안녕하세요.
담당 매니저 김수민입니다.
기간제(상주) 프로젝트 희망 근무 시작일을
등록해 주시면, 파트너님의 일정에 맞는
적합한 프로젝트를 추천해 드려요.
플러스
도시 교통량 예측
개발
데이터 분석ㆍBI, AI 모델 구축, 머신러닝ㆍ딥러닝
프로젝트 배경
1) 문제점 - 출퇴근형, 생활권형, 이벤트 영향형 교차로는 패턴이 다릅니다. - 한 모델의 평균 성능만 제시하면 특정 교차로의 큰 오차가 가려지고 실제 신호 운영에 사용할 수 없습니다. - 55개 교차로의 상이한 패턴, 방향별 교통량과 시간대 효과, 운영자가 이해할 수 있는 차량 단위 오차 표현이라는 제약이 있었습니다. 2) 프로젝트 목표 - 기준 모델부터 공간·시계열 모델까지 동일 조건에서 비
프로젝트 성과
예측 정확도 95.03% 달성
55개 교차로 전체 평균 정확도 확보
교차로당 평균 오차 약 7대
실제 운영에 활용 가능한 수준의 오차로 개선
핵심 기능
교차로별 예측 대시보드
시간대별 예측선과 실제값 비교
진행 단계
데이터 품질 진단
2025.03.
교차로별 데이터 특징과 결측 패턴 분석
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 스마트시티 카테고리의 교통량 예측 모델로, 도시정보센터 운영자를 메인 타깃으로 합니다. 도시정보센터가 일주일 단위 혼잡을 미리 검토한다는 운영 시나리오를 기준으로, 전체 평균이 아닌 교차로별 예측 품질을 납품 가능한 보고서로 만들었습니다. 2) 작업 범위 데이터 품질 진단과 특징 설계부터 모델 학습·비교·교차로별 검증, 운영 보고용 시각화와 해석 작성까지 담당했습니다. 3)

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개발 · 법인사업자

프로젝트 정보

참여 기간
2025.03. ~ 2025.06.
참여율
참여율이 100%인 프로젝트는 해당 파트너님이 온전히 작업한 결과물입니다.
외부 공동 작업의 경우 기여도에 따라 참여율이 달라지며 역할, 프로젝트 설명을 통해 업무 분야 및 참여 범위를 확인할 수 있습니다.
100%
역할
데이터 사이언티스트
관련 기술
Evaluation
Python
GAT/STGCN
LSTM