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교통관제및운영 연구실
한남대학교 빅데이터응용학과 심지섭 교수
심지섭 교수 연구실
기본 정보
논문
구성원

교통관제및운영 연구실

한남대학교 빅데이터응용학과 심지섭 교수

한남대학교의 교통관제및운영 연구실입니다.

연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

9총합

5개년 연도별 피인용 수

31총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
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·
인용수 11
·
2024
Factors influencing bus-to-subway transfer duration at subway stations: Evidence from large-scale smart card data in Seoul
Jae-Hwan Kim, Kitae Jang, Jisup Shim
IF 6.3 (2024)
Journal of Transport Geography
https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2024.103969
Smart card
Public transport
Transport engineering
Transfer (computing)
Metropolitan area
Megacity
Transfer station
Pedestrian
Duration (music)
Serviceability (structure)
Engineering
Computer science
Civil engineering
Geography
Computer security
2
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인용수 2
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2023
교통 빅데이터 활용 시 개인 정보 보호를 위한 연합학습 기반의 경로 선택 모델링
심지섭
IF 0.767 (KCI 2023)
한국ITS학회 논문지
본 연구에서는 분산 컴퓨팅 및 개별 디바이스 활용을 통해 개인 정보 보호에 특화된 학습방법인 연합학습 방법론을 기반으로, 모바일 내비게이션 애플리케이션에서 수집된 대규모의운전자 데이터를 이용하여 경로 선택 예측 모델을 수립하는 방법에 대해 고찰한다. 경로 선택모델링에서 활용될 수 있는 운전자 데이터의 전처리 및 분석 방법을 수립하고, 서포트벡터머신(SVM) 및 다층 퍼셉트론(MLP)과 같이 기존에 널리 활용되는 학습 방법과 연합학습 방법의성능과 특성을 비교한다. 분석 결과 연합학습을 통한 모델 성능은 중앙 서버 기반의 모델과의비교에서 예측 정확도 측면의 차이가 거의 없는 것으로 나타났으나, 개별 데이터가 충분히 확보되는 경우 연합학습 모델과 같은 개인화 모델의 성능이 개선될 수 있다는 점을 확인하였다.연합학습 모델은 본 연구의 경로 선택 모델링 사례와 같이 모빌리티 부문의 데이터 프라이버시 문제가 중요한 분야에서 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 경우에 그 활용 가치가 매우높을 것으로 기대된다.
https://doi.org/10.12815/kits.2023.22.6.157
연합학습
경로선택 모델링
교통 빅데이터
Federated Learning
Route Choice Modeling
Transportation Big Data
3
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인용수 3
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2022
An Evaluation Method of Road Link Functionality Using Individual Trajectory Data and Weighted Network Analysis
Jisup Shim, Jiho Yeo
IF 2.3 (2022)
Journal of Advanced Transportation
Road links within a city are hierarchical according to their structure and function. Upper-level road links, such as highways and arterials, are designed to maintain higher mobility and traffic flow, while lower-level road links should be more accessible. However, depending on the origin-destination demand pattern (O-D), drivers’ route choice, land use, and urban infrastructure, the actual usage pattern of roads could be different from the designed intention. This difference ultimately puts a load on certain road links and causes traffic jams. In order to handle this issue, it is necessary to create an appropriate evaluation method for the functionality of road links in advance. The research suggests an evaluation method to examine the functionalities of the roadways by using real-world mobility data and weighted network analysis. In the study, the roles of links were defined and quantified by three network attributes, in-strength, out-strength, and betweenness centrality. Derived attributes were used to cluster links with similar travel patterns. Furthermore, the concept of link reliability was introduced to measure the reliance of the network on individual links. Those network indices make it possible to evaluate the functioning of roads based on people’s travel patterns and to detect critical links that are irreplaceable and difficult to detour. This information can be used to determine the priorities of upcoming improvements and ultimately improve the efficiency of operation and maintenance of the road link networks.
https://doi.org/10.1155/2022/4960882
Betweenness centrality
Transport engineering
Computer science
Centrality
Reliability (semiconductor)
Function (biology)
Network analysis
Flow network
Data mining
Engineering
Mathematics
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