 시티(Ⅱ)
스마트시티 도메인별 기술표준 및 서비스 시험표준개발 : 스마트 교통-에넌지 연계표준개발(3차) - MaaS 플랫폼과 에너지 데이터 정보연계표준
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.821-826
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4,000원
4,000원
Academic Session 3-A : International Conference Presentation(Ⅰ) 국제학술발표(Ⅰ)
S2TA : Super-Resolution to Tracked Area
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.847-850
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4,000원
TAL-CoLR : Temporal Action Localization using Contrastive Learning Representation
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.851-854
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4,000원
Label-Free Cell Isolation System Using Specific Gravities
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.859-862
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4,000원
Fallback Situations on Highway Developing the Test Case for Autonomous Vehicle
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.863-870
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4,000원
Academic Session 3-B : International Conference Presentation(Ⅱ) 국제학술발표(Ⅱ)
An Interim Result of the Study on Co-Simulation Method for Testing Autonomous Driving Algorithms
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.873-876
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4,000원
In this paper, we present an interim result of the study on the effective testing and verification method of autonomous driving algorithms by configuring a simulator-tosimulator (S2S) co-simulation test environment prior to the simulator-to-real (S2R) co-simulation test. The method is configured by two driving simulators where one driving simulator is regarded as a mimic of the vehicle on road in a realistic world whereas the other is used as a test simulator to emulate the various driving environment in a virtual world. Since autonomous driving algorithms developed via virtual scenarios and object information can be easily tested and verified with the ultimate safety, the system reliability can be increased in development phase. Therefore, the proposed S2S co-simulation test method is expected to contribute to establishing a S2R co-simulation test environment.
Miniaturization of Microstrip Antenna for GPS
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.877-881
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4,000원
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.882-886
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4,000원
The purpose of this study is to examine current status of social acceptance for autonomous vehicles and drive socio-economic parameters that have major effects on their perception. Especially, this research focused on the effects of prior knowledge on autonomous vehicles. To examine the perception, authors conducted surveys recruiting 1,000 respondents drawn from general public. Ordinal logistic regression model was adopter for analyzing parameters. The authors found that socio-economic factors including age and marital status along with prior knowledge on autonomous vehicles had significant effects on ponderers’ perception.
한국ITS학회 한국ITS학회 학술대회 ITS와 함께하는 미래 스마트 시티 2022.06 pp.887-890
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4,000원
In this study, AAHT was estimated using machine learning algorithms of ensemble techniques to improve the limitations of existing studies. Among the machine learning algorithms, a random forest algorithm was used, and the traffic volume estimation accuracy was analyzed as MAPE 20.7%. It was analyzed that the higher the traffic volume level, the higher the traffic volume estimation accuracy, and the traffic volume level of 3,000 vehicles/hour or more was analyzed to be 8% or less of MAPE. It was analyzed that the accuracy secured at the current level was very high compared to the existing model.
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