딥러닝 알고리즘을 이용한 교통량 예측 (Traffic Volume Prediction Using Deep Learning Algorithms)

서지정보

· 발행기관 : 차세대컨버전스정보서비스학회
· 수록지 정보 : 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 / 13권 / 6호 / 789 ~ 801페이지
· 저자명 : 정도영, 한대철

초록

이 연구는 딥러닝 기반의 다양한 알고리즘을 활용하여 교통량 예측 모델을 제안하고, 전통적인 예측 모델과의 성능 비교를 통해 딥러닝의 우수성을 입증하고자 하였다. 결과적으로, LSTM(Long Short-Term Memory) 모형이 가장 높은 예측 성능을 나타냈으며, 이는 기존 통계적 방법보다 더 정교한 예측이 가능함을 보여준다. 딥러닝 모델은 교통량 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 장점을 가지고 있으며, Spatio-Temporal Neural Networks와 같은 최신 기술이 교통량 예측에서의 가능성을 보여주었다. 기존 통계적 방법은 교통 데이터의 비선형성과 복잡성을 충분히 설명하지 못했지만, 딥러닝 기법들은 이를 효과적으로 해결하여 예측 정확도를 높였다. 본 연구는 교통 관리 및 도시 계획에 기초 자료를 제공하며, 향후 외부 요인(예: 날씨, 이벤트 등)을 반영한 연구가 필요하다. 이러한 연구는 딥러닝 기반의 교통량 예측 모델이 실시간 교통 관리 시스템에 통합되어 교통 흐름을 효율적으로 조절하고 혼잡도를 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다. 결론적으로, 본 연구는 딥러닝 기술의 교통량 예측 분야에서의 잠재력을 입증하였으며, 앞으로 다양한 알고리즘과 데이터 통합을 통해 예측 성능을 지속적으로 향상시켜야 한다.

영어초록

This study proposes a traffic volume prediction model utilizing various deep learning algorithms and aims to demonstrate the superiority of deep learning through a performance comparison with traditional prediction models. As a result, the LSTM (Long Short-Term Memory) model exhibited the highest predictive performance, showing that it can achieve more refined predictions than existing statistical methods. Deep learning models have the advantage of effectively analyzing traffic volume data, and recent technologies such as Spatio-Temporal Neural Networks have shown promise in traffic volume prediction. While traditional statistical methods were unable to adequately account for the nonlinearity and complexity of traffic data, deep learning techniques effectively addressed these challenges, thereby improving prediction accuracy. This study provides foundational data for traffic management and urban planning, indicating the need for future research that incorporates external factors (e.g., weather, events, etc.). Such research is expected to facilitate the integration of deep learning-based traffic volume prediction models into real-time traffic management systems, efficiently regulating traffic flow and reducing congestion. In conclusion, this study demonstrates the potential of deep learning technologies in the field of traffic volume prediction and emphasizes the necessity for continuous improvement in predictive performance through the integration of diverse algorithms and data sources.

참고자료

· 없음