Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 ICT혁신인재4.0 사업과 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었음 (IITP-2022(2022)-RS-2022-00156299, No. 2021R1F1A1047113).
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차량이 사용자에게 다양한 서비스를 제공하기 위해서 차량의 위치 정보를 요구하는 환경에서 차량의 위치를 예측해 미리 알 수 있다면 높은 품질의 서비스를 만드는 것에 도움이 된다. 차량은 도시 환경에서 비교적 느린 속도를 갖는다는 특징이 있고 차량의 위치를 표시하는 방법도 여러 가지다. 본 논문은 Long Short-Term Memory(LSTM)을 사용해 차량의 이동 경로를 예측하는 과정에서 이동 속도와 위치 표현 방법이 미치는 영향을 분석하였다. 실험 결과 차량의 속도가 증가할수록, 차량의 이동 표현 방법이 세밀할수록 차량 이동 경로 예측이 어렵다는 것을 확인하였다.
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 ICT혁신인재4.0 사업과 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었음 (IITP-2022(2022)-RS-2022-00156299, No. 2021R1F1A1047113).