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[일시] 2025.01.16

[리뷰 논문]
- Bayesian Optimization for the Vehicle Dwelling Policy in a Semiconductor Wafer Fab
- A Gaussian-Process Based Data-Driven Traffic Flow Model and Its Application in Road Capacity Analysis

[요약]
본 세미나에서는 Simulation Optimization을 효과적으로 수행하기 위해서 Gaussian Process를 적용한 연구에 대한 두가지 논문을 다룬다.
첫번째 논문에서는 Semiconductor wafer fab의 환경에서 vehicle의 dwelling policy에 대한 성능을 매번 simulation을 통해 수행하는 데에는 어려움이 있기 때문에 해당 문제에서 Bayesian Optimization 을 적용하여 효율적인 탐색이 가능하도록 하는 기법에 대해 제안한다. 추가적으로 transportation demand에 따른 class 기반 clustering을 추가적으로 활용하여, demand pattern을 기반으로 보다 더 효율적인 policy를 적용할 수 있도록 하는 방식론을 적용한다.
두번째 논문에서는 traffic flow model에서 기존의 fundamental diagram(FD) 모델이 도로에 대한 정보(supply-side factor)를 제외한 채 차량 이동량에 대한 정보(demand-side factor)만을 반영한다는 문제점을 해소하기 위해 supply-side factor를 포함한 input feature으로 보다 더 정확한 traffic volume에 대한 estimation이 가능하도록 하는 방식론을 제안한다. 이때 Gaussian process를 적용한 연산을 통해서 복잡한 데이터 정보에 대한 불확실성 정보를 포함한 채 모델링하여 보다 더 실제 상황의 정보를 반영한 예측이 가능하도록 한다.

[녹화 영상 링크]
https://us02web.zoom.us/rec/share/2oSiMnWWMankps1gsVyRlQGcyQ9M1qOKFSODe-tmXtRpV2VrfwaqF8Z1t5Wk1BQS.RqPy7cRYks3bjxdI