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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
최윤영 (고려대학교)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회 학술대회지 대한교통학회 제78회 학술발표회
발행연도
2018.3
수록면
666 - 680 (16page)

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고속도로 속도 예측에 있어 혼잡 매커니즘에 대한 정보를 제공하면서 예측성능이 우수한 특징 선택기법을 이용한 예측 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 주성분 분석과 지지벡터머신을 이용한 지도(supervised) 특징선택을 이용한다. 종속변수를 포함한 주성분분석, 교차상관계수를 이용하여 변수의 우선순위를 결정하고, 변수를 순차적으로 투입해 나가는 전향선택(forward selection) 방식의 변수선택기법을 사용한다. 기계학습 회귀모델로는 일반화 성능이 우수하며, 계산비용도 낮은 지지벡터머신의 회귀모델을 이용하였다. 경험적 자료를 이용한 평가 결과 제안된 기법은 특징을 잘 선택해 내었으며, 특히 앙상블학습기법인 random forest, 비지도 특징추출기법인 stacked auto-encoder 기반의 인공신경망 기법보다 다소 우수한 차원감소 성능을 보이고, 계산 비용에서도 상당히 효율적이었다. 제안된 방법은 다른 방법론에 비해 한 시공간의 교통상태가 다른 시공간으로 전이(propagation)되는 현상을 잘 설명할 수 있어 혼잡 매커니즘에 대한 정보를 제공할 수 있는 고속도로 속도 예측을 구현하였으며, multi-step prediction에 우수한 성능을 보였다. 제안된 기법은 고속도로 혼잡관리 및 혼잡에 의한 추돌사고 관리를 위한 교통운영 전략수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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