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[국내논문] 대용량 화물 DTG 데이터 분석을 위한 빅데이터 플랫폼 설계 및 구현
Design and Implementation of Big Data Platform for Analyzing Huge Cargo DTG Data 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호, 2019 July 11, 2019년, pp.287 - 288  

김범수 (한국건설기술연구원 미래융합연구본부) ,  김태학 (한국건설기술연구원 미래융합연구본부) ,  김진욱 (한국건설기술연구원 미래융합연구본부)

초록
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본 논문에서는 대용량 화물 DTG 데이터 분석을 위한 빅데이터 플랫폼을 설계 및 구현한다. DTG(digital tacho graph)는 차량운행기록을 실시간으로 저장하는 장치로서, 차량의 GPS, 속도, RPM, 제동유무, 이동거리 등 차량운행 관련 데이터가 1초 단위로 기록된다. 차량 운행 패턴 및 분석을 하기 위해서는 DTG 데이터의 빠른 처리가 필수적이며, 특히 대용량 DTG 데이터를 가공 및 변환하기 위해서는 별도의 플랫폼이 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 빅데이터 프레임워크인 스파크(Spark)를 이용하여 대용량 화물 DTG 데이터의 전처리 플랫폼을 구현하였다. 실제 대용량 화물 DTG 데이터를 대상으로 데이터를 변환 및 지도상에 표현해 보인다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 대용량 화물 DTG 데이터 분석을 위해 대표적인 오픈소스 빅 데이터 플랫폼인 스파크(Spark)[3]를 기반으로 하는 전처리 플랫폼을 설계 및 구현한다. 화물 DTG 데이터는 DTG 데이터의 특성상 사이즈가 워낙 방대하여 데이터를 변환 및 가공하는 것이 쉽지 않다.
  • 본 논문에서는 대용량 화물 DTG 데이터 분석을 위해 빅 데이터 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 대용량 DTG 데이터를 실시간으로 가공 및 변환하고 맵에 표현하기 위해 오픈소스 빅 데이터 플랫폼인 스파크를 활용하였다.
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