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자료유형
학술저널
저자정보
진민수 (한국건설기술연구원) 이동우 (인천대학교) 김영록 (한국건설기술연구원) 이현수 (인천대학교)
저널정보
한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제22권 제2호
발행연도
2023.4
수록면
80 - 92 (13page)

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도시에 많은 사람들이 밀집하여 살아가면서 기존에 예측하지 못했던 범죄, 사고, 감염병 등의 비정상 이벤트가 발생은 도시 내 이용자 수요에 영향을 미치게 된다. 이러한 불확실성(uncertainty)이 내포된 정보를 기반으로 도시 내 이용자 수요에 대한 시계열적 예측을 수행한다면 신뢰성 있는 결과 도출이 불가능하다. 특히, 2020년 초 발발한 COVID-19는 비정상적인 이동통행패턴의 변화를 불러 일으키며 시계열 수요예측을 어렵게 만들었기에 이러한 변화를 검지하고 이를 반영하여 정확한 수요를 예측 수행할 수 있는 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 COVID-19로 인한 비정상적 이벤트를 자동으로 검지하고 예측하는 모형 파이프라인을 구축하였다. 이는 도시 내 다양한 분야에서의 불규칙적이고 비정상적인 이벤트로 인한 수요변화가 일어나는 상황에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
#수요예측 #시계열예측 #이상치 검지 #불규칙한 시계열 이벤트 #실시간 예측 #Demand prediction #Time series prediction #Outlier detection #Abnormal time series events #Real-time prediction

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