ITS(Intelligent Transport Systems)는 시민들의 교통이용 안전과 편의를 도모하고 교통 시스템의 효율적인 운영 및 관리를 위해 대도시를 중심으로 도입되었다. 우리나라의 경우 ITS가 전국적으로 확대되면서 도로소통상황, 교통량, 대중교통운영현황 및 관리상황, 대중교통이용현황 등 다양한 교통정보가 생성되고 있다. 본 논문에서는 ITS에서 수집되는 데이터 중 하나인 DSRC(Dedicated Short Range Communications) 빅데이터를 활용하여 도시 교통구조를 네트워크 분석 기법을 통해 규명한다. 이를 통해 도심에서의 복잡한 교통현상을 단순화시키고, 차량 흐름에 따른 도시 교통의 구조적 특징을 도출한다. 분석 결과는 도시의 교통을 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 도와주고, 향후에 도시교통의 혼잡 해소방안, 도로 확장 계획 등의 교통정책 수립시 기초연구 자료로 활용할 수 있다.
ITS(Intelligent Transport Systems)는 시민들의 교통이용 안전과 편의를 도모하고 교통 시스템의 효율적인 운영 및 관리를 위해 대도시를 중심으로 도입되었다. 우리나라의 경우 ITS가 전국적으로 확대되면서 도로소통상황, 교통량, 대중교통운영현황 및 관리상황, 대중교통이용현황 등 다양한 교통정보가 생성되고 있다. 본 논문에서는 ITS에서 수집되는 데이터 중 하나인 DSRC(Dedicated Short Range Communications) 빅데이터를 활용하여 도시 교통구조를 네트워크 분석 기법을 통해 규명한다. 이를 통해 도심에서의 복잡한 교통현상을 단순화시키고, 차량 흐름에 따른 도시 교통의 구조적 특징을 도출한다. 분석 결과는 도시의 교통을 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 도와주고, 향후에 도시교통의 혼잡 해소방안, 도로 확장 계획 등의 교통정책 수립시 기초연구 자료로 활용할 수 있다.
Intelligent transportation system (ITS) has been introduced to maximize the efficiency of operation and utilization of the urban traffic facilities and promote the safety and convenience of the users. With the expansion of ITS, various traffic big data such as road traffic situation, traffic volume,...
Intelligent transportation system (ITS) has been introduced to maximize the efficiency of operation and utilization of the urban traffic facilities and promote the safety and convenience of the users. With the expansion of ITS, various traffic big data such as road traffic situation, traffic volume, public transportation operation status, management situation, and public traffic use status have been increased exponentially. In this paper, we derive structural characteristics of urban traffic according to the vehicle flow by using big data network analysis. DSRC (Dedicated Short Range Communications) data is used to construct the traffic network. The results can help to understand the complex urban traffic characteristics more easily and provide basic research data for urban transportation plan such as road congestion resolution plan, road expansion plan, and bus line/interval plan in a city.
Intelligent transportation system (ITS) has been introduced to maximize the efficiency of operation and utilization of the urban traffic facilities and promote the safety and convenience of the users. With the expansion of ITS, various traffic big data such as road traffic situation, traffic volume, public transportation operation status, management situation, and public traffic use status have been increased exponentially. In this paper, we derive structural characteristics of urban traffic according to the vehicle flow by using big data network analysis. DSRC (Dedicated Short Range Communications) data is used to construct the traffic network. The results can help to understand the complex urban traffic characteristics more easily and provide basic research data for urban transportation plan such as road congestion resolution plan, road expansion plan, and bus line/interval plan in a city.
본 논문에서는 청주시 ‘교통 빅데이터 분석시스템’[6]에서 확보한 2015년 3월의 단거리 전용통신(Dedicated Short Range Communications, 이하 DSRC) 데이터를 활용하여 도시의 교통 네트워크를 생성하고, 기존의 네트워크 분석기법들을 이용해 도심 도로 교통의 구조적 특징을 파악하고자 한다. 또한 네트워크 분석을 통해 특정 지점을 기준으로 차량의 흐름을 도출하여 교통정책 수립에 활용하고자 한다.
제안 방법
다음으로, 시간대별 다차원으로 네트워크를 구축함으로써 특정 조건에 따른 교통 네트워크의 구조적 특징을 파악하고 비교한다. 또한, 연결 도로가 많은 교차로들을 중심으로 하위 네트워크를 생성하여 차량의 흐름을 파악할 수 있도록 한다. 마지막으로 교차로 별로 중심성 지표를 산출해 특정 교차로가 가지는 성격을 분석한다.
