교통분야의 리빙랩 적용사례 연구 : 보행자 자동감지 횡단보도 시스템을 중심으로
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공동연구자(20)
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Choo, Sangho
5건
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Kim, Sujae
5건
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추상호
4건
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한재윤
3건
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Han, Jaeyoon
2건
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Lee, Hyangsook
2건
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문형택
2건
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이경재
2건
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이향숙
2건
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추상호
2건
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Jeon, Nayeoung
1건
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Joo, Jaehong
1건
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Kim, Ji yoon
1건
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Lee, Gyeongjae
1건
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Moon, Hyungtaek
1건
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Sohn, Byung hee
1건
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김지윤
1건
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손병희
1건
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전나영
1건
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주재홍
1건
'김수재'의 연구자 점유율
논문점유율 요약
| 동일주제 총논문수 |
주제별 연구자 총논문수 |
연구자점유율(주제별 연구자점유율의 평균) |
| 5,124 |
34 |
|
연구자 점유율
| 주제 |
주제별 논문수 |
주제별 연구자논문수 |
주제별 연구자점유율 |
| 주제분류(KDC/DDC) |
운송 육지운송
|
408
|
5
|
|
| 주제어 |
transfer time
|
1
|
1
|
|
|
승시간
|
1
|
1
|
|
|
환승시간
|
1
|
1
|
|
|
자동감지 횡단보도 시스템
|
2
|
1
|
|
|
연계수단 통행
|
2
|
1
|
|
|
통합모빌리티 서비스
|
3
|
1
|
|
|
위험운전유형
|
3
|
1
|
|
|
안전운전 교육
|
4
|
1
|
|
|
운행기록장치
|
4
|
1
|
|
|
고속버스
|
5
|
1
|
|
|
환승통행
|
6
|
1
|
|
|
Smart Card Data
|
8
|
1
|
|
|
교통카드데이터
|
21
|
2
|
|
|
운전시뮬레이터
|
11
|
1
|
|
|
가구통행실태조사
|
22
|
1
|
|
|
회귀모형
|
63
|
2
|
|
|
다항 로짓모형
|
73
|
1
|
|
|
보행자
|
71
|
1
|
|
|
심층 신경망
|
162
|
2
|
|
|
교통안전
|
122
|
1
|
|
|
리빙랩
|
129
|
1
|
|
|
Regression
|
140
|
1
|
|
|
deep neural network
|
139
|
1
|
|
|
Deep Learning
|
1,788
|
1
|
|
|
딥 러닝
|
1,935
|
2
|
|
| 계 |
|
5,124 |
34 |
|
| * 주제로 분류 되지 않은 논문건수 |
|
0 |
|
