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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Chang, Yohan (국토연구원) Park, Seo hyeon (국토연구원)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회 학술대회자료집 2021 한국측량학회 공동추계학술대회 [3개 학회 공동개최]
발행연도
2021.11
수록면
272 - 276 (5page)

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Understanding an accurate trip demand by purpose is crucial for short-term regional planning but also long-term regional planning. In traditional approach, information of purpose-oriented trip demand has been derived from public survey in South Korea such as Travel Diary Survey. This type of data acquiring method maybe useful in a sense that it can capture a meaningful sample regarding to entire country, meanwhile it costs a tremendous amount of budget and time. In this research, we want to offer a novel framework for estimating purpose-oriented trip demand with dynamic and effective fashions using data fusion in conjunction with Machine learning(ML) techniques. With presenting two pre-explored studies by the authors, this study showed how several state-of-the-art algorithms, including Deep neural network, UMAP, and Random forest in conjunction with Genetic algorithm and Tabu-search for optimization, can contribute to this framework. Although tangible results are yet to come, we expect this framework can contribute to resilience planning such as COVID-19.
#Machine learning #Trip demand estimation by purpose #COVID-19 resilience planning

목차

Abstract
1. Introduction
2. Research Design
3. Feasibility Study and Framework
4. Conclusion
Reference

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