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차량에서 배출되는 대기 오염 물질의 빅 데이터에 대한 병렬 데이터 처리 모델의 강화 및 성능 최적화에 관한 연구
A study on the enhancement and performance optimization of parallel data processing model for Big Data on Emissions of Air Pollutants Emitted from Vehicles 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.20 no.6, 2020년, pp.1 - 6  

강성인 (도로교통연구원) ,  조성윤 (안양대학교 소프트웨어학과) ,  김지환 (수원대학교 공공정책대학원) ,  김현정 (도로교통연구원)

초록
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도로이동 오염원 대기환경 빅데이터는 상시 교통량 조사장비인 AVC, VDS, WIM, DTG를 활용한 차종, 속도, 하중 등 실시간 교통류 데이터와 GIS를 활용한 도로형상(오르막, 내리막, 회전구간) 데이터를 연계한 교통류 데이터로 구성되어 있다. 또한, 일반적인 데이터와 달리 단위시간 당 데이터가 많이 발생하고, 다양한 포맷을 가지고 있다. 특히, 이들 상세 교통류 정보로 수집되는 대용량의 실시간 데이터들은 약 총 740만 건/시간 이상이 수집되어 저장 및 가공되기 때문에 효율적으로 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도로이동 오염뭔 대기환경 빅데이터 시각화를 위한 오픈소스 기반의 데이터 병렬처리 성능 최적화 연구를 수행한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Road movement pollutant air environment big data is a link between real-time traffic data such as vehicle type, speed, and load using AVC, VDS, WIM, and DTG, which are always traffic volume survey equipment, and road shape (uphill, downhill, turning section) data using GIS. It consists of traffic fl...

주제어

#Big Data   #Pollutants   #Vehicles   #HDFS   #Map-Reduce  

표/그림 (8)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 플랫폼 운영기관 및 참여기업, 센터 등에서 생산·구축한 데이터의 수집 방안을 활용하여 빅데이터 환경에서 수집한 도로이동 오염원 대기환경 빅데이터를 저장하기 위해 오픈소스 기반 분산 파일 시스템인 하둡을 활용하여 데이터를 효율적으로 저장 및 관리 하기 위한 시스템을 개발한다.
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참고문헌 (6)

  1. Ji-Hwan Kim, "Domestic IP Environmental Trend Report - A Project to Build Big Data in Air Environment of Road Mobility Pollutants", KEITI, 2019. 

  2. Dong-Jin Shin, Jong-Min Eun, Ho-Geun Lee, Myoung Gyun Lee, Jeong-Min Park, Jeong-Joon Kim, "Big Data-based Log Collection and Analysis in IoT Environments", Journal of Engineering and Applied Sciences, Vol. 13, No. 5, pp. 1064-1072, May 2018. 

  3. Zhendong Cheng, Zhongzhi Luan, You Meng, Yijing Xu, Depei Qian, Alain Roy, Ning Zhang, Gang Guan, "ERMS: An Elastic Replication Management System for HDFS", IEEE International Conference on Cluster Computing Workshops, pp. 32-40, Sept 2012. 

  4. Dong-Jin Shin, "A Study on Efficient Store and Recovery Technology to Reduce the Disk Loading of Distributed File System in Big Data Environment", Masters dissertation, Korea Polytechnic University, Korea, Gyeonggi-do, 2020. 

  5. Jens Dittrich, Jorge-Arnulfo Quiane-Ruiz, "Efficient big data processing in Hadoop MapReduce", Journal of the VLDB Endowment, Vol. 5, No. 12, pp. 2014-2015, 2012. 

    상세보기 crossref

  6. Dong-Jin Shin, Seung-Yeon Hwang, Kwang-Jin Kwak, Kyoung-Won Park, Jeong-Min Park, Jeong-Joon Kim, "A study on the Recovery Techniques of Distributed File System in a Big Data Environment", 2019 IIBC Conference, pp. 83-86, 2019. 

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