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학술대회자료
저자정보
양진호 (한양대학교) 이현수 (한양대학교) 최우영 (한양대학교) 정정주 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2018 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2018.6
수록면
862 - 867 (6page)

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The driver behavior monitoring system is a system for observing unexpected maneuvers of a driver and alerting dangerous situation to prevent traffic accidents. In this paper, we propose the ‘Long Short Term Memory (LSTM)’ based driver behavior monitoring system. The LSTM is suitable for monitoring driver`s behavior because it is easy to process long term sequential data through selective memory algorithm using the partially storing method. The verification about the prediction simulation was conducted by comparing the actual driving data and the prediction results using the LSTM which implemented by computer language.
#Deep Learning(딥 러닝) #Long Short Term Memory(장단기 메모리) #Recurrent Neural Network(인공 순환신경망) #Driver Behavior Monitoring(운전자 행동 관찰) #Steering Prediction(조향 예측) #Time Sequential Data(시간 순서 데이터)

목차

Abstract
1. 서론
2. 장단기 메모리(LSTM)
3. 실험 구성
4. 시뮬레이션 결과
5. 결론
References

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