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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 571 - 576 (7page)
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개별 차량의 속도 예측은 교통 흐름의 원활한 운영과 안전, 그리고 차량의 주행 에너지 효율 향상에 있어 중요한 연구이다. 기존의 차량 속도 예측 관련 연구들은 크게 모델 기반과 수집 데이터 기반의 두 가지 방법론들을 기반으로 진행되었다. 모델 기반의 연구는 kinematic 이론과 같이 기존에 있었던 교통 모델들을 기반으로 예측 모델들을 제시하였다. 그러나, 이러한 모델들은 도로 환경, 구조에 따라 수식 모델에 필요한 파라미터들을 조정해야만 하며, 교통 흐름에 따라 예측 성능이 다소 차이를 가지고 있다. 한편, 수집 데이터 기반의 모델들은 차량에서 수집된 시계열 데이터들과 관측된 교통 환경 데이터들을 매개로 기계학습 혹은 딥러닝 기법을 통해 개발되었다. 그러나, 학습에 필요한 데이터 수가 많아야 한다는 단점을 가지고 있다. 그럼에도 불구하고, 교통 공학 이론 기반의 예측 모델들과 달리, 수집된 데이터 기반의 예측 모델 개발이 용이하며 예측 오차 또한 더 적은 결과들을 보여주었다. 하지만, 데이터 기반의 기존 모델들에서 제시한 결과들은 전반적인 교통 흐름의 운영에는 효용이 있으나, 이를 기반으로 실제 개별 차량의 속도 예측을 수행하여 에너지 효율 향상이나 안전주행을 위한 개별 차량 운영의 적용에는 적합하지 않다. 이에 본 연구는 기존 학습 모델들에서 사용되었던 입력 데이터들 뿐만 아니라 차량 간 거리와 도로의 평균 속도 정보를 추가적으로 반영하여 개별 차량 속도의 단기 예측에 적용 가능한 학습 모델 방향을 제시하고자 한다.
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