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본 연구는 지방부 4지 신호교차로에서 교통사고 예측모형 개발에 사용되는 회귀모형, 인공신경망, 구조방정식의 예측력과 전용성을 비교 분석하였다. 90개소의 신호교차로 자료를 이용한 결과, 인공신경망이 가장 높은 예측력을 보였으나, 다른 지점에서 검증했을 때 전용성이 떨어지는 것으로 나타났다. 반면, 비선형 회귀모형은 전용성 측면에서 가장 적합한 것으로 확인되었다.
AI시대의 통계적 예측 : 시계열의 인공신경망 예측 =
인공지능 속 수학
AI 도시교통과 모빌리티
Green intelligent transportation systems : proceedings of the 7th International Conference on Green Intelligent Transportation System and Safety
교통취약성 개선을 위한 국가교통예보시스템 구축방안 =
(R과 함께하는) 인과모형의 이해와 응용 : 구조방정식모형
Critical infrastructure : reliability and vulnerability
교통공학 =
기초교통공학
交通事故 危險度 指數 算定 모델 開發 方案 硏究 : 交叉路를 中心으로
도시교통의 이해
머신러닝과 경제·금융 시계열 예측 : R과 Python을 활용한 실습 중심 입문서
(김기현의) 딥러닝 부트캠프 : with 파이토치
Stochastic transport in complex systems : from molecules to vehicles
An Analysis of Hov Lanes.
Connected vehicle systems : communications, data, and control
Predicting vehicle trajectory
(사회과학자를 위한) 데이터 과학 : R을 이용한 사회과학 자료분석
Transportation network analysis
대한교통학회지
오주택; 윤일수; 황정원; 함음대한토목학회 논문집D
김중효, 신재만, 박제진, 하태준대한토목학회논문집(국문)
김중효; 권성대; 홍정표; 하태준한국도로학회논문집
강영균, 김장욱, 이수일, 이수범대한교통학회지
이종필, 김성호대한교통학회지
정성봉, 황보희, 성낙문, 이선하대한교통학회지
박효신, 손봉수, 김형진대한토목학회논문집(국문)
강종호; 김경환; 김성문한국ITS학회 논문지
박주환, 김상구대한토목학회 논문집D
윤병조대한토목학회논문집(국문)
김중효, 권성대, 홍정표, 하태준한국ITS학회 논문지
이상혁, 박민호, 우용한한국ITS학회 논문지
이상혁; 박민호; 우용한교통연구
김도훈, 성낙문, 이동민대한교통학회지
김성호, 최재원, 조준한, 김원철한국ITS학회 논문지
이상혁; 이정범대한교통학회지
손승오, 박준영대한토목학회 논문집D
장일준, 김장욱, 이형록, 이수범Accident; analysis and prevention
Zeng Q; Huang H; Pei X; Wong SC; Gao M대한교통학회지
이수범, 김정현, 김태희전필 / 학사
기본적으로 선형회귀모형을 주어진 자료에 적합시키는 방법을 소개하며, 모형모수에 대한 추론도 다룬다. 이 과목에서 다루는 주제를 나열하면, 단순선형회귀, 다중선형회귀, 모형적합진단, 가중선형회귀, 변수변환, 회귀진단, 레버리지 및 영향점 탐지, 범주형변수를 위한 회귀분석기법, 다중공선성, 변수선택 및 모형선택, 비선형회귀, 일반화선형모형, 인공신경망 등이다.전선 / 대학원
일상적으로 네트워크 시설의 계획과 운영관리에 치중해온 전통적 교통계획수법의 문제점을 비판하고 대중교통수단의 결절시설인 터미널, 정류장의 입지, 구조 및 디자인 등의 지능형교통체계의 중요성에 주목하여 기차, 버스 등의 교통터미널과 화물유통센타 등의 설계기준 및 세부구조 계획 등에 관해 연구한다.전필 / 대학원
전통적인 구조적 모형을 추정하는 회귀분석 방법을 공부한다. 단순회귀분석, 다중회귀분석, 연립방정식 추정 등을 다룬다. 그리고 자기회귀, 다중공선성, 이분산성, 변수선택 등의 문제를 해결하는 방법을 익힌다.전선 / 대학원
