2018년 컴퓨터종합학술대회
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| 한글제목(Korean Title) |
Graph Convolutional Neural Networks를 이용한 공공 자전거 수요예측 |
| 영문제목(English Title) |
Bike Sharing Demands Prediction based on GCN |
| 저자(Author) |
김태산
이원경
손소영
Tae San Kim
Won Kyung Lee
So Young Sohn
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 01 PP. 0832 ~ 0834 (2018. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
공공 자전거 대여 시스템을 안정적으로 운영하는데 있어서 공급-수요 불균형 문제는 가장 큰 장애물이다. 시간당 각 역의 수요 예측 정확도를 높임으로써 이 문제를 해결할 수 있지만, 자전거 데이터의 시공간 특성(spatio-temporal property)을 모두 고려한 모델 설계가 필요하다. 이 연구에서는 Graph Convolutional Neural Networks(GCN) 기법을 이용하여 자전거 데이터의 시공간적 특징을 모두 반영함과 동시에 다른 전역변수(global variable)의 영향력까지 고려할 수 있는 프레임워크를 제시하고 서울 따릉이시스템에 적용하여 성능 우수성을 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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