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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 334 - 339 (6page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2022.23.1.334
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교통정보 제공을 위한 차량의 속도 등 교통데이터의 수집은 지점검지, 도로구간 검지 기반의 수집 기술을 이용하고 있으나 최근 운행기록장치, 커넥티드카 등 위치 기반의 정밀한 개별 차량 정보 수집이 용이해지고 있다. 이러한 개별차량 정보를 이용한 정확하고 정밀한 교통정보 제공을 위해서는 노선별 데이터의 분리 정확도를 함께 높일 필요가 있다. 하지만 개별 차량의 위치좌표를 포함한 속도, 방위각, 가속도 등으로만 구성되어 있는 DTG 데이터는 교통정보 분석에서 기본적으로 활용되는 노선정보와 방향정보를 알 수가 없다. 본 연구에서는 DTG 데이터의 활용을 위해 개별차량의 일정구간에서의 대표 방향 설정과 방향별 방위각 범위의 설정을 통한 개별 차량의 노선별 주행방향을 결정하고자 하였다. 그 결과 기존 맵매칭 방법 대비 9.52%의 개선 효과가 나타났다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법론
3. 분석
4. 결론
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
K. Chong, “A Study on Map Mapping of Individual Vehicle Big Data Based on Space”, The journal of the Korea institute of intelligent transportation systems , Vol.20, No.5, pp75-82Oct. 2021. DOI: https://doi.org/10.12815/kits.2021.20.5.75
D. Bernstein and A. Kornhauser, “An Introduction to Map Matching for Personal Navigation Assistants”, Technical report, New Jersey TIDE Center , 1996.
C. E. White, D. Bernstein and A. L. Kornhauser, “Some Map Matching Algorithms for Personal Navigation Assistants”, Transportaion Research Part C: 8 , pp91-108, 2000. DOI: https://doi.org/10.1016/S0968-090X(00)00026-7
M. A. Quddus, W. Y. Ochieng, L. Zhao and R. B. Noland, “Current Map-matching Algorithms for Transport Applications: State-of-the Art and Future Research Directions”, Transportaion Research Part C: Emerging Technologies , Vol.15, Issue 5, pp312-328, 2007. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trc.2007.05.002
W. Cho, “Big Data-Based Fuel Consumption Estimation Model using Actual On-road DTG Data and Spatial Data”, Kukmin university, Dissertation, pp35-37, 2016.
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W. Cho, “Big Data-Based Fuel Consumption Estimation Model using Actual On-road DTG Data and Spatial Data”, Kukmin university, Dissertation, pp35-37, 2016.
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