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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이승용 (동서대학교) 서부원 (동서대학교) 박승민 (동서대학교)
저널정보
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제18권 제2호
발행연도
2023.4
수록면
321 - 328 (6page)

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인공지능이 발전함에 따라 예측 시스템은 우리의 삶에 필수적인 기술 중 하나로 자리를 잡았다. 이러한 기술의 성장에도 불구하고, 21세기 사거리 교통체증은 계속해서 문제되어 왔다. 본 논문에서는 Convolutional LSTM(Conv-LSTM) 알고리즘을 이용한 사거리 교통체증 예측 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 교통체증이 발생하는 사거리에 시간대별 교통정보를 학습한 데이터를 모델링 한다. 시간의 흐름에 따라 기록된 교통량 데이터로 교통체증을 예측하며. 예측된 결과를 기반으로 사거리 교통신호를 제어하고, 일정한 교통량으로 유지한다. VDS센서를 활용하여 도로 혼잡도 데이터를 정의하고, 교통을 원활하게 하기 위해서 각각의 교차로를 Conv-LSTM 알고리즘기반 네트워크 시스템으로 구성하였다.
#Convolutional LSTM #VDS #교통 체증 예측 시스템 #시퀀스 데이터 모델 #Convolutional LSTM #VDS #Traffic Congestion Forecasting System #Sequence data model

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