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학술저널
저자정보
신원식 (한국생산기술연구원) 오세도 (경희대학교) 김영진 (경희대학교)
저널정보
대한산업공학회 산업공학 (IE interfaces) 산업공학 (IE interfaces) 제23권 제4호
발행연도
2010.12
수록면
349 - 356 (8page)

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The role of Intelligent Transportation System (ITS) is to efficiently manipulate the traffic flow and reduce the cost in logistics by using the state of the art technologies which combine telecommunication, sensor, and control technology. Especially, the hardware part of ITS is rapidly adapting to the up-to-date techniques in GPS and telematics to provide essential raw data to the controllers. However, the software part of ITS needs more sophisticated techniques to take care of vast amount of on-line data to be analyzed by the controller for their decision makings. In this paper, the authors develop a traffic congestion prediction model based on several different parameters from the sensory data captured in the Vehicle Detection System (VDS). This model uses the neural network technology in analyzing the traffic flow and predicting the traffic congestion in the designated area. This model also validates the results by analyzing the errors between actual traffic data and prediction program.
#ITS(Intelligent Transportation System) #neural network #VDS(Vehicle Detection System) #traffic congestion

목차

1. 서론
2. 기반기술 정리
3. 차량검지시스템 데이터를 이용한 학습
4. 토의
5. 향후과제
참고문헌

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