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자료유형
학술저널
저자정보
이영호 (경희대학교) 홍성연 (경희대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제30권 제5호
발행연도
2019.9
수록면
1,011 - 1,024 (14page)
DOI
10.7465/jkdi.2019.30.5.1011

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

머신러닝을 활용한 개인의 교통수단 선택 예측모형 구축
이영호 ,  홍성연 대한지리학회 학술대회논문집 2020.11 학술대회자료

2019

머신러닝을 활용한 개인의 교통수단 선택 예측모형 구축
이영호 ,  홍성연 한국데이터정보과학회지 2019.09 학술저널

초록· 키워드

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교통수단 선택을 예측하는 것은 해당 지역의 교통 관련 정책 수립에 있어서 중요하기 때문에, 이와 관련된 연구는 과거부터 많이 진행되어 왔다. 해외에서는 다양한 머신러닝 기법을 적용하여 개인의 교통수단 선택을 예측하는 연구가 활발히 진행된 반면, 우리나라에서는 아직까지 이러한 연구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 2016년 서울시 가구통행실태조사 데이터를 바탕으로 다항로짓모형, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신의 세 가지 머신러닝 기법을 적용하고, 최적의 예측모형을 도출하고자 하였다. 각 모형의 결과는 혼동행렬을 통해 검증하였으며, 서포트 벡터 머신, 다항로짓모형, 의사결정나무 순으로 높은 예측 정확도를 나타냈다. 이러한 개인의 교통수단 선택 예측모형은 교통 정책의 확대와 의사결정 과정에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
#교통수단 선택 #머신러닝 #서포트 벡터 머신 #예측모형 #Machine learning #prediction model #support vector machine #travel mode

목차

요약
1. 머리말
2. 선행연구
3. 연구방법
4. 연구결과
5. 결론
References
Abstract

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
Ben-Akiva, M. / 1985 / Discrete choice analysis: Theory and application to travel demand / MIT Press google schola Bishop, C. M. / 2006 / Pattern recognition and machine learning / Springer google schola Breiman, L. / 1984 / Classification and regression trees / Chapman and Hall/CRC google schola Cortes, C. / 1995 / Support vector networks / Machine Learning 20:273~397 google schola Hagenauer, J. / 2017 / A comparative study of machine learning classifiers for modeling travel mode choice / Expert Systems with Applications 78:273~282 google schola

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