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문제 정의
- 개선 방안으로 GPS위치 데이터를 활용하여 지방지역 패턴 교통정보로 활용하는 방법을 제시하고자 한다. 주요 교통정보 수집대상 이외 지역의 GPS위치 데이터는 실시간 교통정보로 활용할 수준은 안되지만 일정시간 축적하여 수집하게 되면 통계정보인 패턴교통정보로 활용할 수있게 된다.
- 기존에 교통정보를 이용한 실시간 경로탐색 시스템은 대도시, 고속도로, 일부 국도 교통정보만 활용하였으나 본 연구에서는 단말로부터 올라오는 많은 양의 GPS궤적 데이터를 활용하여 교통정보가 수집되지 않는 지방지역의 경로탐색용 도로 기본 속도정보로 활용하는 방안을 제시하여 지방지역의 경로탐색 및 통행시간 품질개선을 할 수 있는 방법을 제시하였다.
- 본 연구에서 실시간 교통정보가 제대로 수집되지 않는 지방지역에서 단말로부터 올라오는 GPS궤적 데이터를 Hadoop환경과 MR기술을 이용하여 패턴교통정보를 수집 활용하는 방법론을 연구하였다.
- 본 연구에서는 실시간 교통정보가 제대로 수집되지 않는 지역도 고객으로부터 올라오는 위치 데이터를 활용하여 패턴 교통정보를 실시간에 가깝게 반영하여 빠른길 및 통행시간품질을 높이는 방안을 제시하였다.
- A*알고리즘은 최적경로를 탐색하는 과정에서 출발노드에서 목적노드까지의 잔여 경로비용의 ‘최소 추정치 (lower bound estimator)'를 이용하는 것으로 탐색 노드의 선정에 있어서 Dijkstra알고리즘에서 사용하는 출발지와의 거리 이외에 목적지까지 직선거리 h를 추가하여 선정한다. 이로 인해 목적지에서 멀어지는 노드에 대한 불필요한 계산을 줄여 전체적인 검색 속도를 증가시키고자 하는 것이다. 물론 A* 알고리즘은 Dijkstra 알고리즘에 비해 직선거리 h를 계산하기 위한 추가적인 계산의 부담을 가지고 있다.
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