실시간 데이터 기반 교통 감시 및 관리를 위한 지능형 채팅봇 Traffic Performance GPT (TP-GPT)
실시간 교통 데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 교통 감시 및 관리를 제공하는 지능형 채팅봇 TP-GPT
GTFS 데이터를 활용하여 시공간 교통 네트워크를 생성하고 대중교통 접근성을 분석하는 GTFS2STN 도구
GTFS2STN은 GTFS 데이터를 활용하여 시공간 교통 네트워크를 생성하고 대중교통 접근성을 분석하는 도구이다.
하늘에서 수집한 데이터의 신뢰성 검토: 지역 기반 교통 상황에서의 정확성 평가
Data from Sky 도구는 이질적이고 지역 기반의 교통 상황에서도 높은 정확성을 보여주지만, 일부 차량 유형에서는 유의미한 오차가 발생할 수 있다.
실시간 차량 궤적 데이터를 활용한 교통 상태 추정: 비등방성 가우시안 프로세스 기반 접근법
본 연구는 비등방성 가우시안 프로세스 모델을 활용하여 차량 궤적 데이터로부터 효과적으로 교통 상태를 추정하는 방법을 제안한다. 제안 모델은 교통 정체 전파 방향을 고려한 회전 커널을 사용하여 기존 모델보다 정확하고 강건한 추정 성능을 보인다.
교통 신호등 예측성 측정: 함부르크 18,009개 교통 신호등의 예측 가능성 분석
교통 신호등의 예측 가능성은 운전자 지원 서비스의 실현 가능성을 결정하는 핵심 요소이다. 본 연구는 함부르크의 18,009개 교통 신호등에 대한 4주간의 데이터를 분석하여 교통 신호등의 예측 가능성을 직접 측정하였다.
교통 흐름 예측을 위한 크로스-크로스 이중 스트림 강화 정류 트랜스포머 모델
본 연구는 계산 효율성과 정확성의 균형을 이루고, 지역 및 전역 시계열 정보에 대한 편향을 해결하며, 공간 및 시간 데이터에 대한 통합된 접근법을 제공하는 크로스-크로스 이중 스트림 강화 정류 트랜스포머 모델(CCDSReFormer)을 제안한다.
장기 및 단기 시계열 특징을 종합적으로 고려한 교통 흐름 예측을 위한 Transformer 기반 신경망 모델
장기 시계열 데이터의 장기 추세와 주기성 특징을 효과적으로 활용하여 교통 흐름을 정확하게 예측하는 모델을 제안한다.
교통 속도 예측을 위한 물리 기반 구조적 인과 모델을 통한 분포 변화에 강건한 컨포멀 예측
물리 기반 구조적 인과 모델(PI-SCM)을 활용하여 교통 데이터의 분포 변화에도 강건한 컨포멀 예측 모델을 제안한다. PI-SCM은 변수 간 물리적 인과 관계를 포착하여 도메인 일반화 오류를 줄임으로써 예측 신뢰도를 향상시킨다.
텔레콤 데이터와 차량 흐름 융합을 통한 카메라 없는 지역의 교통량 예측: 시공간 프레임워크
텔레콤 데이터와 차량 흐름 데이터를 융합하여 카메라가 없는 지역의 교통량을 정확하게 예측할 수 있다.
SKoPe3D: 교통 모니터링 카메라를 위한 차량 키포인트 인식 합성 데이터셋
SKoPe3D는 교통 모니터링 카메라 관점에서 차량 키포인트 탐지 및 자세 추정을 위한 종합적인 합성 데이터셋이다. 이 데이터셋은 다양한 날씨, 조명 및 카메라 각도 조건에서 생성된 25,000개 이상의 이미지와 150,000개 이상의 차량 인스턴스, 그리고 490만 개의 키포인트 어노테이션을 포함한다.
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