| 연구목표 |
본 연구과제에서는 4차 산업혁명 대표 기술 분야인 '인공지능 + 모빌리티'와 미래 도심 모빌리티 (future urban mobility) 에 요구되는 광역, 중장기 교통 예측, 사용자 행태 추출 및 정보서비스 기술 개발을 목표로 한다. 인공지능 분야에서 새롭게 대두된 Graph Neural Network (GNN) 과 Attention 메커니즘을 결합하... |
| 연구내용 |
본 연구개발의 최종목표인 attention 및 그래프 기반 모빌리티 네트워크 예측 기술 개발을 위해 수행하는 세부 연구내용은 다음과 같다. [1차년도] 데이터 수집 가공 및 베이스라인 (baseline) 모델 개발 (데이터) 위치정보 기반 모빌리티 데이터 수집 가공, 분석 (GNN, speed) GNN 기반 도로 네트워크 특성인자를 반영하는 공간적 연계... |
| 기대효과 |
- Attention 기반의 장기 및 광역 교통 흐름 예측을 통해 효율적인 경로설정, 디스패칭, 혼잡 예측 등 광범위한 모빌리티 정보 서비스에 활용 가능 - 효율적인 모빌리티 활용으로 대기오염 등 부정적인 환경 효과를 경감 - 고성능 고효율 교통 흐름 예측기술을 기반으로 교통관리ㆍ교통정보를 위한 공공 시스템을 개발하여 모빌리티 서비스의 공공성 및 운영기술의... |
| 키워드 |
모빌리티 빅데이터,그래프 인공 신경망,순환신경망,어텐션 메커니즘,대도심 속도 예측,대도심 혼잡도 예측,모빌리 |