Acknowledgement
이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2021R1F1A1047113).
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
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- Pages.549-551
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Prediction and Performance Comparison of In-Vehicle Traffic over Time in a Vehicle Infotainment Environment
차량 인포테인먼트 환경에서 시간에 따른 차량 내부 발생 트래픽 예측 및 성능 비교
- SuJeong Choi (Dept. of IT Engineering, Sookmyung Women's University) ;
- Yujin Im (Division of Artificial Intelligence Engineering, Sookmyung Women's University)
- Published : 2023.05.18
Abstract
차량용 인포테인먼트 시스템은 차량 내부에서 정보와 엔터테인먼트 기능을 제공하는 시스템으로, 현재 급격한 성장세를 보이고 있다. 이에 따라 많은 기업이 차량용 인포테인먼트 관련 기술을 연구하고 개발하고 있다. 이는 결국 차량에서 발생하는 트래픽이 이전보다 증가하는 것을 의미한다. 차량 발생 트래픽은 모바일 트래픽과 달리 시간에 따라 뚜렷한 발생 패턴을 보인다. 이러한 특성을 고려하여 RNN, LSTM, GRU 세 가지 종류의 순환 신경망 모델을 활용하여 차량 트래픽 예측 모델을 구현하였고 시간대별 모델 성능을 비교한 결과, LSTM이 가장 우수한 성능을 보였다.
Keywords