공간 기반의 개별 차량 대용량 정보 맵핑에 관한 연구

정규수

doi:https://doi.org/10.12815/kits.2021.20.5.75

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정규수 (한국건설기술연구원)

저널정보: 한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제20권 제5호

발행연도: 2021.10

수록면: 75 - 82 (8page)

DOI: https://doi.org/10.12815/kits.2021.20.5.75

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국내 2020년 기준 교통사고 건수는 약 23만 건으로, 고속도로는 비반복적 정체와 높은 주행속도로 인해 다른 도로 대비 교통사고 발생 건수당 사망자수가 2배 이상으로 나타나고 있다. 고속도로의 교통정보는 도로의 중심선을 이용한 노드, 링크를 기준으로 제공하고 있으나 세분화된 속도정보를 주지 못하고 있다. 최근 자율주행차 뿐만 아니라 일반 차량에서도 장애물 모니터링, 위치 측정을 위한 차량용 센서 장착이 일반화되고 있어, 대용량 위치 기반 데이터를이용한 분석은 처리속도에 따라 실시간 서비스가 가능하다. 본 연구는 대용량 위치기반 개별차량 정보의 분석을 위한 공간 기반의 맵핑 방법을 제시하였다. 경위도 각각 2개로 분할하는4진법 기준의 분할 방법을 적용하여 개별 차량의 공간 코드를 생성하여 지오코딩 하는 방법으로 처리 속도를 대폭 증가 시켰다. 공간이 세분됨에 따라 평균속도는 유사하였으나 속도의 표준편차는 점차 감소하였으며 9회 분할 이후는 그 감소 폭이 작아 졌다.

#차량 빅데이터 #링크 #지오코딩 #공간 분할 #속도 표준편차 #Vehicle Big Data #Link #Mapping #Space Partition #Speed Standard Deviation

참고문헌 (7)

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Bernstein D. / 1998 / An Introduction to Map Matching for Personal Navigation Assistants

Chen S. / 2008 / ST2B-tree: A Self-tunable Spatio-temporal b+-tree Index for Moving Objects / ACM SIGMOD International Conference on Management of Data :4

Niemeyer G / Wikipedia

Quddus M. A. / 2007 / Integrity of Map-matching Algorithms / Transportation Research Part C: Emerging Technologies 14:283~302

Singh H. / 2017 / A Survey of Traditional and MapReduce Based Spatial Query Processing Approaches / ACMSIGMOD Record 46(2):18~29

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