지능형 교통 시스템

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ETSI 비영역 전달 알고리즘인 탐욕적 전달과 비영역 CBF의 성능을 평가하였다. 탐욕적 전달은 DCC와 결합될 경우 매우 비효율적이며, 비영역 CBF(ETSI CBF와 최적화된 S-FoT+)가 고속도로와 도시 시나리오에서 탐욕적 전달보다 우수한 성능을 보인다.

차량 군집 편성을 위해 차량 간 유사성을 기반으로 최적의 차량 할당을 계산하는 문제를 다룬다. 중앙 집중식 솔버, 중앙 집중식 탐욕 알고리즘, 분산형 탐욕 알고리즘 등 3가지 접근법을 제안하고 비교한다.

차량 군집 형성을 위해 차량 간 유사성을 기반으로 최적의 차량 할당을 계산하는 것이 핵심 아이디어이다.

연합 학습은 데이터 프라이버시를 보호하면서 협력적인 모델 학습을 가능하게 하는 접근법이다. 지능형 교통 시스템 애플리케이션에 연합 학습을 통합하면 교통 흐름 예측, 교통 대상 인식, 차량 엣지 컴퓨팅 등의 분야에서 많은 이점을 제공할 수 있다.

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