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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 422 - 429 (8page)
- DOI
- 10.7470/jkst.2019.37.5.422
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최근 다양한 위치추적센서를 통하여 수집된 데이터를 기반으로 교통 분야에서는 도시 도로망을 이용하는 개별 사용자의 고해상도 이동성 데이터가 생성 및 수집되고 있다. 해당 센서에서 생성 된 도시 지역 이동성 데이터는 교통 네트워크 이용자들의 이동 패턴에 대한 시공간적인 새로운 통찰력을 제공하며, 이는 도시 지역 교통 흐름을 예측하고 교통 효율을 향상시키는 모델 및 전략을 개발하는데 사용 될 수 있다. 따라서 이 연구는 도시 지역 이동성 패턴을 예측하고자 도시 지역 차량 궤적을 예측하는 알고리즘을 제안한다. 도시 지역을 구역으로 나누어 거시적 이동성 패턴을 분석한 선행 연구와는 달리, 본 연구에서는 교차로 단위의 차량 궤적 데이터를 생성하여 보다 미시적인 이동성 패턴을 분석하려고 한다, 본 연구에서는 딥러닝 기반의 모델을 사용하여 차량 궤적을 예측하였다. 한 차량이 앞서 진행한 교차로 시퀀스를 입력하여 다음에 이 차량이 진행할 교차로를 예측한다. 제안된 알고리즘은 브리즈번에서 1년간 수집된 블루투스 데이터를 이용하여 학습하고 시험한다. 시험 데이터 세트로 알고리즘의 성능을 평가한 결과 제안된 알고리즘이 평균 70% 이상의 예측 정확도를 보였다.
목차
Abstract
초록
서론
연구방법
딥러닝 기반 차량궤적 예측 알고리즘 성능 평가
결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Bhaskar A. / 2013 / Fundamental understanding on the use of Bluetooth scanner as a complementary transport data / Transportation Research Part C, Emerging Technologies 37:42~72
Choi S. / 2018 / Network-Wide Vehicle Trajectory Prediction in Urban Traffic Networks using Deep Learning / Transportation Research Record 2672:173~184
Gambs M. / 2012 / Next place prediction using mobility markov chains / Proceedings of the First Workshop on Measurement, Privacy, and Mobility :3
Horvitz E. / 2012 / Some Help on the Way: Opportunistic routing under uncertainty / Proceedings of the 2012 ACM conference on Ubiquitous Computing :371~380
Kim J. / 2015 / Spatial and temporal characterization of travel patterns in a traffic network using vehicle trajectories / Transportation Research Procedia 9:164~184
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Gambs M. / 2012 / Next place prediction using mobility markov chains / Proceedings of the First Workshop on Measurement, Privacy, and Mobility :3
Horvitz E. / 2012 / Some Help on the Way: Opportunistic routing under uncertainty / Proceedings of the 2012 ACM conference on Ubiquitous Computing :371~380
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