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심층신경망을 이용한 지역간 수단선택 모형 구축 ＝ Establishment of travel mode choice model in intercity passenger travel using deep neural networks / 공민선 ; 이장호 ; 박범환 1

Abstract 1

초록 1

1. 서론 1

2. 선행연구 고찰 2

2.1. 로짓 모형을 이용한 수단선택 연구 2

2.2. 로짓 이외의 수단선택 연구 3

2.3. 시사점 도출 4

3. 자료 구축 4

3.1. 분석 대상 4

3.2. 전체 기종점 자료 4

3.3. 4개 수단이 모두 존재하는 기종점 자료 5

4. 모형 구축 5

4.1. 변수 설정 5

4.2. 로짓 모형 구축 6

4.3. 심층신경망 활용 8

5. 모형 적합성 검증 10

5.1. 모형 평가 지표 10

5.2. 전체 기종점 자료 10

5.3. 4개 수단이 모두 존재하는 기종점 자료 11

6. 결론 및 시사점 12

References 12

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
전기철도 전차선로 부품의 3차원 디지털화 연구 = 3D digitization of overhead catenary equipment in electric railway 홍석진, 이종우, 이기원, 최균석, 박영 p. 321-326

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Squat 결함의 매개변수 분석을 통한 국내 선로별 피로수명평가 = Fatigue life evaluation of domestic track through the parameter analysis of squat defects 서종민, 한창용, 정찬묵, 성덕룡, 권세곤 p. 327-338

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생성적 대립 신경망과 심층 신경망 기반의 선로 침입 판별 알고리즘 = Railway track intrusion classification algorithm based on generative adversarial network and deep neural networks 이수형, 이희성 p. 339-345

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교류전기철도 전차선로 설비에 낙뢰 유입시 과도특성 해석 = Analysis of transient characteristics when lighting strikes in AC electric railway catenary facilities 안태혁, 창상훈 p. 346-353

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심층신경망을 이용한 지역간 수단선택 모형 구축 = Establishment of travel mode choice model in intercity passenger travel using deep neural networks 공민선, 이장호, 박범환 p. 354-366

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경량전철 열차제어용 무선통신장치 성능검증 도구개발 = Development of performance verification tool for train control wireless communication device in light rail 안창영, 박용식, 이재호 p. 367-375

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철도차량용 45kW급 마그네틱 기어드 동기전동기 이중 회전자의 설계 신뢰성 분석 연구 = Study on design reliability analysis of dual rotor 45kW-class magnetic geared synchronous motor for railroad vehicles 홍성용, 박찬배 p. 376-385

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토지이용패턴과 사회경제지표가 지하철 수요 변화에 미치는 영향 : The impact of land use patterns and socioeconomic factors on changes in subway travel demand : focused on Seoul subway line 9 / 서울 지하철 9호선을 중심으로 민하루, 서영현, 강승모 p. 386-397

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참고문헌 (11건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 M. J. Kim (2018) A Comparative Analysis of Logit Mode Choice Models Examining Estimation and Suitability, Master's thesis, Graduate School of Environmental Studies, Seoul National University. 미소장
2 J. H. Joo, J. Y. Yeon, C. S. Kim (2015) Analysis the Effects on Mode Choice of Individual Characteristics of Choice Riders, Proceedings of the KOR-KST Conference, 73, pp. 376-381. 미소장
3 J. H. Kim (2000) A Comparison and Study on Logit-Type Model in Transportation Mode Choice, Master's thesis, Graduate School of Environmental Studies, Seoul National University. 미소장
4 Ch.Ravi Sekhar, Minal, E.Madhu (2016) Mode Choice Analysis Using Random Forrest Decision Trees, Transportation Research Procedia, 17, pp. 644-652. 미소장
5 J. W. Jung, J. H. Chung (2006) The study of Mode Choice Model Applicable to Bayesian Network, Decision Trees and Neural Network, Proceedings of the KOR-KST Conference, 53, pp. 158-164. 미소장
6 D. H. Bang (2019) Estimation of Travel Mode Choice Models using Deep Neural Networks, Master's thesis, Graduate School of Environmental Studies, Seoul National University. 미소장
7 Korea Transport Data Base (2020) 2019 Passenger Travel Demand Analysis. 미소장
8 Korea Transport Data Base (2020) 2019 National Transportation Demand Analysis Explanatory Material that reflects GTX. 미소장
9 G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani (2021) An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, 2nd Edition, Springer Newyork, N.Y., pp. 403-442. 미소장
10 S. Loffe, C. Szegedy (2015) Batch Normalization : Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift, Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning, Lille, pp. 448-456. 미소장
11 V.A. Profillidis, G.N. Botzoris (2018) Modeling of Transport Demand, 1st Edition, Elsevier, Cambridge, pp. 211-213. 미소장

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