과제 상세정보
목록어텐션 메커니즘과 그래프인공신경망에 기반한 대도심 모빌리티 네트워크 분석 및 예측모델 기술 개발
작성자
관리자
조회수
62
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | 기초연구실지원사업 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 어텐션 메커니즘과 그래프인공신경망에 기반한 대도심 모빌리티 네트워크 분석 및 예측모델 기술 개발 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711155236 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2022 | 총연구기간 | 2021-06-01 ~ 2024-02-29 | 당해연도 연구기간 | 2022-03-01 ~ 2023-02-28 |
요약 정보
| 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 결합하여... | ||
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| 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 연계성 모델... | ||
| 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 범... | ||
| 키워드 | 모빌리티 빅데이터,그래프 인공 신경망,순환신경망,어텐션 메커니즘,대도심 속도 예측,대도심 혼잡도 예측,모빌리 | ||
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 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 465,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||