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교통 패턴 분류 장치에 의해 수행되는 교통 패턴 분류 방법에 있어서,분석 대상지 내의 하나의 신호 연동 구간에 포함된 적어도 하나 이상의 교차로를 주행하는 복수의 차량으로부터 교통 정보를 획득하는 단계;상기 획득한 교통 정보를 기 학습된 인공 신경망에 입력하여 복수의 교통 패턴 클러스터를 획득하는 단계; 및상기 획득한 교통 패턴 클러스터를 소정의 기준으로 분류하는 단계를 포함하는교통 패턴 분류 방법
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제1항에 있어서,상기 교통 정보는,상기 복수의 차량의 교통량, 속도 및 밀도를 포함하는교통 패턴 분류 방법
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제1항에 있어서,상기 인공 신경망은,복수의 참조 교통 정보가 입력되면, 상기 참조 교통 정보를 적어도 하나 이상의 교통 패턴 클러스터로 분류하여 출력하도록 기 학습된교통 패턴 분류 방법
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제1항에 있어서,상기 인공 신경망은,인코더 및 디코더를 포함하며,상기 인코더는,DEC(Deep Embedded Clustering) 알고리즘을 이용하여, 복수의 참조 교통 정보가 입력되면, 상기 참조 교통 정보를 클러스터링하여 적어도 하나 이상의 교통 패턴 클러스터를 생성하도록 기 학습된 것이고,상기 디코더는,상기 인공 신경망에 입력된 상기 교통 정보에 해당되는 교통 패턴 클러스터를 출력하는교통 패턴 분류 방법
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제1항에 있어서,상기 소정의 기준은,요일, 시간대, 주말 여부, 교통량, 속도 및 밀도 중 적어도 하나를 포함하는교통 패턴 분류 방법
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교통 패턴 분류 장치에 있어서,분석 대상지 내의 하나의 신호 연동 구간에 포함된 적어도 하나 이상의 교차로를 주행하는 복수의 차량으로부터 교통 정보를 획득하는 교통 정보 획득부;상기 획득한 교통 정보를 기 학습된 인공 신경망에 입력하여 복수의 교통 패턴 클러스터를 획득하는 클러스터 생성부; 및상기 획득한 교통 패턴 클러스터를 소정의 기준으로 분류하는 패턴 분류부를 포함하는교통 패턴 분류 장치
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제6항에 있어서,상기 교통 정보는,상기 복수의 차량의 교통량, 속도 및 밀도를 포함하는교통 패턴 분류 장치
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제6항에 있어서,상기 인공 신경망은,복수의 참조 교통 정보가 입력되면, 상기 참조 교통 정보를 적어도 하나 이상의 교통 패턴 클러스터로 분류하여 출력하도록 기 학습된교통 패턴 분류 장치
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제6항에 있어서,상기 인공 신경망은,인코더 및 디코더를 포함하며,상기 인코더는,DEC(Deep Embedded Clustering) 알고리즘을 이용하여, 복수의 참조 교통 정보가 입력되면, 상기 참조 교통 정보를 클러스터링하여 적어도 하나 이상의 교통 패턴 클러스터를 생성하도록 기 학습된 것이고,상기 디코더는,상기 인공 신경망에 입력된 상기 교통 정보에 해당되는 교통 패턴 클러스터를 출력하는교통 패턴 분류 장치
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제6항에 있어서,상기 소정의 기준은,요일, 시간대, 주말 여부, 교통량, 속도 및 밀도 중 적어도 하나를 포함하는교통 패턴 분류 장치
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컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은,분석 대상지 내의 하나의 신호 연동 구간에 포함된 적어도 하나 이상의 교차로를 주행하는 복수의 차량으로부터 획득한 교통 정보를 기 학습된 인공 신경망에 입력하여 복수의 교통 패턴 클러스터를 획득하는 단계; 및상기 획득한 교통 패턴 클러스터를 소정의 기준으로 분류하는 단계를 포함하는 교통 패턴 분류 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
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컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은,분석 대상지 내의 하나의 신호 연동 구간에 포함된 적어도 하나 이상의 교차로를 주행하는 복수의 차량으로부터 획득한 교통 정보를 기 학습된 인공 신경망에 입력하여 복수의 교통 패턴 클러스터를 획득하는 단계; 및상기 획득한 교통 패턴 클러스터를 소정의 기준으로 분류하는 단계를 포함하는 교통 패턴 분류 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램
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