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저자정보
홍두선 (서울대학교) 가은한 (서울대학교) 하성현 (서울대학교) 이청원 (서울대학교)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회 학술대회지 대한교통학회 제78회 학술발표회
발행연도
2018.3
수록면
449 - 454 (7page)

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교통약자로 분류되는 장애인의 교통편의 증진을 위해 특별교통수단으로 운영되는 서울시 장애인콜택시는 긴 대기시간으로 인해 이용자들의 만족도가 낮은 상황이다. 차량 증차 등을 통해 다각도로 대기시간을 감소시키기 위한 방안들을 시도하였으나 추가공급에 따른 수요 증가 등의 이유로 대기시간에 대한 이용자들의 불만족도는 크게 변하지 않고 있다. 기존 서비스개선방안으로는 이용자들에게 정보제공을 고려하지 않았으며, 버스도착안내정보 제공서비스 등의 사례를 살펴볼 때 이용자들에게 대기시간 예측정보를 제공한다면 불만을 줄일 수 있을 것으로 보인다. 장애인콜택시의 대기시간은 변동성이 큰 특징을 가지고 있으므로 미래의 대기시간을 알기 위해서는 예측 방안이 필요하며 이에 대한 검토가 필요하다. 본 연구는 딥러닝(Deep Learning) 모델 중 시계열자료에 적합하다고 알려진 LSTM (Long Short-Term Memory Network)를 서울시 장애인콜택시 대기시간 예측모델로 활용하고, 최적 모델선정을 위해 적정한 하이퍼파라미터(Hyperparameter)를 선정하였다. 서울시 장애인콜택시 대기시간 예측의 새로운 방법으로써 기존 시계열모델이 아닌 딥러닝 모델의 활용가능성과 적정성을 확인하였다. 본 연구에서는 LSTM의 적합도 (Goodness of Fit)와 성능평가(Performance Evaluation) 지표로 RMSE (Root Mean Square Error)를 활용하였다. 향후 본 연구를 기반으로 하여 다양한 교통정보제공분야에 딥러닝 모델을 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

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