$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] Prediction Method for Traffic Speed based on ConvLSTM
ConvLSTM을 이용한 도로 구간 속도 예측 기법

韓國情報技術學會論文誌 = Journal of Korean institute of information technology, v.19 no.12, 2021년, pp.27 - 33  

Lee, Gwondong ,  Lee, Seok-Hee ,  Nyamdavaa, Ariunerdene ,  Song, Seokil

초록이 없습니다.

참고문헌 (13)

  1. Korea Standard Node/Link, https://www.its.go.kr/nodelink/. [accessed: Oct. 11, 2021] 

  2. Lin, Lu, Li, Jianxin, Chen, Feng, Ye, Jieping, Huai, Jinpeng. Road Traffic Speed Prediction: A Probabilistic Model Fusing Multi-Source Data. IEEE transactions on knowledge and data engineering, vol.30, no.7, 1310-1323.

  3. Sun, J., Sun, J.. A dynamic Bayesian network model for real-time crash prediction using traffic speed conditions data. Transportation research. Part C, Emerging technologies, vol.54, 176-186.

  4. Nasimifar, Mahdi, Thyagarajan, Senthilmurugan, Siddharthan, Raj V., Sivaneswaran, Nadarajah. Robust Deflection Indices from Traffic-Speed Deflectometer Measurements to Predict Critical Pavement Responses for Network-Level Pavement Management System Application. Journal of transportation engineering, vol.142, no.3, 04016004-.

  5. 10.1145/3326467.3326492 H. Yi, K. N. Bui, and H. Jung, "Implementing a deep learning framework for short term traffic flow prediction", In Proceedings of the 9th International Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics, Seoul, Korea, pp. 1-8, Jun. 2019. 

  6. K. N. Bui, H. Yi, H. Jung, and J. Seo, "Big data analytics-based urban traffic prediction using deep learning in ITS", In Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence, Madrid, Spain, pp. 270-273, Nov. 2019. 

  7. H. Yi, "Deep deterministic policy gradient for autonomous vehicle driving", In Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence, Las Vegas, USA, pp. 191-194, Jul. 2018. 

  8. Zhu, Jia, Huang, Changqin, Yang, Min, Cheong Fung, Gabriel Pui. Context-based prediction for road traffic state using trajectory pattern mining and recurrent convolutional neural networks. Information sciences, vol.473, 190-201.

  9. Yi, Hongsuk, Bui, Khac-Hoai Nam, Seon, Choong-Nyoung. A Deep Learning LSTM Framework for Urban Traffic Flow and Fine Dust Prediction. 정보과학회논문지 = Journal of KIISE, vol.47, no.3, 292-297.

  10. S. H. I. Xingjian, Z. Chen, H. Wang, D. Y. Yeung, W. K. Wong, and W. C. Woo, "Convolutional LSTM network: A machine learning approach for precipitation nowcasting", In Proceedings of the 28th International Conference on Neural Information Processing Systems, Vol. 1, Cambridge, M A, USA, pp. 802-810, Dec. 2015. 

  11. Smart City Bigdata Center, https://www.smartcitydata.kr/. [accessed: Oct. 11, 2021] 

  12. Y. Li, R. Yu, C. Shahabi, and Y. Liu, "Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting", arXiv e-prints. 2017 Jul:arXiv-1707. 

  13. Shi, Xiaoming, Qi, Heng, Shen, Yanming, Wu, Genze, Yin, Baocai. A Spatial–Temporal Attention Approach for Traffic Prediction. IEEE transactions on intelligent transportation systems : a publication of the IEEE Intelligent Transportation Systems Council, vol.22, no.8, 4909-4918.

활용도 분석정보

상세보기
다운로드
내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로