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연합인증

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교통빅데이터와 머신러닝기반의 실시간 예측형 교통신호제어시스템 개발
Machine learning-based Real-time Predicitve Traffic Control System Using Big Data 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 블루시그널
연구책임자 백승태
참여연구자 여화수
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2017-07
과제시작연도 2016
주관부처 미래창조과학부
Ministry of Science, ICT and Future Planning
과제관리전문기관 정보통신기획평가원
Institute of Information&Communications Technology Planning&Evaluation
등록번호 TRKO202100006680
과제고유번호 1711042437
사업명 ICT유망기술개발지원
DB 구축일자 2021-07-17
키워드 교통빅데이터.머신러닝.교통신호제어시스템.Traffic Big data.Machine learning.Traffic Control System.

초록

최종목표
축적되어 있던 교통빅데이터와 클라우드 컴퓨팅을 활용, 머신러닝 기법을 통해 교통상태를 실시간으로 예측하고, 예측정보를 바탕으로 한 광역 교통신호제어 기술을 개발

개발내용 및 결과
❍ 광역 교통신호제어 시스템 :
OBD 스캐너를 통해 수집되거나 기존에 축적된 교통빅데이터를 활용, 패턴분석을 통한 데이터 보정 및 처리 시스템을 개발하여 실시간으로 도심지의 교통 상태를 예측. 교통공학 이론인 MFD를 통한 광역 교통제어 기법 개발 및 도심형 시뮬레이션을 통한 최적 신호제어 솔루션 산출
❍ 차량용

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 제 출 문 ... 2
  • 초록 ... 3
  • 기술개발사업 주요 연구성과 ... 10
  • 목차 ... 16
  • 표목차 ... 18
  • 그림목차 ... 19
  • 제 1 장 서론 ... 22
  • 제 1 절 개발기술의 중요성 및 필 ... 22
  • 1. 개발 대상 기술의 개요 ... 22
  • 2. 개발 기술의 중요성 및 필요성 ... 22
  • 제 2 절 국내·외 관련 기술 및 시장의 현황 ... 23
  • 1. 국내 기술 동향 및 수준 ... 23
  • 2. 국외 기술 동향 및 수준 ... 23
  • 3. 국내·외 시장 현황 ... 26
  • 제 3 절 기술개발 시 예상되는 기술적·경제적 파급효과 ... 29
  • 1. 기술적 측면 ... 29
  • 2. 경제적·산업적 측면 ... 29
  • 3. 사회적 측면 ... 29
  • 제 2 장 기술개발 내용 및 방법 ... 30
  • 제 1 절 최종 목표 및 평가 방법 ... 30
  • 1. 기술개발의 최종 목표 ... 30
  • 2. 기술개발의 평가 항목 및 평가 방법 ... 31
  • 제 2 절 연차별 개발 내용 및 개발범위 ... 33
  • 1. 수행기관별 담당 기술개발 목표 ... 33
  • 2. 개발 내용 및 범위 ... 33
  • 제 3 장 결과 및 향후계획 ... 41
  • 제 1 절 연구개발 결과 ... 41
  • 1. 연차 연구개발 추진 일정 ... 41
  • 2. 연차 연구개발 추진 실적 ... 42
  • 3. 기술개발 결과 추진 성과 ... 51
  • 제 2 절 연구개발 추진 체계 ... 123
  • 1. 기술개발 추진 체계 ... 123
  • 2. 기술개발팀 편성도 ... 123
  • 3. 위탁연구/외부용역 과제 현황 ... 124
  • 4. 추진 일정 ... 124
  • 제 3 절 시장현황 및 사업화 전망 ... 125
  • 제 4 절 사업비 사용현황 ... 128
  • 1. 비목별 총괄표 ... 128
  • 2. 참여연구원 ... 129
  • 제 5 절 연구개발결과의 활용계획 ... 132
  • 끝페이지 ... 133

표/그림 (94)

참고문헌 (25)

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