지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.9
- 수록면
- 48 - 48 (7page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
한국건설기술연구원은 현재 차량센싱데이터 및 다종 공공데이터를 활용하여 도로 주행환경 분석을 위한 플랫폼 시스템을 개발 중에 있다. 개발 중인 플랫폼에서 수집하고 있는 공공데이터는 Open API 기반의 실시간 도로기상 및 교통 정보를 말하며, 각 데이터 별로 제공되는 시간주기 및 공간 단위가 서로 다르다. 이로 인하여 장래 주행환경 예측모형의 설명변수로 사용하기 위한 동일한 시/공간 단위의 데이터베이스로 구축하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 다종의 공공데이터를 활용하여 통합 데이터베이스로 구축하기 위한 시계열 데이터 보간 및 공간 데이터 매칭방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 즉, 시계열 데이터 보간법은 구간상수보간법, 선형보간법, 비선형보간법과 같이 제안된 3가지의 보간법 중 가장 효과적인 방법을 선정하고, 공간 데이터 매칭의 경우는 행정구역 경계선을 이용한 데이터 가중평균방법을 적용하였다. 여기서, 시계열 데이터의 특성상 시간 흐름에 따른 연속적인 보간이 이루어져야 하므로 선형과 비선형 보간법은 스플라인 보간법을 적용하였다. 선형보간법은 1차 스플라인 보간법을 적용하였으며, 비선형 보간법은 2, 3차 스플라인 보간법을 적용하였다. 사례분석 결과, 1차 스플라인 보간법이 가장 우수한 결과를 나타났으며, 제안한 공간매칭 방법도 우수한 결과를 보였다. 1차 스플라인 보간법은 다른 보간법들과 추정 오차의 차이가 크지 않지만, 시스템 내 알고리즘 구현 및 연산속도 측면에서 우수하다. 따라서 본 연구에서는 이 두 가지의 방법을 적용하여 통합 데이터베이스를 구축하였다. 구축된 데이터베이스는 차량센싱데이터와 함께 다양한 도로 주행환경 예측모형을 개발하기 위한 입력 자료로 활용되기를 기대한다.
목차
Abstract
Ⅰ. 연구의 배경 및 목적
Ⅱ. 관련 이론 및 선행연구 고찰
Ⅲ. 연구 방법론
Ⅳ. 사례분석 및 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
참고문헌
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-053-000491141