긴 시간의 교통 흐름 예측을 위한 컨볼루션 어텐션 모델

최병진; 이민우; 정교민

doi:10.7840/kics.2022.47.2.283

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 최병진 (서울대학교) 이민우 (서울대학교) 정교민 (서울대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제47권 제2호

발행연도: 2022.2

수록면: 283 - 290 (8page)

DOI: 10.7840/kics.2022.47.2.283

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

교통 흐름을 예측하는 것은 현대 도시의 중요한 문제 중 하나이며, 이에 교통 흐름의 예측을 위하여 다양한 모델들이 연구되어왔다. 그러나 교통 흐름을 예측하는 문제는 시간적인 특성과 공간적인 특성을 모두 고려해야 하기에 해결하기에 복잡한 문제이다. 최근 들어서는 시계열 구조와 그래프 구조를 같이 활용하는 뉴럴 네트워크 모델들이 새롭게 떠오르고 있다. 그러나 이전의 많은 연구들은 짧은 시간의 예측을 주로 다루었고, 긴 시간의 교통 흐름을 예측하는 데 어려움이 있었다. 이를 개선하여 짧은 시간 뿐만 아니라 긴 시간의 예측 성능을 같이 고려하기 위하여, 본 논문에서는 dilated causal convolution 구조와 attention 구조를 결합한 새로운 모델을 제시한다. 실제 데이터를 이용한 교통 흐름 예측 실험을 통해 본 논문에서 제시한 모델이 이전의 dilated causal convolution-based models 및 attention model과 비교하여 짧은 시간 및 긴 시간의 예측에서 모두 효과적임을 보여준다.

#Time Series #Traffic forecasting #Neural Netwoks #Convolutional Neural Networks #Attention model

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

C. Zheng, X. Fan, C. Wang, and J. Qi, “Gman: A graph multi-attention network for traffic prediction,” AAAI Conf. Artificial Intell., pp.1234-1241, New York, USA, Febuary 2020.

B. M. Williams and L. A. Hoel, “Modeling and forecasting vehicular traffic flow as a seasonal arima process: Theoretical basis and empirical results,” J. Transport. Eng., vol. 129, no. 6, pp. 664-672, 2003.

E. Zivot and J. Wang, “Vector autoregressive models for multivariate time series,” Modeling Financial Time Series with SPLUS, pp. 385-429, 2006.

Y. Jeong, Y. Byon, M. M. Castro-Neto, and S. M. Easa, “Supervised weighting-online learning algorithm for shortterm traffic flow prediction,” IEEE Trans. Intell. Transport. Syst., vol. 14, no. 4. pp. 1700-1707, 2013.

T. Mikolov, M. Karafiat, L. Burget, J. Cernocky, and S. Khudanpur, “Recurrent neural network based language model,” in Proc. Annu. Conf. Int. Speech Commun. Assoc., pp. 1045-1048, 2010.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최병진

소속기관 서울대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 공학 > 컴퓨터학

논문수 27 이용수 2,789

이민우

소속기관 서울대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 17 이용수 1,582

정교민

소속기관 서울대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 10% 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 32 이용수 6,240

이 논문과 함께 이용한 논문

사용자의 건강 상태가 인공지능 스피커의 기능별 사용의도에 미치는 영향 분석

조호수 , 류민호 한국통신학회논문지 2022 .01

FastText와 셀프 매칭 어텐션 기반 포인터 네트워크를 이용한 한국어 상호참조해결

박천음 , 황현선 , 이창기 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018 .12

[학회제언] 교통사고 유발 도로노면 위험요소 저감기술 개발 사업 연구단 소개

양성린 대한토목학회지 2024 .04

대기열 이론과 객체 감지 기술을 활용한 실시간 교통흐름 최적화

박상수 , 손병훈 , 김승현 외 1명 한국통신학회 학술대회논문집 2024 .01

공사현장으로 인한 학교인근 교통사고 유발에 관한 연구 - 교육환경평가 기준을 중심으로 -

강은지 , 임홍수 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2023 .10

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-567-000215049

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (16)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)