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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제19권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
32 - 43 (12page)

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환승시간은 대중교통계획 및 정책 수립에 있어서 중요한 요소이다. 이에 본 연구에서는 교통카드 이용자료를 활용하여 대중교통 이용자의 환승시간 영향요인을 규명하고, 딥러닝 기법인 심층신경망 모형을 이용한 환승시간을 추정하였으며 이를 전통적인 회귀모형과 비교 분석하였다. 먼저 환승시간 영향요인의 경우, 주변 버스의 배차간격과 버스 정류장까지의 거리가버스 환승시간에 양의 영향을 주었으며, 버스 노선수는 반대로 음의 영향을 주었다. 또한 지하철역이 속해있는 자치구에 따라서도 환승시간에 영향을 주는 것으로 나타났다. 도출된 환승시간 영향요인을 통해 딥러닝 모형을 구축하고 성능을 비교한 결과, 회귀모형보다 딥러닝 모형의 성능이 보다 우수하였다. 본 연구의 결과는 지역별 환승허용시간의 차등 적용 등 대중교통환승정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
#Transfer Time #Deep Learning #Deep Neural Network #Regression #Smart Card Data

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Baek J. H. / 2017 / Deep-Learning Architectures to Forecast Bus Ridership at the Stop and Stop-To-Stop Levels for Dense and Crowded Bus Networks / Applied Artificial Intelligence 30(9):861~885 google schola Duan Y. / 2016 / An efficient realization of deep learning for traffic data imputation / Transportation Research Part C 72:168~181 google schola Han G. I. / 2016 / Activity imputation for trip-chains elicited from smart-card data using a continuous hidden Markov model / Transportation Research Part B 83:121~135 google schola Huang W. / 2013 / Deep Architecture for Traffic Flow Prediction / ADMA2013 8347(2):165~176 google schola 황정훈 / 2014 / 대중교통 환승통행량 영향요인 분석: 대구시를 대상으로 / 대한교통학회지 32(3):179~186 dbpia

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