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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조민우 (배재대학교) 채희석 (배재대학교) 황순화 (LEDIX) 정회경 (배재대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제23권 제11호
발행연도
2023.11
수록면
197 - 204 (8page)
DOI
10.5392/JKCA.2023.23.11.197

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

LSTM-GRU 모델을 활용한 VDS 기반 교통량 예측 시스템
조민우 ,  채희석 ,  황순화 외 1명 한국콘텐츠학회논문지 2023.11 학술저널
VDS기반 고속도로 교통량 예측 시스템 구현
조민우 ,  전성우 ,  송현옥 외 1명 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2023.05 학술대회자료

초록· 키워드

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전 세계적으로 자동차 보급률은 지속적으로 늘어나고 있지만 도로의 용량은 비교적 상승률이 적어 이에 따른 교통 혼잡이 증가하고 있다. 교통 혼잡은 반복적인 혼잡과 비반복적인 혼잡으로 나눌 수 있는데 본 논문에서는 반복적으로 발생하는 혼잡에 대해 분석하고 예측하고자 한다. 기존의 딥러닝을 활용하여 교통량을 예측하는 많은 연구가 진행되고 있는데, 일부 연구에서 여러 도로의 데이터로 하나의 모델을 학습시켜 모델의 성능이 낮아진다. 본 논문에서는 데이터 분석을 통해 가장 교통량이 많은 한 개의 VDS의 데이터만 활용하여 LSTM과 GRU 모델을 통해 학습한다. 교통량 예측 모델의 경우 NSE 값이 94.25%로 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 향후 연구를 통해 V2N 시스템 설계를 위한 사전 연구로 활용하여 실시간으로 주행중인 차량의 교통량 정보를 수집하여 사용한다면 교통 혼잡 해소에 큰 도움이 될 것으로 사료된다.
#시계열데이터 #V교통 혼잡 #LSTM #GRU #Time Series Data #VDS #Traffic Congestion

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 학습 데이터 및 교통량 분석
Ⅳ. 모델 구성 및 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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