최근 들어 이상기후 등 다양한 환경적 요인으로 인해 국지적이고 집중적인 호우가 빈발하고 있으며 도로상의 교통체증과 도로재해가 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 실시간, 단기간 이동성 강우정보 기술과 도로 기상정보를 활용할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. 강우센서는 총 4개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 1시간이면 약 360만 개의 데이터가 생산되게 된다. 5단계의 인공강우를 재현하여 실내 인공강우실험을 실시하고 이를 통해 강우센서 데이터와 강우량과의 상관성을 W-S-R관계식으로 정의하였다. 실내실험데이터와 비교하여 외부환경 및 데이터 생성조건이 다른 실외 데이터의 누적값을 계산하기 위해 Threshold Map 방식을 개발하였다. 강우센서에서 생산되는 대량의 데이터를 이용하여 실시간으로 정확한 강우정보를 생산하기 위해 빅 데이터 처리기법을 사용하여 계산된 실내 데이터의 Threshold를 강우강도 및 채널에 따라 평균값을 계산하고 $4{\times}5$ Threshold Map(4 = 채널, 5 = 강우정보 사상)을 생성하였고 강우센서 기반의 강우정보 생산에 적합한 빅데이터 처리기법을 선정하기 위하여 빅데이터 처리기법 중 Gradient Descent와 Optima Rainfall Intensity을 적용하여 분석하고 결과를 지상 관측강우와 비교검증을 하였다. 이 결과 Optima Rainfall Intensity의 적합도를 검증하였고 실시간으로 관측한 8개 강우사상을 대상으로 강우센서 강우를 생산하였다.
본 연구에서는 분산 컴퓨팅 및 개별 디바이스 활용을 통해 개인 정보 보호에 특화된 학습방법인 연합학습 방법론을 기반으로, 모바일 내비게이션 애플리케이션에서 수집된 대규모의 운전자 데이터를 이용하여 경로 선택 예측 모델을 수립하는 방법에 대해 고찰한다. 경로 선택 모델링에서 활용될 수 있는 운전자 데이터의 전처리 및 분석 방법을 수립하고, 서포트벡터머신(SVM) 및 다층 퍼셉트론(MLP)과 같이 기존에 널리 활용되는 학습 방법과 연합학습 방법의 성능과 특성을 비교한다. 분석 결과 연합학습을 통한 모델 성능은 중앙 서버 기반의 모델과의 비교에서 예측 정확도 측면의 차이가 거의 없는 것으로 나타났으나, 개별 데이터가 충분히 확보되는 경우 연합학습 모델과 같은 개인화 모델의 성능이 개선될 수 있다는 점을 확인하였다. 연합학습 모델은 본 연구의 경로 선택 모델링 사례와 같이 모빌리티 부문의 데이터 프라이버시 문제가 중요한 분야에서 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 경우에 그 활용 가치가 매우 높을 것으로 기대된다.
빅데이터를 이용한 데이터 분석 시스템은 정치, 교통, 자연재해, 쇼핑, 고객관리, 의료, 기상정보 등의 다양한 분야에서 활용할 가치가 있다. 특히 웨어러블 디바이스로부터 수집한 가속도 신호를 이용한 개인의 운동량 분석은 이미 보편화되어 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템에서 사용하는 데이터는 개인의 운동량을 측정하기에 필요한 데이터만을 저장하고 있기 때문에, 개인의 운동량외의 다양한 분석결과들은 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 개인의 스마트폰에서 수집 가능한 가속도 신호를 24시간측정하고 이를 빅데이터 기반으로 저장하여 집단 행동패턴 및 활동성 분석을 위한 시스템을 제안한다. 또한 다양한 스마트기기에서 사용할 수 있도록 표준 메시징을 이용하여 가속도신호를 송신하고 분석결과를 수신하는 시스템을 제안한다.
