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| 기술명 |
시각적 분석을 통한 교통 혼잡 원인 식별 방법 및 서버 |
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| 권리구분 | 특허 | |||
| 출원인 | 세종대 산학협력단 | |||
| 대표발명자 | 이름 | 소속학과 | 연구실 | |
| 장윤 | 컴퓨터공학과 |
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| 대표연구분야 | 데이터 시각화, 시각적 데이터 분석, 컴퓨터그래픽스, 빅데이터, 인공지능, 인간컴퓨터상호작용 | |||
| 출원번호 | 10-2019-0157265 | 등록번호 | 10-2124955 | |
| 출원일 | 2019-11-29 | 등록일 | 2020-06-15 | |
| 특허원문 | 본원의 일 측면에 따른 시각적 분석을 통한 교통 혼잡 원인 식별 방법은 네트워크를 통해 수집된 GPS 궤도 데이터 및 차량 감지기를 이용해 수집된 차량 감지 데이터를 포함하는 원시 교통 데이터에 데이터 필터링을 포함하는 전처리 프로세스를 수행하여 교통 흐름 데이터를 생성하는 단계; 교통 흐름 데이터에 기초하여 혼잡 원인을 식별하고자 하는 구간을 선택하여 생성된 N커브 그래프 및 차량 지연시간을 포함하는 교통 분석 데이터를 생성하는 단계; 및 교통 분석 데이터에 기초하여, 합성곱신경망 기반의 교통 분석 모델을 통해 기설정된 교통 혼잡 지역에 대한 교통 혼잡 유형을 분류하여, 교통 분석 결과 데이터를 제공하는 단계;를 포함한다. N커브 그래프는 교통 흐름 데이터에서 선택된 구간의 출발 차량과 도착 차량의 누적 횟수를 나타내는 것이고, 교통 분석 모델은 교통 분석 데이터를 기초로 합성곱신경망을 이용하여 학습되어 교통 분석 데이터에 포함된 N커브 그래프 및 전체 차량 지연 시간의 패턴에 따라 교통 혼잡 유형을 분류하는 것이다. |
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| 상세기술정보 1 | 기술명 | 기술요약 | ||
| 등록된 자료가 없습니다. | ||||
| 기술분류(대) | 정보 | 기술분야 | 정보·통신 | |
| 적용분야 | 도로 교통 관제 시스템 | |||
| 기술명 | |
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시각적 분석을 통한 교통 혼잡 원인 식별 방법 및 서버 |
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| 권리구분 | 출원인 |
| 특허 | 세종대 산학협력단 |
| 대표발명자 | |
| 이름 | 소속학과 |
|
장윤
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컴퓨터공학과 |
| 대표연구분야 | |
| 데이터 시각화, 시각적 데이터 분석, 컴퓨터그래픽스, 빅데이터, 인공지능, 인간컴퓨터상호작용 | |
| 출원번호 | 등록번호 |
| 10-2019-0157265 | 10-2124955 |
| 출원일 | 등록일 |
| 2019-11-29 | 2020-06-15 |
| 특허원문 | |
| 본원의 일 측면에 따른 시각적 분석을 통한 교통 혼잡 원인 식별 방법은 네트워크를 통해 수집된 GPS 궤도 데이터 및 차량 감지기를 이용해 수집된 차량 감지 데이터를 포함하는 원시 교통 데이터에 데이터 필터링을 포함하는 전처리 프로세스를 수행하여 교통 흐름 데이터를 생성하는 단계; 교통 흐름 데이터에 기초하여 혼잡 원인을 식별하고자 하는 구간을 선택하여 생성된 N커브 그래프 및 차량 지연시간을 포함하는 교통 분석 데이터를 생성하는 단계; 및 교통 분석 데이터에 기초하여, 합성곱신경망 기반의 교통 분석 모델을 통해 기설정된 교통 혼잡 지역에 대한 교통 혼잡 유형을 분류하여, 교통 분석 결과 데이터를 제공하는 단계;를 포함한다. N커브 그래프는 교통 흐름 데이터에서 선택된 구간의 출발 차량과 도착 차량의 누적 횟수를 나타내는 것이고, 교통 분석 모델은 교통 분석 데이터를 기초로 합성곱신경망을 이용하여 학습되어 교통 분석 데이터에 포함된 N커브 그래프 및 전체 차량 지연 시간의 패턴에 따라 교통 혼잡 유형을 분류하는 것이다. | |
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| 상세기술정보 | |
| 기술명 | 기술요약 |
| 등록된 자료가 없습니다. | |
| 기술분야 | 적용분야 |
| 정보·통신 | 도로 교통 관제 시스템 |