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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 100 - 112 (13page)
- DOI
- https://doi.org/10.12815/kits.2021.20.5.100
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빅데이터의 등장과 더불어 교통 상태 예측은 과거 이력 데이터 분석 방식에 힘을 싣고 발전되어 왔으나, 이 방법은 관측된 적 없는 돌발 상황에 충분히 대응하지 못한다는 약점이 있다. 본 연구에서는 기계학습과 시뮬레이션 기법의 융합을 통해 돌발 상황 발생 시 교통 상태 예측정확도 감소를 보완할 수 있는 예측 기법을 제시한다. 데이터 기반 방식의 맹점은 과거에 관측된 적 없는 데이터 패턴이 인지되었을 때 드러난다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 이용하여 과거 이력 데이터를 보강하는 방법으로 문제를 해결하고자 하였다. 제시한 방법은 기계학습 기반의 교통 예측을 수행하고, 예측 결과와 실시간으로 수집되는 교통 데이터를 지속적으로 비교하여 돌발 상황 발생 여부를 판단한다. 돌발 상황이 인지되었을 시, 시뮬레이션을 통해 생성한 데이터베이스를 활용하여 예측을 수행한다. 본 연구에서 제시한 방법은 실제 도로 구간을대상으로 검증되었으며, 검증 결과 돌발 상황에서의 교통 상태 예측 정확도 향상을 확인할 수있었다. 본 연구에서 제시한 융합 교통 예측 방법은 향후 교통 예측 고도화에 이바지할 수 있을 것으로 전망된다.
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참고문헌 신청
Daganzo C. F. / 1994 / cell transmission model: A dynamic representation of highway traffic consistent with the hydrodynamic theory / Transportation Research Part B: Methodological 28(4):269~287
Kotsialos A. / 2002 / Traffic flow modeling of large-scale motorway networks using the macroscopic modeling tool METANET / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 3(4):282~292
Kuchipudi C. M. / 1855 / Development of a hybrid model for dynamic travel-time prediction / Transportation Research Record 1855(1):22~31
Oh S. / 2015 / Short-term travel-time prediction on highway: A review of the data-driven approach / Transport Reviews 35(1):4~32
Pan B. / 2021 / Utilizing real-world transportation data for accurate traffic prediction / 2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining
Kotsialos A. / 2002 / Traffic flow modeling of large-scale motorway networks using the macroscopic modeling tool METANET / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 3(4):282~292
Kuchipudi C. M. / 1855 / Development of a hybrid model for dynamic travel-time prediction / Transportation Research Record 1855(1):22~31
Oh S. / 2015 / Short-term travel-time prediction on highway: A review of the data-driven approach / Transport Reviews 35(1):4~32
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