익산시는 전국의 0.51%, 전북의 6.3%에 달하는 중소 도시이다. 1읍 14면 14동의 행정구역을 가지고 있으며 자연산업의 특화 잠재력과 개발 사업에 유리한 자연환경을 가지고 있다. 또한 미륵사지를 포함한 다양한 역사문화자원을 가지고 있고 KTX 호남선 개통과 함께 고속철도 및 고속도로 등 교통기반이 우수한 인프라를 구축하고 있다. 그러나 인접 시 군과의 유기적인 연계성이 미약하고 인접지역의 대규모 개발, 특히 전주와 군산을 중심으로 한 지역 개발로 인적, 물적 유출이 우려된다. 이에 본 고에서는 SNS와 웹사이트에서 추출한 빅데이터 분석을 통해 익산이 보유하고 있는 도시 이미지 자산을 '익산역' 및 'ktx'를 키워드로 하여 분류해 보고 교통물류중심도시로서의 가능성을 알아보고자 한다. KTX 호남선 정차역 중 역세권을 중심으로 유사한 지역적 특성으로 개발이 이루어지고 있는 광주송정과 비교를 진행하였으며 이를 통해 향후 익산시의 도시 이미지 개선 및 수립방향의 기틀을 마련하고자 하였다.
본 연구의 목적은 시간이 경과하면서 통행속도와 같은 교통환경에 나타나는 변화가 대중교통이용자의 시간거리 접근성에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위하여 서울대도시권 대중교통체계의 3개년(2011년, 2013년, 2015년)의 각각 1주일치 통행기록을 담은 교통카드 데이터를 활용한다. 교통카드빅데이터에는 대중교통이용자들의 통행궤적에 대한 시 공간 정보가 담겨 있다. 본 연구에서는 교통카드 자료의 통행시간을 토대로 각 시점의 대중교통체계를 구성하고 있는 지하철 역 및 버스 정류장들 사이의 링크들의 시간거리를 산출한다. 실험 결과로 얻어진 통합 교통망에서 접근도 변화는 두 가지 관점으로 요약할 수 있다. 첫째, 해가 지날수록 접근도는 떨어지는 경향이 있다. 교통망이 더 복잡해짐으로 차량의 이동 속도가 저하되기 때문이다. 둘째, 요일별 접근도 변화 분석에서 주말에 접근도가 높아지는 경향이 있다. 이것은 버스노선들 상의 버스 속도가 주말에 빨라지기 때문이다. 접근도 변화의 분석을 위해 연도별과 요일별 차량속도와 승객수를 그래프로 설명한다.
본 연구는 빅데이터를 활용하여 감사 시 유의해서 살펴보아야 할 ITS 관련 정책이슈 탐색방법 개발 및 적용을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 William Dunn이 제안한 경계분석을 이론적 토대로 하여, 여기에 감사원 감사실무 프로세스를 접목한 감사이슈 분석 틀을 제안했다. 그리고 이 분석 틀을 전산으로 구현하기 위해 메타문제를 추정하는 개념이 경계분석과 유사한 텍스트마이닝 기법을 응용했다. 텍스트마이닝의 구체적 모형은 David Blei가 제안한 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 모형을 기반으로 하는 비대칭-대칭 혼합 어휘소 기반 LDA를 응용했다. 사례분석 결과, 경찰청에서 운영하는 도시교통정보시스템의 교통정보 수집률 저조와 국토교통부의 첨단교통관리시스템과의 중복 문제, 디지털 운행기록계의 주행거리 조작 등이 주요 이슈로 도출됐다.
