기본
포스트 감염병 대응을 위한 딥러닝 기반 목적별 통행수요 예측모형 개발 연구 (A Study on Deep Learning-based Purpose-driven Trip Demand Estimation Model for Post-Pandemic)
초록
실시간 유동 정보(관측교통량)로부터 기종점별⋅목적별 통행수요 예측모형 개발
감염병 확산 전후로 확인되는 시공간(지역별·일별) 데이터 패턴 등을 딥러닝 모형과 목적별 통행수요 예측모형을 결합하여 고도화
- 공공 및 민간 빅데이터의 융합을 통한 목적별 통행수요와 관련된 공간의 특성을 분석
- 다양한 머신러닝 및 딥러닝 모형을 정책연구에 적용하여 국정운영의 과학화 제시
- 모형의 민감도 분석을 통한 감염병 확산 이후 바뀐 목적별 통행수요를 파악
산출 결과를 통해, 포스트 감염병 시기 변화된 통행목적별 통행패턴 인과관계 이해와 선제적 포스트 감염병 대응을 위한 정책적 대응 방안 등을 도출
목차
주요 내용 및 정책제안
요약
제1장 서론
제2장 포스트 감염병 대응을 위한 목적별 통행수요 예측모형 개발 의의
제3장 관련 이론 및 연구 동향
제4장 딥러닝 기반 목적별 통행수요 예측모형 개발
제5장 포스트 감염병 대응을 위한 목적별 통행수요 예측모형 활용방안
제6장 결론 및 향후 과제
참고문헌
SUMMARY
부록