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문제 정의
- 본 논문에서는 이 이론을 기반으로 기존에 만들어진 ITS의 데이터를 기반으로 학습을 하여 패턴 인식을 시키고 이를 기초로 하여 미지의 정보를 통한 결론을 예측할 수 있는 시스템을 구축 후 실시간으로 丕사되는 데이터를 이용하여 결과를 예측하는 과정을 체계적으로 실현하고자 한다.
- 연구과제의 목적은 카메라 시야안에 들어오는 차량을 추적하기 위하여 텔레비젼 카메라와 비디오 처리 기술을 합치는 것이었다. 초기의 프로젝트로서 영상검지기는 미국에서 개발되었고, FHWA, 미네소타 교통부, 미네소타 대학이 합동으로 비디오 검지시스템(VIDS)을 생산하였다, 비디오 검지시스템 (VIDS)은 다수의 루프와 동일한 출력 데이터를 공급하기 위하여 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 단일의 비디오 카메라를 사용하였다.
- 대응하지 못하고 있는 실정이다. 이에 교통관제 및 제어기술의 고도화와 추진되고 있는 종합교통정보시스템의 구축을 위하여 정보수집 장치로부터 수집되는 교통정보량의 확대, 정확성, 다양성 및 신속성이 요구되어지는데이러한 요구에 의해 개발된 시스템이 영상검지시스템인 것이다.
- 본 논문에서는 NN을 통해 이 패턴인식을 실현해 내고 이를 통해 진단 시스템을 구축하고자 한다. NN을 통해 기반 데이터에서 패턴을 추출하고 그 패턴을 정형화 시켜 이를 미지의 데이터에 연결시켜 결과값을 유추할 수 있을 것으로 기대한다.
- 따라서 학습 기반이 될 Low Data 또한 미국이 가장 많은 양을 보유하고 있다. 이에 본 논문에서는 미국 California주에 San Francisco Bay Area의 세 도시인 San Francisco, Oakland, San Jose의 세 도시 에서 조사된 자료를 기반으로 하기로 했다.
- 두고 있다. 또한 각 도로에 대한 차량 종류나 해당지역 차량보유 현황, 출퇴근시 차량 이용 수준까지도 조사하고 었다. 주로 다운타운 지역을 핵심적으로 조사하지만 지역 전체의 조사도 병행하여 자료를 제공하고 있다.
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