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대용량 교통정보와 R을 이용한 교통정보 상관관계 분석
A Study on Large-Scale Traffic Information Modeling using R

정보과학회논문지. Journal of KIISE. 시스템 및 이론, v.41 no.4, 2014년, pp.151 - 157  

김선홍 (건국대학교 인터넷미디어공학과) ,  신효섭 (건국대학교 인터넷미디어공학과) ,  손석현 (건국대학교 인터넷미디어공학과)

초록
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최근 빅데이터(Big Data) 기술을 이용한 응용서비스에 대한 수요가 늘어나면서 ITS(Intelligence Transportation System)분야 역시 빅데이터 기술의 적용사례가 증가하고 있는 추세이다. 현재 전국 대부분의 도로에서 취득되는 교통정보는 일평균 수십GB가 넘지만, 이를 의미 있게 활용하고 있지 못하고 있는 것이 실정이다. 본 논문에서는 ITS체계 내 VDS장비로부터 수집된 대용량의 교통정보에서 의미 있는 정보를 창출하기 위해 교통정보 분석 및 모델을 제안한다. 본 논문은 교통정보분석을 위한 도구로서 R을 이용하였으며, 실험을 통해 교통정보의 요일 시간대별 속도의 정규분포(Normal Distribution)와 교통정보간 상관관계(Correlation)를 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, demand for big data technologies is increasing in various application services. Likewise, ITS (Intelligence Transportation System) area is more and more adopting the big data technologies. The traffic information of the whole country roads is over the dozens of gigabytes, but it couldn't b...

주제어

#대용량 교통정보   #교통정보모델링   #속도 정규분포   #교통정보 상관관계  

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