• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.15-16
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• 2023

해상교통관제 구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측한다면보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 VTS 관점에서의 교통 혼잡을 정의하고, 과거 항적 데이터를 이용하여 항내 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안하였다. 또한, 실해역 데이터(대산항 VTS)를 적용하여 제안된 기술이 관제지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.06a
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• pp.319-322
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• 2014

VTS(Vessel Traffic Center)는 관할해역의 해상교통데이터를 수집하여 해상교통관제를 수행하고 있다. 이러한 해상교통데이터는 가공되지 않는 정보이므로, 관제사 및 선박 등 사용자가 유용하게 활용할 수 있는 형태로의 분석이 필요하다. 이는 객관적인 데이터로 관제사 및 선박에서 해상교통 안전정책을 수립하는데 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 수년간 VTS에 축적되고 있는 BIG DATA를 활용하여 해상교통패턴을 분석하고자 한다. 분석하는 해상교통패턴은 통항분포, 선종별 항적 비교, 예부선의 강 조류 주의구역 판별, 항로상 어선 조업 현황분석 등을 통해 빅데이터를 활용한 관제구역설정, 집중관제구역 검토가 가능하다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.269-270
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• 2016

빅데이터 분석을 통한 여러 산업 군과 융합으로 시너지를 발생시키기 위해서, 다양한 유형의 데이터 수집을 통해 빅데이터를 구성하는 것이 첫 번째 단계이며 기상, 교통, 인터넷 활동, 상권 등의 다양한 출처로부터 데이터 연계를 수행하고 사물인터넷과 같은 실시간으로 발생하는 로그 성 데이터 수집을 고려한 실시간 처리 시스템을 설계 하였다. 이를 통해 서로 다른 유형의 데이터가 빅데이터로 수집 되면 여러 산업 군에서 요구되는 인사이트 기반의 빅데이터 분석을 통해 B2B 또는 B2C 서비스에 응용 될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.121-123
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• 2014

최근 빅데이터의 등장으로 그에 따른 활용이 굉장히 광범위 해지고 있다. 빅데이터를 기반으로 한 행정자치 및 교통통제 서비스가 사용되고 있으며 앞으로도 빅데이터를 활용한 많은 서비스들을 사용할 수 있을 것이다. 이에 본 논문에서는 20대들이 자주 찾는 매장의 판매 데이터나 온라인 쇼핑몰의 검색 및 조회 순 등의 빅데이터를 정의하고 이를 활용한 20대 패션 트렌드 분석 방법을 제안하고 최적의 상품 진열 방법 등을 제시하여 판매율을 제고시키고자 한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.21 no.2
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• pp.74-84
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• 2022

Vehicle average speed information which measured at a point or a short section has a problem in that it cannot accurately provide the speed changes on an actual highway. In this study, segment separation method based on vehicle big data for accurate micro-speed estimation is proposed. In this study, to find the point where the speed deviation occurs using location-based individual vehicle big data, time and space mean speed functions were used. Next, points being changed micro-scale speed are classified through gradual segment separation based on geohash. By the comparative evaluation for the results, this study presents that the link-based speed is could not represent accurate speed for micro-scale segments.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.16 no.4
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• pp.1-12
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• 2017

Traffic accidents are caused by a combination of human factors, vehicle factors, and environmental factors. In the case of traffic accidents where rental cars are involved, the possibility and the severity of traffic accidents are expected to be different from those of other traffic accidents due to the unfamiliar environment of the driver. In this study, we developed a model to forecast the severity of rental car accidents by using Naive Bayes classifier for Busan, Gangneung, and Jeju city. In addition, we compared the prediction accuracy performance of two models where one model uses the variables of which statistical significance were verified in a prior study and another model uses the entire available variables. As a result of the comparison, it is shown that the prediction accuracy is higher when using the variables with statistical significance.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.19 no.4
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• pp.81-99
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• 2020

Origin-destination data have been collected and utilized for demand analysis and service design in various fields such as public transportation and traffic operation. As the utilization of big data becomes important, there are increasing needs to store raw origin-destination data for big data analysis. However, it is not practical to store and analyze the raw data for a long period of time since the size of the data increases by the power of the number of the collection points. To overcome this storage limitation and long-period pattern analysis, this study proposes a methodology for compression and origin-destination data analysis with the compressed data. The proposed methodology is applied to public transit data of Sejong and Seoul. We first measure the reconstruction error and the data size for each truncated matrix. Then, to determine a range of principal components for removing random data, we measure the level of the regularity based on covariance coefficients of the demand data reconstructed with each range of principal components. Based on the distribution of the covariance coefficients, we found the range of principal components that covers the regular demand. The ranges are determined as 1~60 and 1~80 for Sejong and Seoul respectively.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.407-410
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• 2013

2010년대에 들어서며 산업과 행정 등 전반 분야에 있어 주요한 아젠다가 되어 있는 빅 데이터는 산업화를 거쳐 전산화의 장벽까지 넘어선 각 분야에서 혁신적인 데이터 활용을 통해 새로운 가치를 창조하고 있다. RADAR 및 관제설비의 도입으로 고도화된 VTS의 관리 체계는 관제 서버의 구축과 선박의 선박자동식별장치(AIS)의 정착 등 항해설비 발전을 통해 전산의 장벽을 하나씩 거둬가고 있다. 이제는 실시간으로 수집되는 선박 교통 데이터를 통해 해사행정의 새로운 가치 창조를 모색해야 할 시점이다. 따라서 본 연구에서는 예시를 통해 빅 데이터의 개념을 정리하고 해상교통관제를 비롯한 해사행정 전반분야와 해운, 항만, 선박 사업자 전반에게 효율적인 업무 지원을 도모할 수 있는 모델을 제시하고자 하였다. 본 연구결과가 VTS 발전 방안으로 활용되어 제도 개선에 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.23 no.4
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• pp.120-130
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• 2019

In this study, based on the correlation between traffic volume data and vertical displacement data developed in previous research using the bridge maintenance big data of 2006, the vertical displacement estimation model using the traffic volume data of Gwangan Bridge for 10 years A comparison of the performance of the developed model with the current applicability is presented. The present applicability of the developed model is analyzed that the estimated displacement is similar to the actual displacement and that the displacement estimation performance of the model based on the structured regression analysis and the principal component analysis is not significantly different from each other. In conclusion, the vertical displacement estimation model using the traffic volume data developed by this study can be effectively used for the analysis of the behavior according to the traffic load of Gwangan Bridge.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.2
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• pp.58-71
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• 2021

The number of elderly people worldwide is rapidly increasing and the mobility handicapped suffering from inconvenient public transportation service is also increasing. In Korea and abroad, various policies are being implemented to provide high-quality transportation services for the mobility handicapped, and budget support and investment related to mobility facilities are being expanded. The mobility handicapped spends more time for transit transfer than normal users and their satisfaction with transit service is also lower. There exist transfer inconvenience points of the mobility handicapped due to various factors such as long transfer distances, absence of transportation facilities like elevators, escalators, etc. The purpose of this study is to find transfer inconvenience points for convenient transit transfer of the mobility handicapped using Smart card Big data. This study process traffic card transaction data and construct transfer travel data by user groups using smart card big data and analysis of the transfer characteristics for each user group ; normal, children, elderly, etc. Finally, find transfer inconveniences points by comparing transfer patterns between normal users and the mobility handicapped. This study is significant in that it can find transfer inconvenience points for convenient transit transfer of the mobility handicapped using Smart card Big data. In addition, it can be applicated of Smart card Big data for developing public transportation polices in the future. It is expected that the result of this study be used to improve the accessibility of transit transportation for mobility handicapped.