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확률적 상호 의존 관계 및 정황 데이터의 모델링 및 분석을이용하는 교통 예측

기관명, 출원인, 출원번호, 출원일자, 공개번호, 공개일자, 등록번호, 등록일자, 권리구분, 초록, 원본url, 첨부파일 순으로 구성된 표입니다.
기관명	NDSL
출원인	마이크로소프트 코포레이션
출원번호	10-2005-0089736
출원일자	2005-09-27
공개번호	20080509
공개일자	0000-00-00
등록번호
등록일자	0000-00-00
권리구분	KUPA
초록	주요 상습 정체 구역에 혼잡이 있게 될 때까지의 시간 및 혼잡이 해결될 때까지의 시간을 나타내는 변수를 비롯한 일련의 랜덤 변수로 교통 시스템을 추상화한 것에 기초하여 교통 흐름 및 혼잡에 관한 예측을 행할 수 있는 예측 모델을 통계적 기계 학습에 기초하여 구축하는 시스템 및 방법이 기술되어 있다. 관측 데이터는 교통 흐름 및 역동성(DYNAMICS)과, 시각, 요일, 휴일, 학교 상황, 및 스포츠 행사 등의 주요 집회의 타이밍 및 특성, 일기 예보, 교통 사고 보고, 및 공사 및 폐쇄 보고 등의 기타의 정황 데이터(CONTEXTUAL DATA)를 포함한다. 이 예측 방법은 데스크톱 상에, 모바일 장치 상에, 및 오프 라인 및 실시간으로, 혼잡에 대한 예측에 관한 디스플레이 그래픽 정보를 경보하고 또 자동화된 경로 추천 및 계획을 경보하는 데 사용된다.
원문URL	http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=KUPA&cn=KOR1020050089736
첨부파일