클라우드 컴퓨팅을 기반에서 다차원 실시간 교통정보 흐름의 시각화에 대한 연구

전문가 제언

○ 대량의 데이터에 숨겨진 정보의 의미와 패턴, 그리고 연관성을 찾아내는 것을 빅 데이터의 분석이라고 하며 빅 데이터 분석을 위한 도구에는 맵리듀스(대용량 로그 파일 처리 프레임워크), 피그(HDFS 대용량 로그파일을 처리하는 스크립트 언어), 하이브(SQL 기반 대용량 로그파일의 집계기능을 제공하는 SQL 실행 엔진), 머하웃(알고리즘 패키지), R(오픈소스 통계 패키지) 등이 많이 사용된다.

 

○ 빅 데이터 시각화는 빅데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하여 전달하는 과정을 말하는 것으로 분석에서 나타난 정보를 효과적으로 전달하는 것이다.

 

○ 정보의 양이 폭발적으로 증가하면서 필요한 정보를 효율적으로 제공하는 정보 시각화에 대한 요구가 지속적으로 늘어나고 있다. 전통적인 시각화 방법은 단순하게 그래프로 보여주는 정도였지만 정보 시각화는 수집된 데이터를 요약하고 숨겨진 의미까지 전달해야하기 때문에 시각화의 기술이나 방법이 다양하게 필요하다.

 

○ 교통 분야에서 전통적인 통행기반교통모형(Trip－Based Model)인 4단계 교통수요추정법의 한계가 드러나고 있으며, 활동기반교통모형(Activity－Based Model)을 이용한 수요 추정 방법이 교통계획에 새로운 패러다임으로 떠오르고 있다. 교통은 사람이나 물류의 공간상의 시간적 이동을 의미한다고 봤을 때 공간데이터와 밀접한 관련이 있다.

 

○ 공간정보를 포함하고 있는 SNS를 대상으로 시계열적 공간정보를 추출하고, 이를 현재의 통행기반 교통모형(Trip－Based Model) O/D와 비교？분석하여 그 특성을 파악하고 유용성을 검증하는 연구 및 활동기반교통모형(Activity－Based Model)의 분석 자료를 구축하여 교통시뮬레이터 프로그램을 이용해 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 고찰하는 등 교통 분야의 빅 데이터 활용기술에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 교통 분야에서 빅 데이터 활용의 기술적 한계를 극복할 수 있고 발전 방향을 모색할 수 있는 집중적 연구가 필요하다.

 

저자

Jia Chaolonga, WANG Hanning, WEI Lili

자료유형

니즈학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

정보통신

연도

2016

권(호)

137()

잡지명

Procedia Engineering

과학기술
표준분류

정보통신

페이지

709~718

분석자

심*보

분석물

• 클라우드 컴퓨팅 기반에서 다차원 실시간 교통정보 흐름의 시각화에 대한 연구.pdf [557,847 byte]

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