• 대한교통학회지
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• 제33권1호
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• pp.14-28
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• 2015

2000년대 중반부터 인터넷 검색 트래픽을 활용한 다양한 연구가 진행되었다. 대표적으로 구글은 미국의 독감 발병 상황을 인터넷 유저의 검색 패턴을 통해 예측하는 서비스를 만들기도 하였다. 교통지표 역시 인터넷 검색 패턴과 유사할 수 있다는 가설을 확인하기 위하여, 검색 트래픽 데이터를 활용하여 고속도로의 진입 교통량과 구간 속도를 추정하는 모형을 구축하고 적합도 등을 확인하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과, 첫째, 출퇴근의 상시적 통행이 이루어지는 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 구글 검색 트래픽이 입력변수로 우수하였고, 검색 트래픽과는 음의 상관관계를 보였다. 둘째, 여가 통행이 집중적으로 나타났던 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 네이버의 검색 트래픽이 입력변수로 선정되었으며, 검색 트래픽과는 양의 상관관계가 나타났다. 셋째, VDS 속도의 경우 시계열 도표상 검색 트래픽과 음의 상관관계를 보였다. 넷째, 검색 트래픽을 입력변수로 활용한 전이함수 잡음 시계열 모형은 그렇지 않은 시계열 모형에 비해 비교적 적합도가 우수하다는 결과를 도출하였다. 다만, VDS 속도 모형의 경우 다수의 입력변수가 포함되고 모형 계수의 부호가 상이함에 따른 한계가 존재하였다. 향후 검색 트래픽의 출처나 검색어, 혹은 시차 및 집계 단위에 대한 추가적 연구가 진행된다면, 교통 분야의 빅 데이터 연구시 활용 폭이 넓어질 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.177-182
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• 2023

우리나라는 현재 65세 이상 인구가 약 15%에 이르는 고령화 사회이다. 이에 따라 현재 정부에서는 여러 가지 대책을 마련하고 있지만, 줄어들기 보다는 오히려 빠르게 증가하고 있는 문제가 바로 노인 교통사고이다. 당장 여러 매체에서도 바로 확인을 할 수 있을 정도로 많이 증가하였고, 현재 교통사고로 숨지거나 다치는 노인이 하루 평균 약 110명, 한 해 약 4만 여명에 달하고 있고, 경찰청의 발표에 따르면 5년 전 보다 노인 교통사고 발생률이 25% 가량 증가하였음을 발표한 바 있다. 이러한 노인 교통사고에 대하여 본 논문은 빅 데이터 분석, R 프로그래밍 언어를 통하여 노인 교통사고를 분석하여, 노인 교통사고의 주된 원인과 이를 방지할 수 있는 대책이 필요한 지역을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.586-589
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• 2018

도로 교통 시스템에 빅데이터 기술이 융합되면서 운전자와 보행자에게 편리하고 도움이 되는 새로운 서비스들이 생겨나고 있다. 다양한 교통 데이터를 수집하고 분석함으로써 교통 시스템에서 흔히 발생할 수 있는 정체 현상 또는 교통량 등을 예측하는 모델이 개발되고 있다. 본 논문에서는 대구시에서 수집한 택시 경로 데이터를 이용하여 대구시의 지도 위에 해당 데이터를 시각화한다. 그 다음으로 대구 시 내의 도로 구간을 설정하고, 택시 데이터의 위치와 속도 데이터, 그리고 도로 구간 정보를 이용하여 해당 구간의 교통량과 구간에서의 차량 평균 속도를 구한다. 이 결과를 이용하여 특정 도로 구간에 대한 교통 시스템 문제 파악에 도움을 주고자 한다.

• 전자통신동향분석
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• 제36권6호
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• pp.55-66
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• 2021

The air traffic industry, one of Korea's major industries, has recently experienced increased demand from overseas air passengers, launched a low-cost airline, and increased special freight transportation capacity. These initiatives have had a positive impact on air traffic (for example, profitability); however, air traffic management has become more complex, which has increased the incidence of aviation accidents and created safety hazards. There is an increasing need to collect and analyze aviation data that can proactively respond to aviation accidents. Concatenation of collected aviation data as big data and the development of artificial intelligence technology are gradually expanding aviation safety event analysis from conventional statistical analysis to machine learning-based analysis. This paper surveys the trends of flight safety event analysis to derive aviation safety risk factors by looking at the types and characteristics of aviation data that can be used to predict accidents related to safety in aviation operations.

• 한국도로학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.99-107
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• 2016

PURPOSES : This study was initiated to estimate expressway traffic congestion costs by using Vehicle Detection System (VDS) data. METHODS : The overall methodology for estimating expressway traffic congestion costs is based on the methodology used in a study conducted by a study team from the Korea Transport Institute (KOTI). However, this study uses VDS data, including conzone speeds and volumes, instead of the volume delay function for estimating travel times. RESULTS : The expressway traffic congestion costs estimated in this study are generally lower than those observed in KOTI's method. The expressway lines that ranked highest for traffic congestion costs are the Seoul Ring Expressway, Gyeongbu Expressway, and the Youngdong Expressway. Those lines account for 64.54% of the entire expressway traffic congestion costs. In addition, this study estimates the daily traffic congestion costs. The traffic congestion cost on Saturdays is the highest. CONCLUSIONS : This study can be thought of as a new trial to estimate expressway traffic congestion costs by using actual traffic data collected from an entire expressway system in order to overcome the limitations of associated studies. In the future, the methodology for estimating traffic congestion cost is expected to be improved by utilizing associated big-data gathered from other ITS facilities and car navigation systems.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.129-140
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• 2017

