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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.2
- 수록면
- 245 - 253 (9page)
- DOI
- http://dx.doi.org/10.14257/AJMAHS.2017.02.05
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네비게이션 시스템의 보급과 실시간 교통 정보의 제공으로 차량을 운행하는 많은 이용자들이 간편하고 효율적으로 목적지에 도달할 수 있는 방법을 제공받고 있다. 그러나 실시간 교통 정보는 현재 시간의 교통 상황을 알려줄 뿐, 차량이 이동하는 경로에서 미래 시간의 교통 상황은 알려줄 수 없다. 이를 보완하기 위한 목적으로 미래 시간에서의 차량 속도를 예측하기 위한 다양한 방법들이 연구되어져 왔다. 다양한 차량 속도 예측 방법들 중에서 KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘은 구현이 비교적 용이하고 예측의 정확도 또한 다른 방법들에 비해 나쁘지 않아 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 서울 시내 도로에서 KNN 알고리즘을 사용한 단기 차량 속도 예측 문제를 다룬다. KNN 알고리즘의 성능은 K 값의 결정에 따라 달라질 수 있으며, 본 논문에서는 다양한 K 값에 따른 KNN 알고리즘의 차량 속도 예측 결과를 MAPE 방법으로 분석하여 KNN 알고리즘에서의 K 값의 결정을 위한 기준을 제공하고자 한다.
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참고문헌 (10)
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Shiliang Sun / 2006 / A Bayesian Network Approach to Traffic Flow Forecasting / IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems 7(1):124~132
Y. J. Yu / 2008 / A Short-Term Prediction Model for Forecasting Traffic Information Using Bayesian Network / Third 2008 International Conference on Convergence and Hybrid Information Technology :247~253
G. Q. Yu / 2003 / Short-Term Traffic Flow Forecasting based on Markov Chain Model / Proc. IEEE Intelligenct Vehicles Symposium :208~212
X. J. Ban / 2010 / Performance Evaluation of Travel-Time Estimation Methods for Real-Time Traffic Application / Journal of Intelligent Transport Systems 14(2):54~67
Rui Wang / 2002 / Shorterm Prediction Works in Traffic Engineering: The State-Of-The-Art / 9th World Congress on Intelligent Transport Systems
Y. J. Yu / 2008 / A Short-Term Prediction Model for Forecasting Traffic Information Using Bayesian Network / Third 2008 International Conference on Convergence and Hybrid Information Technology :247~253
G. Q. Yu / 2003 / Short-Term Traffic Flow Forecasting based on Markov Chain Model / Proc. IEEE Intelligenct Vehicles Symposium :208~212
X. J. Ban / 2010 / Performance Evaluation of Travel-Time Estimation Methods for Real-Time Traffic Application / Journal of Intelligent Transport Systems 14(2):54~67
Rui Wang / 2002 / Shorterm Prediction Works in Traffic Engineering: The State-Of-The-Art / 9th World Congress on Intelligent Transport Systems
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