- 과제명 : 어텐션 메커니즘과 그래프인공신경망에 기반한 대도심 모빌리티 네트워크 분석 및 예측모델 기술 개발 (Attention based Graph Neural Network Models for Urban Mobility Network Analysis and Prediction)
- 사업명 : 기초연구실지원
- 위탁기관명 : 한국연구재단(과학기술정보통신부)
- 시작 및 종료일 : 22.06.01 ~ 24.02.29
- 연구책임자 : 윤윤진 한국과학기술원 부교수
1. 요약(Abstract)
This project aims to develop wide-area, mid- to long-term traffic prediction, user behavior extraction, anmd information service technology required for ‘Artificial intelligence + Mobility’. Combining the Graph Neural Network (GNN) and Attention mechanism, a multifaceted mobility network analysis prediction model with high-level spatiotemporal characteristics is developed. Through a research team that has conducted various research in the fields of mathematics, computer science, industrial and transportation engineering for many years, it secures expertise in transportation big data processing, artificial intelligence, graph modeling, pedestrian analysis, and network analysis.
본 연구과제에서는 4차 산업혁명 대표 기술 분야인 ‘인공지능 + 모빌리티’와 미래 도심 모빌리티 (future urban mobility)에 요구되는 광역, 중장기 교통 예측, 사용자 행태 추출 및 정보서비스 기술 개발을 목표로 한다. 인공지능 분야에서 새롭게 대두된 Graph Neural Network (GNN)과 Attention 메커니즘을 결합하여, 고도의 시공간적 특성 지닌 대도심 모빌리티 네트워크 분석 예측 모델을 다각적으로 학습하고, 이를 개인 이동행태에 적용한 모빌리티 정보 서비스를 개발한다. 다년간 수학, 전산학, 산업공학, 교통공학 분야에서 다양한 연구개발을 진행한 융합 연구진 구성을 통해, 교통 빅데이터 수집 및 가공, 인공지능, 그래프 모델링, 통행자 분석, 네트워크 분석 등의 전문성을 확보한다.