본 연구에서는 도시부 도로의 다양한 자료를 수집하여 통행속도 변화에 대한 영향을 분석하였고, 이와 같은 빅데이터를 활용하여 GRU 기반의 단기 통행속도 예측 모형을 개발하였다. 그리고 Baseline 모형과 이중지수평활 모형을 비교 모형으로 선정하여 RMSE 지표로 예측 오차를 평가하였다. 모형 평가 결과, Baseline 모형과 이중지수평활 모형의 RMSE는 평균 7.46, 5.94값으로 각각 산출되었다. 그리고 GRU 모형으로 예측한 평균 RMSE는 5.08 값이 산출되었다. 15개 링크별로 편차가 있지만, 대부분의 경우 GRU 모형의 오차가 최소의 값을 나타내었고, 추가적인 산점도 분석 결과도 동일한 결과를 제시하였다. 이러한 결과로부터 도시부 도로의 통행속도 정보 생성 과정에서 GRU 기반의 예측 모형 적용 시 예측 오차를 감소시키고 모형 적용 속도의 개선을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
인류 문명의 발전은 산업화에 따른 도시의 발전과 운송 기술의 진화와 맥을 같이한다. 지금까지의 도시 발전은 수송비 절감과 한정된 중심업무 지구로서의 토지 이용 요구에 따라 진행되어왔다. 도시 인구 밀집도의 지속적인 증가는 지가상승, 교통 혼잡, 빈부격차, 공해발생 등과 같이 사회·경제적으로 많은 문제를 일으켜 왔고 현재의 도시 생태 시스템으로는 전반적인 해결에 어려움이 있다. 그러나 문제의 해결을 위한 실마리는 바로 도시생태계 내에서 찾을 수 있다. 서울 심야버스 운행 노선의 설계는 바로 심야의 도시 내 이동 인구의 흐름을 정보통신 기술을 이용해 분석하여 얻은 결과이다. 이렇듯 도시 문제의 해결은 도시 생태계의 분석에서 출발하는 것이 타당하다. 문제의 원인을 알았다면 시민의 삶의 질을 높이기 위해 빅데이터 플랫폼 구축이 필요하고 이를 통한 해결이 가능하다. 이 플랫폼의 중심에는 정보통신 기술의 기반 하에 도시의 구성 요소와 연결되어 실시간 수집, 분석 및 적용되는 빅데이터가 자리 잡고 있어야한다. 본 연구를 통해 지속 가능한 스마트 시티를 위한 빅데이터 플랫폼 구축과 적용 방안에 대하여 고찰한다.
자동차 보급률 증가로 인해 교통 혼잡, 불법 주정차 등의 사회적 문제가 발생하고 있다. 특히 불법 주정차는 교통 혼잡, 주차 공간 부족 등 부가적인 문제를 발생시키고 있다. 따라서 각 지방자치단체에서는 불법 주정차 문제를 해결하기 위한 방안을 연구하고 있다. 그러나 이러한 방안은 초기 비용 발생 및 인력 부족 등의 한계가 있다. 한편, 정보통신의 발달에 따라 공공 업무에도 대량의 공공데이터를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구 또한 빅데이터 처리 플랫폼 부족 및 분석 시스템이 미흡한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 불법 주정차 데이터와 같은 공공 데이터를 효율적으로 처리하기 위해, 주정차 단속 시스템을 위한 하둡 기반 대용량 데이터 관리 및 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 주차단속을 수행할 때 주차단속 데이터를 하이브(Hive)를 통해 저장하고, 단속된 차량의 차주를 검색하여 단속임을 알리거나 과태료를 부과한다. 둘째, 웹 인터페이스를 통해 수집된 주차단속 데이터에 대한 다양한 분석을 수행하고, 분석된 데이터에 대한 R을 이용한 시각화를 제공한다.
고속도로의 효율적 운영과 지속가능한 이동환경 제공을 위해 정확한 통행실적의 파악은 필수적이다. 그러나 인프라 및 기술적 제약, 추정을 통한 기존 연구방법의 한계, 통합 빅데이터 활용의 제약 등의 이유로 즉각적이고 정확한 고속도로 통행실적 산정에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 자동요금징수시스템, 단거리전용통신 등으로부터 수집된 실시간 빅데이터를 활용하여 개별 차량의 고속도로 기종점통행량(Origin-Destination: OD) 및 주행거리를 분석하고 이를 기반으로 고속도로 통행실적을 산정하는 방법론의 틀을 제시하였다. 특히 데이터상 하나의 통행임에도 불구하고 분할된 통행으로 나타나는 데이터상 오류를 통행궤적 및 주행특성 진단을 통해 올바르게 연결함으로써 보다 신뢰성 있는 고속도로 통행 OD를 구축하고자 하였다. 연구 결과 개별 차량의 분할된 OD 통행이 20분 내 연속되는 경우 통행연결이 필요하며 통행연결, 주행거리 산정, 누락교통량 비율 보정, 비연계 구간 연계 과정을 거쳐 전국 고속도로의 일평균 통행실적은 248,624천대·km/일로 도출되었다. 이는 도로업무편람에서 제시하는 248,166천대·km/일과 비교 시 약 458천대·km/일이 높았다. 본 연구의 결과는 기존의 조사과정에서 누락된 통행실적의 보완가능성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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