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교통 속도 예측을 위한 강수량 데이터 분석

Analysis of precipitation data for traffic speed prediction

  • 손지원 (한양대학교 컴퓨터 소프트웨어학과) ;
  • 송준호 (한양대학교 컴퓨터 소프트웨어학과) ;
  • 김남혁 (현대자동차) ;
  • 김태헌 (현대자동차) ;
  • 박성환 (현대자동차) ;
  • 김상욱 (한양대학교 컴퓨터 소프트웨어학과)
  • 발행 : 2021.05.12

초록

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.

키워드

과제정보

이 논문은 2018년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 (1) 한국연구재단(No.2018R1A5A7059549)과 (2) 현대자동차 그룹의 재원으로 지원받아 수행된 연구임.