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딥 러닝을 이용한 다중 도로구간 속도 예측
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 손지원 | - |
| dc.contributor.author | 송준호 | - |
| dc.contributor.author | 김남혁 | - |
| dc.contributor.author | 김태헌 | - |
| dc.contributor.author | 박성환 | - |
| dc.contributor.author | 김상욱 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-07-07T11:10:43Z | - |
| dc.date.available | 2022-07-07T11:10:43Z | - |
| dc.date.created | 2021-05-14 | - |
| dc.date.issued | 2020-11 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/144343 | - |
| dc.description.abstract | 최근 활발히 진행되는 교통 속도 예측 연구는 기존에는 하나의 모델로 하나의 도로구간에 대해서만 예측하는 문제를 주로 다루었다. 그러나 하나의 도로구간을 하나의 속도 예측 모델로 예측할 시, 도로구간마다 모델이 존재하여야 하므로 모델의 예측 비용이 도로구간의 수만큼 증가한다. 본 논문에서는 하나의 모델을 통해 다수의 도로구간에 대한 속도를 예측하는 다중 도로구간 속도 예측 모델을 제안한다. 제안하는 다중 도로구간 속도 예측 모델은 기존의 단일 도로구간 속도 예측 모델 대비 정확도를 보존하면서, 그 예측 비용을 크게 감소시켰다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국정보처리학회 | - |
| dc.title | 딥 러닝을 이용한 다중 도로구간 속도 예측 | - |
| dc.title.alternative | A Deep Learning Based Traffic Speed Prediction on Multiple-Roads | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 김상욱 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보처리학회 학술대회논문집, v.27, no.2, pp.883 - 885 | - |
| dc.relation.isPartOf | 한국정보처리학회 학술대회논문집 | - |
| dc.citation.title | 한국정보처리학회 학술대회논문집 | - |
| dc.citation.volume | 27 | - |
| dc.citation.number | 2 | - |
| dc.citation.startPage | 883 | - |
| dc.citation.endPage | 885 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.type.docType | Proceeding | - |
| dc.description.journalClass | 3 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | https://kiss.kstudy.com/thesis/thesis-view.asp?key=3860769 | - |
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