| 한글제목(Korean Title) |
유동인구 예측을 위한 Global – Local 구조 기반의 시계열 Deep Learning 모델에 관한 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A Study on Deep Learning Model Based on Global-Local Structure for Crowd Flow Prediction |
| 저자(Author) |
고현모
박상현
Dennis Heounmo Go
Sanghyun Park
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 28 NO. 02 PP. 0458 ~ 0461 (2021. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
유동인구 예측은 상권의 특성에 따른 점포의 입지 선정 및 고객 맞춤형 마케팅 등 민간 분야에서부터 교통망 등 사회 간접 자본 설계를 위한 공공 분야에 이르기까지 다양한 목적으로 연구되어 왔으며, 최근에는 Covid-19 의 확산에 따라 그 중요도가 더욱 높아지고 있다. 보다 정교한 예측을 위해서는 전체적인 유동 인구 뿐만 아니라 특성 별로 세분화된 하위 그룹에 대해서도 정확한 예측이 요구되나, 기존의 예측 모델들은 이러한 데이터의 계층 구조를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 세분화된 하위 그룹 별 유동인구의 예측 정확도를 높이기 위해 전체 유동인구의 패턴을 동시에 활용하는 Global-Local 구조 기반의 Deep Learning 유동인구 분석 모델을 제안한다. 실험 결과 단일 시계열 데이터만을 사용하는 경우 대비 5.4%~52.6%의 예측 오류 감소 효과가 있음을 확인하였다.
|
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
