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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제16권 제6호
발행연도
2017.1
수록면
67 - 78 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

LSTM-RNN 모형을 통한 도심부 교통혼잡 예측
정희진 ,  서진석 ,  이홍석 대한교통학회 학술대회지 2019.02 학술대회자료

2017

순환인공신경망(RNN)을 이용한 대도시 도심부 교통혼잡 예측
정희진 ,  윤진수 ,  배상훈 한국ITS학회 논문지 2017.01 학술저널

초록· 키워드

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교통혼잡비용은 매해 증가하며, 교통혼잡비용의 63.8%에 해당되는 도심부 교통혼잡에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 최근 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명을 선도하는 기술들의 발전으로 교통부문의 정보화에도 많은 변화가 초래되고 있다. 이러한 신개념 기술을 활용하여 소통상황 예측정보를 제공함으로써 교통혼잡비용을 저감할 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 순환 인공 신경망(RNN)을 활용하여 반복 및 비반복 정체 예측 모형을 개발하고자 하였다. 제안 모형은 실시간 소통정보, 이력정보, 유고상황정보 등을 활용하여 현재를 기점으로 15분 간격의 1시간 이후 소통 상황을 예측하는 모형이다. 33개 링크로 구성된 서울시 논현로에 대해 2개의 은닉층으로 구성된 RNN 모형을 구축하였다. 총 30개 모형을 계량활용변화역전파 알고리즘으로 학습하여, 이 중 평균오차제곱이 0.0834인 모형을 최적 모형으로 선정하였다. 모형 검증 결과 25개 링크에 대해 유의성 높은 예측을 하였다. 모형의 예측력을 열지도를 통해 검토한 결과 반복 정체뿐 아니라 비반복 정체까지 예측할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 도로 상에서의 교통혼잡 예측을 위한 모형으로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
#순환 인공 신경망 #기계학습 #실시간 소통상황 예측 #반복정체 #Recurrent Neural Network #machine learning #realtime traffic congestion estimation #recurrent congestion

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참고문헌 (11)

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Ahmed F / 2012 / A Threshold-Based Real-Time Incident Detection System for Urban Traffic Networks google schola Cheon S. H / 2014 / Big data analysis technology developed nationwide traffic congestion map / The Korea Transport Institute, Monthly Traffic 193 google schola Cho H. S. / 2014 / Forecast of traffic congestion cost in 2015 google schola Ji Y. / 2012 / Modeling congestion propagation in urban transportation netwokrs / Swiss Transport Research Conference : 1 ~ 5 google schola Oh D. K. / 2005 / Development of Mothod to Define Influence Area using Variation of Travel Time on the Feasibility Study / Korean Society of Civil Engineers : 3789 ~ 3792 google schola

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