도심지 교통흐름 및 미세먼지 예측을 위한 딥러닝 LSTM 프레임워크

이홍석, 부이 칵 남, 선충녕

http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.3.292

정확하고 시기 적절한 예측은 스마트시티의 성공적인 추진을 위한 중요한 단계이다. 매일 수집되는 교통 데이터의 급격한 성장으로, 도심지에서 단기 교통 예측을 위한 최근 연구는 장단기메모리 LSTM(Long-Short Term Memory) 기반의 딥러닝으로 집중되고 있다. 하지만 단기 (5분) LSTM 모델은 실시간 비선형 교통흐름 예측에는 한계가 있다. 더욱이, 교통 데이터에 기반한 미세먼지 예측은 또한 매우 시급한 연구 분야이다. 따라서 본 논문에서는, 중기/장기 예측을 지원하기 위한 멀티 층 LSTM 프레임워크를 설계하였다. 또한 교통데이터 기반 미세먼지 흐름을 예측하기위한 컨볼루션 ConvLSTM(Convolutional LSTM) 모델을 개발하였다. 교통흐름 예측을 위하여 대전시 중심도로의 차량검지기 VDS (Vehicle Detection System) 데이터를 활용하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 모델은 우수한 예측 성능을 보여주었다.