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교통부문 Deep Learning 활용 방안

한국교통연구원 2020.02.27
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한국교통연구원은 본 고에서 Deep Learning 기법이 활용된 교통부문 연구 사례를 살펴보고 Deep Learning 기반 연구개발 과제를 제안하고자 하였다.

- Deep Learning은 심층 신경망을 기반으로 한 다양한 아키텍처와 대규모 데이터를 이용한 학습으로 대표되는 새로운 도구로 지난 10년간 다양한 분야에서 큰 성과를 내고 있음.

- 교통부문은 대규모 데이터를 이용한 분석이 요구되는 분야로 최근 다양한 분야에서 Deep Learning 적용한 연구가 진행됨.

- Deep Learning은 결과물의 해석의 어려움 등 몇 가지 문제점이 존재하지만 대규모 데이터를 이용해야 하거나 이용하는 것이 유리한 문제에는 활용 가능성이 높음.

<차례>
Ⅰ. 연구의 개요
Ⅱ. Deep Learning의 기본구조 및 유형
Ⅲ. 교통부문 Deep Learning 활용 연구 사례 및 적정 활용 방향
Ⅳ. Deep Learning 기반 연구개발 과제 제안
Ⅴ. 결론 및 제언

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