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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박성현 (한양대학교) 김병도 (한양대학교) 최준원 (한양대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제35권 제3호
발행연도
2018.2
수록면
26 - 31 (6page)

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본 논문에서는 딥러닝 기반 실시간 차량 경로 예측 및 생성 기법을 제안한다. 이 기법에서는 차량 경로의 분석 및 예측을 위하여 LSTM(Long-Short Term Memory) 순환 신경망 모델 기반의 인코더-디코더 구조(Encoder-Decoder Architecture)를 사용하였다. 이 구조에서 LSTM 인코더(Encoder)는 센서를 통해 수집된 차량 이동경로를 분석하여 내재되어 있는 경향(Pattern)을 파악하는 역할을 수행하며, LSTM 디코더(Decoder)는 인코더에서의 분석을 바탕으로 차량의 미래경로를 예측 및 생성하는 역할을 수행한다. 디코더가 차량의 미래경로를 생성할 때는 빔탐색(Beam Search) 알고리즘이 사용되며, 이를 통하여 미래경로에 대하여 가장 높은 확률을 갖는 K개의 가설 시퀀스가 생성된다. 제안하는 기법은 고속국도 주행으로 수집한 차량 경로를 이용한 실험에서 기존의 차량 경로 예측 기법들과 비교하여 예측 정확도상 유의미한 우위를 보였다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. LSTM 인코더-디코더 구조 및 작동원리
Ⅲ. 빔 탐색(Beam Search) 알고리즘
Ⅳ. 차량 경로 예측 기법
Ⅴ. 실험
Ⅵ. 결론
참고문헌

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