도로교통사고로 인한 국내 사망자 수가 연간 수천 명에 달할 만큼 교통사고는 현대사회의 심각한 문제이다. 이 강의는 교통사고의 원인을 데이터 분석을 통해 정리하고 교통사고의 감소와 예방을 위한 정책을 도로 이용자, 차량, 도로환경 차원에서 살펴본다. 이 강의를 통해 교통사고 예측 모델의 개발과 활용방안을 익히고, 안전체계(Safe System) 차원의 교통안전 정책을 이해할 수 있게 된다.전선 / 학사
여러 가지 통계 모형에서 나타나는 함수에 대하여 비모수적 추정 방법을 배우며, 이론적인 측면보다는 주로 방법론 및 그 응용에 초점을 맞춘다. 비모수 방법으로서 커널 추정법, 국소 다항 적합법, 웨이블릿 추정법, 스플라인 추정법 등을 다룬다. 밀도함수, 회귀함수, 생존함수, 분위수함수 등의 추정 방법을 배우며, 분류 및 판별분석, 일반화 선형모형, 중도절단회귀 모형, 비례위험 모형 등에 응용하는 방법을 간략하게 소개한다.전선 / 대학원
도로교통사고로 인한 국내 사망자 수가 연간 수천 명에 달할 만큼 교통사고는 현대사회의 심각한 문제이다. 이 강의는 교통사고의 원인을 데이터 분석을 통해 정리하고 교통사고의 감소와 예방을 위한 정책을 도로 이용자, 차량, 도로환경 차원에서 살펴본다. 이 강의를 통해 교통사고 예측 모델의 개발과 활용방안을 익히고, 안전체계(Safe System) 차원의 교통안전 정책을 이해할 수 있게 된다.전선 / 학사
이 과목에서는 데이터 분석에서 가장 많이 사용되는 분석방법 중 하나인 회귀모형을 대해서 소개한다. 단순 선형회귀모형부터 다중회귀모형에 관한 내용을 다루고 회귀모형에서의 중요한 가정과 모형진단에 대해서 알아본다. 또한 회귀모형을 이용한 예측과 예측변수의 선택에 대해 소개하고 분석결과를 보고서에 어떻게 제시할지 대해서 학습한다.전선 / 대학원
최근 정보통신기술이 발전하면서 교통분야에서 다양한 데이터가 수집되고 활용된다. 차량과 사람의 위치 데이터, 교통량, 속도, 밀도 등 교통흐름과 관련된 데이터, 대중교통 이용 실태를 확인할 수 있는 교통카드 데이터 등이 대표적이다. 이들은 모두 실시간으로 빠르게 수집되는 만큼 양도 방대하다. 소위 빅데이터의 특징인 Volume (양), Variety (종류), Velocity (속도)의 특징을 모두 가진다. 본 교과목은 교통 분야 빅데이터의 유형을 이해하고 이를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 빅데이터의 기초와 시각화 방안을 배운다. 이후 인공지능 방법론의 기초를 학습하고 교통 빅데이터를 이용하여 CNN, RNN 분석을 수행해 본다. 아울러 군집분석, 의사결정나무 등 자주 활용되는 데이터 분석기법도 배운다.전선 / 대학원
교통계획은 대상구역의 현황을 파악하기 위하여 연구 수행자의 전문적 능력에 의해 교통망을 수립함에서 비롯된다. 본 과목을 통하여 교통공학적 입장에서 교통망을 중점 연구하며 그래프이론, 통행배분이론, 선형계획이론 등을 종합적으로 소개한다. 수요예측 4단계 중에서 주로 통행배정에 관련한 내용을 다룬다.전선 / 대학원
구조방정식모형은 관찰변수와 잠재변수를 포괄하여 변수간 구조적 관계를 모형화하고 이를 경험적으로 확인하고자 교육연구에서 자주 사용되는 모형이다. 이 교과목에서는 구조방정식모형을 이해하는 데 필요한 통계적 기초를 포함하여 구조방정식모형의 기본적 개념 및 이론적 기초를 다루며, 이를 토대로 하여 측정모형과 구조모형에서 시작하여 다시점 자료에 적용할 수 있는 잠재성장모형이나 여러 집단간에 동일한 구조적 관계가 존재하는지 살펴보는 데 활용될 수 있는 다집단 구조방정식모형까지, 교육연구에서 가장 자주 사용되는 기본적 모형들을 소개하고자 한다.전선 / 학사
본 과목은 여러 교통체계의 설계와 관련된 이론 및 실습을 통해 교통시스템설계 능력을 배양하는데 목적이 있다. 교통체계의 종류로는 도로, 철도, 대중교통, 화물, 항공 그리고 해운교통체계가 있다. 본 과목에서는 도로, 철도, 대중교통 등 육상교통체계를 중심으로 관련 이론과 특성을 재정리하고, 이를 교통시스템의 설계에 적용하는 과정과 실제 사례를 중심으로 설계 프로젝트를 통하여 실제 설계를 수행하고 이의 발표 및 토론을 통해 종합적인 교통공학자로서의 자질을 함양하고자 한다.전선 / 대학원
