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운전자 주행 패턴 예측을 위한 데이터 전처리 기법
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 서동혁 | - |
| dc.contributor.author | 홍지원 | - |
| dc.contributor.author | 김형기 | - |
| dc.contributor.author | 김락영 | - |
| dc.contributor.author | 김상욱 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-07-09T13:58:36Z | - |
| dc.date.available | 2022-07-09T13:58:36Z | - |
| dc.date.created | 2021-05-14 | - |
| dc.date.issued | 2019-06 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/147551 | - |
| dc.description.abstract | 최근 자율 주행 차량은 운전자의 주행 패턴을 예측하는 컴퓨팅 모델을 만들고, 이를 바탕으로 운전자 에게 자율 주행에 대한 이질감을 최대한 덜도록 하는 방향으로 발전하고 있다. 이때 주행 패턴 예측을 위한 컴퓨팅 모델의 한 종류로서 머신 러닝을 통해 주변 환경에 따른 주행 가속도를 예측하는 모델이 자 주 활용된다. 그러나 단순한 학습 모델을 구성하는 것으로는 높은 정확도를 기대하기 힘들다. 이 논문에 서는 데이터의 특징과 실제 운전자의 특징을 반영하는 두가지의 전처리 방법을 통해 높은 정확도를 이끌 어내는 방안을 제시한다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
| dc.title | 운전자 주행 패턴 예측을 위한 데이터 전처리 기법 | - |
| dc.title.alternative | Data preprocessing algorithm to predict driver pattern | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 김상욱 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, pp.199 - 201 | - |
| dc.relation.isPartOf | 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 | - |
| dc.citation.title | 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 | - |
| dc.citation.startPage | 199 | - |
| dc.citation.endPage | 201 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.type.docType | Proceeding | - |
| dc.description.journalClass | 3 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE08763127 | - |
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