DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 장기태 | ko |
dc.contributor.author | 김형주 | ko |
dc.contributor.author | 박신형 | ko |
dc.date.accessioned | 2016-11-09T04:55:47Z | - |
dc.date.available | 2016-11-09T04:55:47Z | - |
dc.date.created | 2016-10-13 | - |
dc.date.created | 2016-10-13 | - |
dc.date.issued | 2016-04 | - |
dc.identifier.citation | 대한교통학회지, v.34, no.2, pp.158 - 167 | - |
dc.identifier.issn | 1229-1366 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/213679 | - |
dc.description.abstract | 본 연구는 실시간 자료를 기반으로 k-NN을 활용한 단기 교통상황 예측 시 각 단계별 세부절차 및 변수결정, 입력자료 구축 등의 각 단계별 잠재적 예측오차에 대한 원인분석 및 시사점 도출을 목적으로 한다. 다양한 단기 예측모형에 대한 선행연구 검토를 통하여 k-NN 모형의 유용성을 검토하였고 이에 대한 적용가능성을 분석하였다. 본 연구의 k-NN 모형은 이력자료 평활화 및 패턴DB 구축의 입력자료 부분, 실시간 자료와 과거 이력자료와의 유사성 측정 및 k 근접이웃 결정 등의 k-NN 알고리즘 부분, 그리고 예측 시간간격에 따른 출력결과 부분 등으로 구성되며 올림픽대로 김포방향 한강대교 남단~여의상류IC 구간을 대상으로 분석을 실시하였다. 교통자료의 불규칙 잡음으로 인하여 정확한 패턴매칭을 위해서 이력자료의 평활화를 실시하였으며, 이력자료 패턴 DB는 일반 및 이벤트 상황으로 구분하여 활용하였다. 최적의 시계열 자료 및 k 근접이웃 결정을 위해서 시행착오 방법을 적용하였으며, 단기 교통상황 예측 시 예측 시간간격이 증가할수록 예측오차가 증가하는 패턴, 그리고 교통상태가 급변하는 시점에서도 예측오차가증가함을 알 수 있었다. 본 연구의 k-NN 모형에 대한 각 단계별 예측오차에 대한 원인을 분석하여 개선방향을 제시함으로써 향후 신뢰성 있는 단기 교통상황예측 정보제공 및 시스템에 활용이 가능할 것으로 판단된다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | 대한교통학회 | - |
dc.title | k-NN 알고리즘을 활용한 단기 교통상황 예측: 서울시 도시고속도로 사례 | - |
dc.title.alternative | Short-term Traffic States Prediction Using k-Nearest Neighbor Algorithm: Focused on Urban Expressway in Seoul | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.citation.volume | 34 | - |
dc.citation.issue | 2 | - |
dc.citation.beginningpage | 158 | - |
dc.citation.endingpage | 167 | - |
dc.citation.publicationname | 대한교통학회지 | - |
dc.identifier.kciid | ART002105128 | - |
dc.contributor.localauthor | 장기태 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 박신형 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 이벤트 상황 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 이력자료 | - |
dc.subject.keywordAuthor | k-최대근접이웃 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 단기예측 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 실시간자료 | - |
dc.subject.keywordAuthor | event condition | - |
dc.subject.keywordAuthor | historical data | - |
dc.subject.keywordAuthor | k-nearest neighbor | - |
dc.subject.keywordAuthor | short-term prediction | - |
dc.subject.keywordAuthor | real-time data | - |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.