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- dc.contributor.author
- 이홍석
- dc.contributor.author
- 윤신혜
- dc.date.accessioned
- 2018-10-30T08:11:45Z
- dc.date.available
- 2018-10-30T08:11:45Z
- dc.date.issued
- 2018-06-25
- dc.identifier.uri
- https://repository.kisti.re.kr/handle/10580/9580
- dc.description.abstract
- 교통 빅데이터 기반 인공지능 순환신경망(LSTM RNN)기법을 적용하여 교통 혼잡을 장기 예측하고, 교통수단 분담률을 계산함으로써 도시 내 교통 혼잡도(병목현상)를 개선하는데 활용할 수 있는 기술임
- dc.format
- application/pdf
- dc.language.iso
- kor
- dc.publisher
- 한국과학기술정보연구원
- dc.title
- 인공지능 기반 교통흐름 및 교통수단 분담 예측 기술
- dc.type
- Other
- dc.contributor.approver
- 다혁, 임
- dc.date.dateaccepted
- 2018-10-30T08:11:45Z
- dc.date.datesubmitted
- 2018-10-30T08:11:45Z
- dc.rights.rightsHolder
- 홍석, 이
- dc.rights.rightsHolder
- 신혜, 윤
- dc.subject.keyword
- 인공신경망
- dc.subject.keyword
- 교통 흐름
- dc.subject.keyword
- 딥 러닝
- dc.subject.keyword
- 교통 혼잡
- dc.subject.keyword
- 장기 예측
- dc.subject.keyword
- 교통수단 분담
- dc.subject.keyword
- LSTM
- dc.subject.keyword
- RNN
- Appears in Collections:
- 6. KISTI 기술사업화 > 이전가능기술
- Files in This Item:
-
인공지능 기반 교통흐름 및 교통수단 분담 예측 기술.pdf1.05 MBDownload
