Acknowledgement
이 논문은 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 (1) 한국연구재단-차세대정보·컴퓨팅기술개발사업(No. NRF-2017M3C4A7069440), (2) 한국연구재단(No.2018R1A5A7059549), 그리고 (3) 현대자동차 그룹의 재원으로 지원받아 수행된 연구임.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2020.11a
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- Pages.883-885
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- 2020
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Deep Learning Based Traffic Speed Prediction on Multiple-Roads
딥 러닝을 이용한 다중 도로구간 속도 예측
- Son, Jiwon (Dept. of Computer Science, Hanyang University) ;
- Song, Junho (Dept. of Computer Science, Hanyang University) ;
- Kim, Namhyuk (Hyundai Motor Company) ;
- Kim, Taeheon (Hyundai Motor Company) ;
- Park, Sunghwan (Hyundai Motor Company) ;
- Kim, Sang-wook (Dept. of Computer Science, Hanyang University)
- 손지원 (한양대학교 컴퓨터 소프트웨어학과) ;
- 송준호 (한양대학교 컴퓨터 소프트웨어학과) ;
- 김남혁 (현대자동차) ;
- 김태헌 (현대자동차) ;
- 박성환 (현대자동차) ;
- 김상욱 (한양대학교 컴퓨터 소프트웨어학과)
- Published : 2020.11.05
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.
Keywords