과제 상세정보
목록딥러닝과 데이터 기반 최적화 기법을 활용한 자율주행 수요응답형 모빌리티 시스템 운영 알고리즘 연구
작성자
관리자
조회수
107
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | 기본연구 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 딥러닝과 데이터 기반 최적화 기법을 활용한 자율주행 수요응답형 모빌리티 시스템 운영 알고리즘 연구 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711135492 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2021-06-01 ~ 2024-02-29 | 당해연도 연구기간 | 2021-06-01 ~ 2022-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | ‒ 본 연구자는 미래의 교통시스템으로 대두되고 있는 자율주행 기반 수요응답형 모빌리티 시스템의 운영에 필요한 핵심 알고리즘을 연구하고자 한다. 특히, 수요응답형 모빌리티 시스템의 효율적 운영을 위한 딥러닝 기반의 모빌리티 수요예측 모델 및 차량 통행시간 예측 모델을 연구하고, 예측된 수요와 통행시간을 기반으로 차량의 움직임을 최적으로 제어하는 알고리즘을 연... | ||
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| 연구내용 | 1. 딥러닝 기반의 통행 수요 예측 모델 연구‒ 수요응답형 모빌리티 시스템이 효과적으로 정착하고 이용객들의 편의를 만족시키기 위해 가장 중요한 부분 중 하나는 정확한 통행수요를 예측하는 것이다. 정확한 통행수요 예측은 차량의 투입량, 종류(승용차, 미니밴, 버스), 가격, 차량의 재배치와 같은 실질적인 운영 전략을 수립하는데 매우 핵심적인 요소이다. ‒ 따... | ||
| 기대효과 | 1. 학술적 파급효과 ‒ 딥러닝 기반의 교통 수요 추정, 통행 시간 예측, 모빌리티 서비스의 최적 운영 전략은 서로 깊은 상호연관성이 있음에도 불구하고 개별적으로 연구가 수행이 되고 있다.‒ 본 연구에서는 이러한 다양한 딥러닝/최적화 기법 등을 아우르는 통합적 연구를 한다는 점에서 학술적인 가치가 있으며, 교통공학, 데이터마이닝, 인공지능 분야를 융합하는... | ||
| 키워드 | 수요응답형 모빌리티 시스템,자율주행 자동차,딥러닝,디지털 트윈 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 건설/교통 > 도로교통기술 > 교통운영관리기술 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 전문, 과학 및 기술서비스업 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한남대학 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한남대학 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 40,580,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||