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NTIS 바로가기주관연구기관 | 광운대학교 Kwangwoon University |
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연구책임자 | 정영욱 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-06 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100014579 |
과제고유번호 | 1345317521 |
사업명 | 개인기초연구(교육부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-09-25 |
키워드 | 교통흐름 예측.교통정체 예측.딥 러닝. |
□연구개요
본 연구의 최종목표는 기존의 경험적 또는 통계적 예측에 비해 훨씬 정확한 교통흐름의 예측이 가능한 심층신경망 모델을 개발하는 것이다. 곧 다가올 미래의 교통망 환경인 IoT 센서 기반의 지능형 도로망, 커넥티드 카, 그리고 자율주행차 시스템은 대량의 교통환경 정보를 실시간으로 생산한다. 심층신경망의 고도의 비선형 함수 근사화 능력을 기반으로, 이렇게 생산되고 수집된 실시간 교통상황 정보를 교통흐름 예측모델에 반영되도록 함으로써, 도로 혼잡 상황 발생 및 여파 등의 교통흐름 변화를 높은 정확도로 예측할 수 있는 기술을
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