최근 교통 문제가 사회 문제로 부각됨에 따라 교통 체계 분석 및 최적화에 관심이 높아지고 있다. 교통 체계 분석은 빅 데이터 기반의 데이터 모델을 사용할 수 있지만 데이터 모델을 이용한...
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2016
Korean
학술저널
519-526(8쪽)
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최근 교통 문제가 사회 문제로 부각됨에 따라 교통 체계 분석 및 최적화에 관심이 높아지고 있다. 교통 체계 분석은 빅 데이터 기반의 데이터 모델을 사용할 수 있지만 데이터 모델을 이용한...
최근 교통 문제가 사회 문제로 부각됨에 따라 교통 체계 분석 및 최적화에 관심이 높아지고 있다. 교통 체계 분석은 빅 데이터 기반의 데이터 모델을 사용할 수 있지만 데이터 모델을 이용한 예측 및 최적화에는 한계가 있다. 반면, 시뮬레이션 모델은 보다 정확한 예측 및 최적화가 가능하지만 모델 개발 비용과 시뮬레이션 수행 시간이 너무 긴 문제가 있다.
본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 시뮬레이션 모델과 데이터 모델의 상호보완적 융합을 통한 교통 시뮬레이션 시스템개발 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 교통 분석 대상 지역과 분석 목적(혹은 분석 지수)이 주어지면 지형정보 DB 와 에이전트 모델 베이스로부터 원하는 시뮬레이션 모델을 자동 합성하게 한다. 이를 통해 관심대상이 되는 교통문제 분석을 위한 융통성 있는 교통 시뮬레이션 시스템 구성이 가능할 것이다.
목차 (Table of Contents)
제조업 전력판매량 빅데이터를 활용한 일일전력경기지수(DEBI) 개발
관측 오류가 있는 데이터를 이용한 spatial point process 분석