교통 혼잡 원인과 영향을 분석하기 위한 시각적 분석 기술 


47권  2호, pp. 195-206, 2월  2020
10.5626/JOK.2020.47.2.195


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  요약

본 논문에서는 교통 흐름 이론을 기반으로 교통 혼잡의 원인을 분석하는 기술을 제시한다. 우리는 GPS 궤적 및 차량 감지기 데이터(VD)와 같은 교통 데이터에서 차량의 흐름을 추출한다. 또한 우리는 교통 데이터에 정보이론의 엔트로피를 사용하여 차량의 흐름 변화를 식별한다. 그런 다음 혼잡 지역의 차량 흐름을 정량화할 수 있는 누적 차량 수 커브(N-curve)를 추출한다. 교통 흐름 이론에 따르면 혼잡유형에 따라 고유한 N-curve 패턴을 관찰할 수 있다. 우리는 N-curve를 네 가지의 혼잡 패턴으로 분류할 수 있는 합성곱 신경망을 설계한다. 교통 혼잡의 원인과 영향을 분석하는 것은 어렵고 상당한 경험과 지식이 필요하다. 따라서 논문에서는 교통 혼잡의 원인과 영향을 분석하기 위한 일련의 프로세스를 효율적으로 수행할 수 있는 시각적 분석 시스템을 제시한다. 논문에서는 두 가지의 사례 연구를 통해 교통 혼잡의 원인을 분석할 수 있는 시스템을 평가한다.


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  논문 참조

[IEEE Style]

M. Pi, H. Yeon, H. Son, Y. Jang, "A Visual Analytics Technique for Analyzing the Cause and Influence of Traffic Congestion," Journal of KIISE, JOK, vol. 47, no. 2, pp. 195-206, 2020. DOI: 10.5626/JOK.2020.47.2.195.


[ACM Style]

Mingyu Pi, Hanbyul Yeon, Hyesook Son, and Yun Jang. 2020. A Visual Analytics Technique for Analyzing the Cause and Influence of Traffic Congestion. Journal of KIISE, JOK, 47, 2, (2020), 195-206. DOI: 10.5626/JOK.2020.47.2.195.


[KCI Style]

피민규, 연한별, 손혜숙, 장윤, "교통 혼잡 원인과 영향을 분석하기 위한 시각적 분석 기술," 한국정보과학회 논문지, 제47권, 제2호, 195~206쪽, 2020. DOI: 10.5626/JOK.2020.47.2.195.


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