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AI 도시교통과 모빌리티
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AI 도시교통과 모빌리티

  • 원제무
  • |
  • 세진사
  • |
  • 2025-07-16 출간
  • |
  • 308페이지
  • |
  • 175 X 245mm
  • |
  • ISBN 9791160456851
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

목차

『1부 AI 기반 도시교통계획과 머신러닝 및 딥러닝』
01 AI 기반 교통계획이란 무엇인가?
1. 교통계획의 개념 및 역사
2. AI 기반 도시교통계획 등장배경, 목표, 과정
3. AI 도시교통계획의 정책목표별 전략, 교통정책별 전략, 주요 교통수단별 목표 및 전략
4. AI 기반 도시교통계획의 중단기 정책별 특징과 역할, 활용 예시
5. 기존 도시교통계획과 AI 기반 도시교통계획의 특징비교
6. 기존 도시교통계획의 교통수요추정모델과 AI 도시교통계획의 수요추정 모델의 특징 비교
02 도시교통분야에서 AI는 어떤 진화과정을 거쳐 현재까지 왔는가?
1. AI가 도시교통과 모빌리티의 패러다임을 바꾸고 있다
2. 도시교통분야에도 생성형 AI 시대(2020년대∼미래)가 열리다
3. 도시교통분야의 AI가 자율주행차, MaaS, 라스트 마일 모빌리티, DRT, 스마트 시티를 탄생시키다
03 도시교통분야에서 AI의 활용 분야, 역할, 효과
1. 도시교통분야에서 AI의 주요 활용 분야
2. 도시교통분야에서 AI가 제공하는 편익
3. 도시교통분야에 활용되는 AI 기술의 목표와 역할
4. 도시교통분야에서 AI의 활용 예시별 주요기능
5. 도시교통분야에서 AI 활용과 관련된 현안과제
6. 미래 도시교통분야의 AI 기반 교통시스템 트렌드 예측
04 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI는 어떻게 탄생되었나?
1. 머신러닝과 딥러닝 특징은 무엇이며 도시교통분야에서는 어디에 활용되나?
2. 생성형 AI(Generative AI)로 오기까지: 개요와 특징
3. 생성형 AI와 딥러닝 발전과정과 ANI, AGI, ASI와 연결성
4. 생성형 AI는 머신러닝과 딥러닝, 그리고 ANI, AGI, ASI 흐름 속에서 탄생
05 LLM(거대언어모델) ⇒ LMM(거대멀티모달모델) ⇒ LAM(거대행동모델)
1. AI는 거대언어모델(LLM), 거대멀티모달모델(LMM), 거대행동모델(LAM)로 진화 중이다
2. LLM, LMM, LAM: 원리 및 이론
3. 2012년 구글 고양이 인식사건 이후 AI 발전사
4. 딥러닝은 신경망과 은닉층을 중심축으로 설계되었다
5. 딥러닝 심층 탐구: 숨겨진 층, 중간세포층이 필요한 이유
6. 귀납적 인공 신경망과 파라미터, 그리고 강화학습

『2부 AI 기반 도시교통계획에서 데이터와 AI 기반 교통수요 예측』
06 AI 기반 도시교통계획에서 빅데이터의 역할
1. 빅데이터의 정의, 특성, 분석, 기술
2. 도시교통분야에 활용되는 주요 빅데이터 분석 알고리즘의 원리, 특성, 활용성
3. 실시간 AI 기반 데이터 처리: 원리, 활용 사례
4. 빅데이터 기반 예측 분석 및 데이터 레이크 기술 개요 및 교통분야 적용 사례
5. 도시교통분야에서 빅데이터가 활용되는 정책 및 전략
07 AI 기반 교통수요 예측
1. 교통수요 예측의 중요성 및 기존 수요예측 방법의 한계
2. AI 기반 교통수요 예측모델: 시계열 예측모델, 회귀 예측모델, 딥러닝 예측모델
3. 실시간 교통수요 예측
08 AI 딥러닝 기반 4단계 교통수요 추정
1. 4단계 교통수요 추정모형의 개요
2. 4단계 교통수요 분석기법의 유형
3. 딥러닝의 RNN 모델과 LSTM을 이용한 4단계 교통수요 예측 도구(플랫폼, 앱)
4. AI 기반 4단계 교통수요추정 모델 예제

『3부 ITS, 교통혼잡 관리, 안전, 대중교통 최적화』
09 AI와 지능형 교통시스템(ITS)
1. AI 기반 지능형교통시스템 서비스 분야별 역할, 특징, 활용성
2. AI 기반 ITS는 빅데이터, IoT, 클라우드 컴퓨팅과 융합을 통해 구축
3. AI와 ITS 기반 교통흐름 관리
4. AI 기반 대중교통시스템 최적화
5. 국내외 AI 기반 ITS 구축 사례를 분석 및 성공요인
6. AI 기반 ITS 성공을 위한전략 및 시사점
10 AI 기반 교통안전
1. AI 기반 교통사고 예측 및 방지 기술
2. AI 기반 교통안전 모니터링 시스템
3. AI 기반 교통사고 분석 및 대응
4. AI 기반 교통사고 분석과정 및 모델

『4부 AI 기반 MaaS, 자율주행자동차, UAM, 커넥티드 카』
11 AI 기반 MaaS(Mobility as a Service)
1. MaaS의 정의, 요소, 이점, 등장배경
2. MaaS와 교통계획 및 모빌리티 간의 관계
3. AI 기반 모빌리티 플랫폼의 역할과 MaaS 데이터 분석과정
4. MaaS 플랫폼 구축 및 운영에 필요한 기술 요소, 운영 전략, 비즈니스 모델 분석
5. MaaS의 세계도시 활용 사례 및 시사점
12 AI 기반 자율주행자동차
1. 자율주행차와 핵심기술
2. 자율주행차의 기술 동향 및 자율주행차의 레벨
3. 자율주행차량의 선도 기업의 주요 기술, 개발 현황, 성과
4. 자율주행차가 가져오는 편익
5. 자율주행차의 운전자 보조장치(ADAS)
6. 자율주행시스템의 안전 및 보안 분석
7. 자율주행차 관련 윤리적 쟁점 및 사회적 영향
8. 자율주행자동차의 위치추정 및 주행예측, 경로계획, 동작결정, 제어 등의 기술
13 AI 기반 도심항공교통, 자율주행 로보택시, 개인 맞춤형 모빌리티 서비스
1. AI 기반 도심항공교통(UAM)
2. 자율주행 로보택시의 목표, 유형별 기술 특징, 역할, 장단점 및 활용 예시 분석
3. 개인 맞춤형 모빌리티 서비스의 목표, 유형별 특징, 역할, 장단점 및 활용 예시 분석
14 AI 기반 커넥티드 카
1. 스마트 시티에서 AI 기반 커넥티드 카의 역할, 효과
2. AI 기반 모빌리티에서 커넥티드 카의 목표, 기술 특징, 역할, 효과, 장단점, 활용 예시

참고문헌
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