본 연구는 영상검지기에서 수집되는 정보를 활용하여 딥러닝 기반으로 대기행렬길이를 예 측하는 모형을 개발하였다. 그리고 통계적 기법인 다중회귀 모형을 추정하여 평균절대오차와 평...
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2021
Korean
다중회귀 ; 딥러닝 ; LSTM ; 대기행렬길이 ; 예측 ; Multiple Regression ; Deep Learning ; LSTM ; Queue Length ; Forecasting
534.04
KCI등재
학술저널
26-36(11쪽)
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본 연구는 영상검지기에서 수집되는 정보를 활용하여 딥러닝 기반으로 대기행렬길이를 예 측하는 모형을 개발하였다. 그리고 통계적 기법인 다중회귀 모형을 추정하여 평균절대오차와 평...
본 연구는 영상검지기에서 수집되는 정보를 활용하여 딥러닝 기반으로 대기행렬길이를 예 측하는 모형을 개발하였다. 그리고 통계적 기법인 다중회귀 모형을 추정하여 평균절대오차와 평균제곱근오차의 두 지표를 이용하여 비교평가하였다. 다중회귀분석 결과, 시간, 요일, 점유율, 버스 교통량이 유효한 변수로 도출되었고, 이 중에서 독립변수들의 종속변수에 대한 영향력은 점유율이 가장 큰 것으로 나타났다. 딥러닝 최적 모형 은 은닉층이 4겹, Look Back이 6으로 결정되었고, 평균절대오차와 평균제곱근오차가 6.34와 8.99로 나타났다. 그리고 두 모형을 평가한 결과, 다중회귀 모형과 딥러닝 모형의 평균절대오차 는 각각 13.65와 6.44, 평균제곱근오차는 각각 19.10과 9.11로 계산되었다. 이는 딥러닝 모형이 다중회귀 모형과 비교하여 평균절대오차가 52.8%, 평균제곱근오차는 52.3% 감소된 결과이다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
In this study, a deep learning model for predicting the queue length was developed using the information collected from the image detector. Then, a multiple regression analysis model, a statistical technique, was derived and compared using two indices...
In this study, a deep learning model for predicting the queue length was developed using the information collected from the image detector. Then, a multiple regression analysis model, a statistical technique, was derived and compared using two indices of mean absolute error(MAE) and root mean square error(RMSE). From the results of multiple regression analysis, time, day of the week, occupancy, and bus traffic were found to be statistically significant variables. Occupancy showed the most strong impact on the queue length among the variables. For the optimal deep learning model, 4 hidden layers and 6 lookback were determined, and MAE and RMSE were 6.34 and 8.99. As a result of evaluating the two models, the MAE of the multiple regression model and the deep learning model were 13.65 and 6.44, respectively, and the RMSE were 19.10 and 9.11, respectively. The deep learning model reduced the MAE by 52.8% and the RMSE by 52.3% compared to the multiple regression model.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
1 기병국, "신경망 이론과 유전자 알고리즘을 결합한 신호교차로 대기행렬 예측기법에 관한 연구" 대한토목학회 22 (22): 595-606, 2002
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9 Kim T., "Python Deep Learning Keras with Blocks" Digitalbooks 2017
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11 Yim Y., "Link Flow Evaluation Using Loop Detector Data : Traveler Response to Variable-Message Signs" 1550 (1550): 58-64, 1996
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14 Nikhil B., "Fundamentals of Deep Learning" O’Reilly Media 2017
15 Lee Y., "Development of A Simple Method for Determining Queue-End-Location" 44 : 1-6, 2003
16 Kim S., "Coding Chef's 3-minute Deep Learning" Hanbit Publishing Network 2018
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18 Yin J., "A Kalman Filter-Based Queue Length Estimation Method with Low-Penetration Mobile Sensor Data at Signalized Intersections" 2672 (2672): 253-264, 2018
19 Lee Y., "A Development of Queue Length Estimation in COSMOS" 42 : 1-, 2002
코로나19(COVID-19)로 인한 지하철과 공유자전거 통행량 변화의 상관성 연구
랜덤 포레스트를 활용한 도로 및 교통시설 개선방향 추정 연구
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2028 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2022-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | |
2016-01-01 | 학술지명변경 | 외국어명 : The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems -> The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transportation Systems | |
2012-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.36 | 0.36 | 0.31 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.28 | 0.25 | 0.646 | 0.12 |