낮은 시정, 강우, 강풍, 고온 등 기상 상태는 운전 능력, 차량 성능(예: 마찰, 안정성, 조작력), 노면 마찰력, 도로 인프라, 추돌 위험, 교통 흐름 및 도로 관리자 생산성 등에 영향을 미친다. 최근에는 CCTV, 도로 센서, 차량 센서 등 다양한 도로 기상 빅데이터 소스들이 개발되면서 이러한 기상 관련 문제들 해결에 적용되고 있다. 본 연구는 이러한 도로 기상 빅데이터 소스들의 유형과 특징을 정의하고 국내외 실증 사례들을 통해 도로 기상 빅데이터 유형별로 관련 문제들 해결에 활용하는 전략에 대해 제시하고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제22권3호
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• pp.27-39
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• 2004

현재 도시의 교통안전 정책의 시행효과를 분석하는 연구가 매우 미흡한 실정이다. 도시의 교통특성에 맞는 교통안전정책 시행은 도시의 교통사고 감소에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 전국 시급 81개 도시를 대상으로 인구 규모별로 네 개의 그룹으로 구분하여 교통사고와 교통안전정책간 연관성을 여러 통계기법을 적용하여 분석하였다. 교통사고자료(9개 항목), 교통안전정책(9개 항목)에 대한 통계분석도 각각 시행하였고, 교통사고자료와 교통안전 정책간 회귀분석 모형을 설정하여 어느 정책이 효과가 있었는지 분석하였다. 분석결과, 도시의 교통사고를 감소시키는 교통안전 정책이 도시별로 각각 다르게 나타났다. 분석결과에 따라서 도시별 교통안전정책의 추진 방향이 본 연구를 통해 새로이 제시되었다. 도시의 규모가 큰 도시는 교통안전시설에 대한 예산투자 정책이 상대적으로 교통사고 감소에 영향을 크게 미치는 것으로 나타났으며, 중소도시에서는 교통단속정책과 교통안전교육이 사고를 줄이는데 상대적으로 효과가 있는 것으로 분석되었다.

• 정보화연구
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• 제11권4호
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• pp.449-462
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• 2014

빅 데이터 시대에서 데이터를 획득하고 저장하며 실시간으로 유입되거나 저장 된 데이터를 분석하는 처리 시스템은 다양한 부분을 고려해야 한다. 기존의 데이터 처리 시스템들과는 상이하게 빅 데이터 처리 시스템들에서는 시스템 내에서 처리될 데이터들의 포맷, 유입 속도, 크기 등의 특성을 고려해야한다. 이러한 상황에서, 가상화된 컴퓨팅 플랫폼은 가상화 기술로써 컴퓨팅 자원들을 동적이고 신축적으로 관리할 수 있음에 따라, 빅 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 급부상하고 있는 플랫폼 중 하나이다. 본 논문에서는 가상화 된 컴퓨팅 플랫폼 상에서 Apache Hadoop과 HBase 기반의 빅 데이터처리 미들웨어를 구동하기 위하여 적합한 배포 모델을 위한 가상 컴퓨팅 자원 이용률을 분석하였다. 본 연구 결과, Task Tracker 서비스는 처리 중 높은 CPU 자원 활용율과 중간 결과물 저장 시점에서는 비교적 높은 디스크 I/O 사용을 보였다. 또한 HRegion 서비스의 경우, DataNode와의 데이터 교환을 위한 네트워크 자원 활용 비율이 높았으며, DataNode 서비스는 I/O 집약적인 처리 패턴을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.6060-6070
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• 2012

시장의 변화 및 소비자의 요구 변화를 비롯한 기업 내외부의 상황변화에 대응해서 얼마나 빠르게 적응할 수 있는가 하는 것이 실시간 기업의 핵심요건이다. 이러한 실시간 기업이 가진 변화의 속도를 지원하기 위해서 최근 Big Data 처리 기술이 각광받고 있다. 특히 최근 유무선 통신망의 진화 및 고도화가 가속되고 있는 상황에서 대규모 통신 트래픽을 실시간으로 처리하여 안정된 서비스를 제공하는 것과 강력한 보안 관제 기능은 매우 필요하다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 기반의 Big Data처리기술을 활용하여 통신 사업자들이 갖고 있는 경영상의 문제점을 해결하고 효과적인 통신망 관리 시스템의 운영에 관한 연구를 진행한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.70-75
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• 2018

스마트 팩토리는 설계 개발, 제조, 유통 물류 등 생산 전체 과정에 정보 통신 기술을 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도 등을 향상시킬 수 있는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리에서 발생되는 데이터의 양은 공장의 규모 및 시설 수준에 따라 많은 차이를 보이지만, 기존의 생산관리시스템을 활용하여 방대한 양의 데이터를 발생시키는 스마트 팩토리 환경에 적용하기에 어려움이 있다. 이로 인해 방대한 양의 빅데이터 처리할 수 있는 빅데이터 분산 처리 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서의 GlusterFS 기반 빅데이터 분산 처리 시스템 설계하였다. 제안하는 빅데이터 분산 처리 시스템은 기존 분산 처리 시스템에 비해 네트워크 트래픽 분산 및 관리를 통해 부하와 데이터 소실 위험도를 감소시켰다.