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머신러닝을 이용한 이동 자원 관리 서비스

최종 수정일: 2023년 6월 12일



팀명

졸프 부수기

팀원 명단

정현제 황지혁 한이슬

지도교수

최훈 교수님

작품 배경 및 목적

- 최근 대두되는 MEC 개념과 딥러닝 기술을 활용하여 공공 운송수단의 상태를 모니터링하고

관리하는 서비스를 구현한다.

- 위와 같은 이동 자원 관리 서비스를 통해 도시 공공 운송수단의 잉여 자원을 보다 효율적으

로 이용할 수 있도록 한다.

작품 내용

- Anylogic 프로그램을 사용하여 시뮬레이터 제작

- DQN모델을 이용하여 시뮬레이터에서 얻은 정보 확인 및 모델 제작

- 웹사이트 UI를 통해 결과 화면 확인




 









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