과제명 : 퍼지신경망을 활용한 교통흐름 예측기술

분석구분

미래유망기술분석

과제수행자

김*영

분석일

2011-11-09 00:00:00.0

기술산업분류

과학기술일반

작성기관

한국과학기술정보연구원

키워드

퍼지신경망  교통흐름  

과학기술표준분류

기술혁신 · 과학기술정책

내용

오늘날 교통관리 및 통제는 지능형 수송시스템을 기반으로 하고 있으며, 시간이 흐름에 따라 연속적으로 교통정보를 정확하게 제공 그리고 예측하는 것은 매우 중요하다. 이러한 기술은 센서기술뿐만 아니라 교통시스템을 정확히 관리할 수 있는 교통모델을 개발함으로써 가능하다. 그래서 지능형 교통모델 개발이 절실히 필요하다.
지능형 수송시스템 기술을 통해서 도로 네트워크관리를 향상시킬 목적으로 정확한 교통량, 교통흐름, 교차로 혼합, 수송처리, 수송시간 등을 계산하고 더 나아가 교통사고, 최소시간로정(경로), 최소비용로정(경로), 사고위험 파악, 고속도로 병목현상 등을 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 퍼지로직(fuzzylogic), 신경망 네트워크(neuro network), 유전자 알고리즘(genetic algorithm) 등 지능화기반 교통모델이 이러한 분야에 적용되고 있는 문헌을 고찰하고 장래를 전망하였다.
지능화기반모델은 교통제어시스템, 수송네트워크, 지능화교통기반시선, 교통관리 및 통제에 적용되고 있다. 지능화기반모델은 창조하기 위해 학습, 선택, 진화 및 퍼지로직(fuzzy logic)의 요소들을 결합한다. 이러한 모델은 비구조적 자료에서 시작하여 구조적인 것을 찾아내는 식으로 지능형이라 할 수 있다. 지능화기반모델은 퍼지로직, 유전자 알고리즘, 신경망 네트워크, 여러 기법을 혼합하는 접근방법 또는 자료를 융합하여 접근하는 방법이 발전하고 있는 추세이다.
최종적으로 지능형 수송시스템은 차량안전을 우선으로 하고 공급망 네트워크 내에서 접근하거나 도시물류 상에서 하위시스템으로 연료 및 비용 절감을 위해 접근하고 있는 추세이다.

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