Acknowledgement
이 논문은 2018년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 (1) 한국연구재단(No.2018R1A5A7059549)과 (2) 현대자동차 그룹의 재원으로 지원받아 수행된 연구임.
DOI QR Code
과거의 연구들은 교통 속도만을 활용하여 교통 속도 예측 문제에 접근했다. 그러나 교통 속도의 비선형성으로 인해 정확한 예측이 어려워, 최근에는 교통 속도에 영향을 미칠 수 있는 외부의 요인을 활용해 정확도를 높인 연구들이 이루어지는 추세이다. 그 중에서도 강수량은 직관적으로 교통 속도와 관련이 있을 것으로 생각되어 자주 사용된다. 다만, 실제로 교통 속도가 강수량에 얼마나 영향을 받는지는 확인되지 않고 대부분의 연구가 적은 양의 데이터로 이루어지기에 강수량이 딥 러닝모델의 정확도를 향상시킬 수 있다고 단언하기는 어렵다. 본 논문은 강수량 데이터가 교통 속도를 변화시키는 양을 정량적으로 측정하고, 딥 러닝 모델의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 강수량이 높을수록 속도가 크게 감소하고 딥 러닝 모델의 정확도 또한 향상되는 것을 확인하였다.
이 논문은 2018년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 (1) 한국연구재단(No.2018R1A5A7059549)과 (2) 현대자동차 그룹의 재원으로 지원받아 수행된 연구임.