해당과목은 공학분야에서 중요한 통계적 데이터 처리, 통계적 공학해석, 통계기반 공학설계 이슈들을 다룬다. 통계적 데이터 처리에서는 공학통계, 통계적 데이터 처리의 정성적, 정량적 접근법과 베이지안 통계학을 배운다. 통계적 공학해석은 신뢰성함수, 위험도함수, 가속수명시험, 불확실성 해석, 신뢰성해석, 건전성 진단 및 예지기술을 배운다. 통계기반 설계에서는 통계기반 민감도 해석, 반응함수법, 신뢰성기반 최적설계를 다룬다. 끝으로 공학시스템의 건전성 모니터링기술을 간단히 다룬다.전선 / 학사
교통계획의 틀을 이루는 교통수요의 추정과정과 계획의 배경 및 철학, 교통과 토지이용계획과의 상호관계로부터 교통모형과 토지이용모형과의 상호접속을 꾀하며 발생교통 분포 및 배분교통 그리고 수송수단배분 모형에 대한 소개를 포함하여 실제의 자료를 응용하여 우리나라 대도시를 대상으로 컴퓨터를 이용한 실험을 하게 된다. 최근 관심의 초점이 되고 있는 ITS(Intelligent Transportation System)에 대한 소개도 포함된다.전선 / 대학원
교통계획수요추정의 근본을 이루는 토지이용과 교통계획에서 출발하여 4단계 기법, 즉 발생교통량추정, 분포교통추정, 수송수단배분추정, 노선배정추정을 위한 모형의 적용 및 개발에 중점을 두어 교통계획의 배경과 개념 등을 연구하게 된다. 또한 실제 4단계 과정을 소규모 네트웍에 적용해 봄으로써 프로그램 능력과 실무능력을 배양한다.전선 / 학사
이 과목은 전반부는 날로 진화되어 가는 구조시스템의 계획을 위한 하중 흐름과 구조 부재 배치 원리를 익힌다. 이를 위해 구조시스템을 케이블이나 아치를 활용한 형상형 시스템, 트러스를 사용한 벡터형 시스템, 보나 스래브를 활용한 단면형 시스템으로 분류하여 각 유형별 구조 계획의 요소를 이해한다. 후반부는 대표적 구조시스템인 교량에 대하여 설계하중과 설계절차를 다루고, 다변화되는 교량형식에 대해 구조시스템 계획 차원에서의 접근 방법을 이해한다.전선 / 대학원
비모수모형의 추정에 관한 기본적인 방법과 이론을 소개한다. 특히, 커널을 이용한 확률밀도함수의 추정 문제를 다루고, 회귀함수의 추정 문제에서는 나다라야-왓슨 커널평활방법과 함께 국소다항근사와 준가능도에 기반한 방법론을 소개한다. 또한, 스플라인함수를 이용한 방법론도 다루며 가법모형과 부분선형회귀모형과 같은 비모수구조모형의 추정법도 소개한다.전선 / 대학원
중도절단 생존시간 자료를 분석하는 고급 통계적 기법들을 다룬다. 생존함수의 추정을 위한 일반적인 방법인 KaplanㅡMeier 추정량의 정의 및 여러 성질들을 다룬다. 좌 절단 자료의 분석을 위하여 필수적인 셈 과정에 대한 이론을 배우고, 이를 이용한 위험함수의 추정방법을 설명한다. 생존시간 자료의 회귀모형을 위하여 비례위험모형에 대하여 다루고, 회귀계수의 점근적 일치성 및 근사분포를 유도한다.전선 / 대학원
감염병의 유행 양상은 개체 간 상호작용으로 인하여 일반적인 통계모형으로 기술하기 어려워 수학적 모형이나 행위자기반 모형 등의 대안이 활용된다. 나아가, 복잡계 특성을 이해하기 위하여 네트워크 모형 등 새로운 방법들도 적용되고 있다. 비전염성 유행병에도 여러 가지 모형들이 적용될 수 있다. 이 과목은 다음과 같은 주제의 학습으로 역학연구 역량을 기르고자 한다: 1)수학적 모형, 2)행위자기반 모형, 3)복잡계 모형, 4)질병예방관리 적용전선 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 비선형시스템 식별에 관련된 각종 실용적 기법들을 소개한다. 또한, 비선형 목적함수의 최적문제의 해를 구하는 각종 비선형프로그래밍기법도 소개한다. 단, 비선형궤환제어와 컴퓨터 네트워크 등에 효과적으로 사용될 수 있는 기법들에 국한하여 심도 있게 공부하고 실제 응용 예를 통하여 그 가능성을 토의한다.