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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표논문집 제14권 제2호
발행연도
2004.10
수록면
377 - 380 (4page)

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본 논문에서는 기존의 교통 상황 검지 장비들이 가지고 있는 문제점들을 해결하기 위해 실제 통행속도 데이터의 해당 도로 속성들을 이용하여 데이터 마이닝을 통한 합리적인 오차 범위 내에서의 실시간 교통 정보 예측 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 데이터 마이닝의 분석 기법중 하나인 신경망(Neural Network)분석을 통하여 통행 속도 예측 근사 모델을 개발하는 것이며, 기존의 교통 상황 판단 알고리즘과의 결과 비교를 통해 비용 절감 효과와 속도 정보가 없는 도로까지의 합리적인 통행 속도 예측, 그리고 Off line상에서의 시간대별 교통 정보 제공이 가능함을 보인다.
#지능형 교통 시스템(ITS) #데이터 마이닝(Data Mining) #신경망 분석(Neural Network) #데이터 일반화(Generalized Working Relation)

목차

요약
1. 서론
2. 본론
3. 결론 및 향후 과제
4. 참고 문헌

참고문헌 (0)

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