또한, 연결 도로가 많은 교차로들을 중심으로 하위 네트워크를 생성하여 차량의 흐름을 파악할 수 있도록 한다. 마지막으로 교차로 별로 중심성 지표를 산출해 특정 교차로가 가지는 성격을 분석한다.
본 논문의 의의는 다음과 같다. 먼저, 차량의 흐름을 보기위해 DSRC에서 수집되는 대규모 자료에 대하여 빅데이터 기술을 활용하여 네트워크 분석을 수행한다. 다음으로, 시간대별 다차원으로 네트워크를 구축함으로써 특정 조건에 따른 교통 네트워크의 구조적 특징을 파악하고 비교한다.
대상 데이터
분석의 대상이 되는 데이터는 충북대와 청주시가 공동으로 구축한 ‘교통 빅데이터 분석시스템’ 내에 축적된 DSRC 데이터이다(청주시, 2015). 본 논문에서 사용한 데이터는 2015년 3월 1일부터~2015년 3월 31일까지 1개월간 청주시 전역에 있는 DSRC에서 수집한 데이터로 레코드의 수는 29,886,072건이다.
이론/모형
네트워크 분석 기법은 분석 수준에 따라 <표1>과 같이 6가지 유형으로 구분할 수 있다[5]. 본 논문에서는 위의 분석 기법 중 네트워크 수준 및 내재된 특성 분석과 중심성 분석을 수행하며, 이를 거시적 관점(전체 교통 네트워크)에서 분석한 결과를 기술한다.
성능/효과
둘째, 교통이 시간별로 변하는 동적 네트워크라는 것을 확인하였고, 출근시간대(6~9시)와 퇴근시간대(17~20_에 밀도와 집중성이 급격히 올라감을 확인하였다.
셋째, 연결 도로가 많은 주요 교차로의 차량흐름을 분석한 결과 도로가 많이 연결되어 있는 교차로 임에도 차량의 흐름이 많지 않은 경우가 발견되었으며, 이는 차량의 흐름을 파악할 때 연결도로 뿐 아니라 그 도로의 성격을 함께 파악해야 함을 의미한다.
첫째, 교통 네트워크가 가지는 구조적 특징을 분석한 결과 청주시의 교통 네트워크는 다수의 허브(3개 지역: 율량사거리, 서청주교차로, 봉명사거리)가 국지적으로 결집되어 있는 삼각형 네트워크를 형성하고 있었다.
후속연구
또한, 청주시 전체 교차로 중 수집장비가 부착된 100여 개의 교차로는 주요교차로만 포함한 것으로 청주시 전체 교통 네트워크 모델을 구축한 것으로 보기 어렵다. 다만, 이 분석의 결과는 청주시 교통흐름의 특성을 파악하고, 각 교차로별 특징에 맞는 교통신호 체계, 도로 확장 방안 등도시의 교통으로 인한 사회경제적비용을 줄일 수 있는 교통정책을 수립할 때 기초연구 자료로 활용될 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
본 논문에서 DSRC 기반 빅데이터를 활용하여 교통 네트워크 구조분석한 결과 어떤 기대효과를 가질 수 있는가?
이를 통해 도심에서의 복잡한 교통현상을 단순화시키고, 차량 흐름에 따른 도시 교통의 구조적 특징을 도출한다. 분석 결과는 도시의 교통을 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 도와주고, 향후에 도시교통의 혼잡 해소방안, 도로 확장 계획 등의 교통정책 수립시 기초연구 자료로 활용할 수 있다.
ITS가 전국적으로 확대되면서 어떤 교통정보가 생성되고 있는가?
ITS(Intelligent Transport Systems)는 시민들의 교통이용 안전과 편의를 도모하고 교통 시스템의 효율적인 운영 및 관리를 위해 대도시를 중심으로 도입되었다. 우리나라의 경우 ITS가 전국적으로 확대되면서 도로소통상황, 교통량, 대중교통운영현황 및 관리상황, 대중교통이용현황 등 다양한 교통정보가 생성되고 있다. 본 논문에서는 ITS에서 수집되는 데이터 중 하나인 DSRC(Dedicated Short Range Communications) 빅데이터를 활용하여 도시 교통구조를 네트워크 분석 기법을 통해 규명한다.
ITS가 대도시를 중심으로 도입된 이유는?
ITS(Intelligent Transport Systems)는 시민들의 교통이용 안전과 편의를 도모하고 교통 시스템의 효율적인 운영 및 관리를 위해 대도시를 중심으로 도입되었다. 우리나라의 경우 ITS가 전국적으로 확대되면서 도로소통상황, 교통량, 대중교통운영현황 및 관리상황, 대중교통이용현황 등 다양한 교통정보가 생성되고 있다.
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