딥러닝 기법을 활용한 지하철 칸별 혼잡도 예보 시스템
Congestion Prediction Model by Subway Compartment
Using Deep Learning Algorithm
Using Deep Learning Algorithm
- 곽주현, 조준식
- 교통공학과
- 2021년 05월 26일
- #LSTM #RNN #교통 #교통빅데이터 #딥러닝 #지하철
딥러닝 기법을 활용한 지하철 칸별 혼잡도 예보 시스템
1. 연구 개요
– 배경 및 목적
– 연구의 범위
– 연구 목표
2. 연구 내용
– 혼잡율 산출 기준 검토
– 역별 혼잡도 예측
– 경로 혼잡도 산정
3. 기대효과 및 활용방안
– 어플리케이션 개발
– 기대효과 및 활용방안
– 배경 및 목적
– 연구의 범위
– 연구 목표
2. 연구 내용
– 혼잡율 산출 기준 검토
– 역별 혼잡도 예측
– 경로 혼잡도 산정
3. 기대효과 및 활용방안
– 어플리케이션 개발
– 기대효과 및 활용방안
어플리케이션 소개
연구내용 발표영상
연구내용 책자
전시 포스터
5 thoughts on “딥러닝 기법을 활용한 지하철 칸별 혼잡도 예보 시스템”
오프닝이 인상적이네요
잘봤습니다. 앞으로도 교통을 위해 힘써주세요
굿 잘봤습니다. 깔끔하고 좋네요.
작품 가독성이 좋아 편하게 감상했습니다
발판삼아 더더욱 밝은 미래를 걸어가시길 기도합니다
수고하십시오
정말. 대단합니다 ..
교통 문제 해결에.도움이 되 기를 …^^
코로나 팬데믹과 같은 요즘같은 시대에 좋은 어플리케이션이라고 생각됩니다.. 적시에 출시되어 국민들에게 좋은 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단되는 바.. 너무 훌륭한 어플리케이션입니다! 열차가 후진을 할 수 없듯이.. 전진만 하시기 바랍니다!