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  1. 2015.02.10 귀성길 아이나비 빅데이터 교통정보와 함께하세요!!

설 귀성길 떠나기전,

언제 어떤 길을 통해야 가장 빠르게 갈 수 있을 까요?

오늘 아이나비교통정보를 통해서 그 정답을 알려드리겠습니다.

좋은 길을 안내한다는 건,

도착예정시간이 잘 맞고 교통상황이 원활한 경로로 지정체를 최소화하여 안내하는 것입니다.

그런 서비스를 위해서 가장 기본이 되는 요소는 교통정보입니다. 하지만 교통류[교통흐름]에서 가장 예측하기 힘든 것이 속도라는 요소이구요. 교통량의 경우 사람이 셀 수 있고 정확한 판단이 되지만 속도의 경우 약 몇 Km/h로 가늠되는 주관적인 값으로 예측하게 됩니다. 그리고 주변 도로조건과 신호조건 등으로 인해 급변하는 것이 바로 속도입니다.

교통정보는 크게 실시간 교통정보와 통계(패턴) 교통정보로 나뉘어 지게 됩니다.

실시간 교통정보는 현재 단위시간당 속도를 나타내고 통계교통정보는 과거 단위패턴당 속도를 나타냅니다.

실시간 교통정보가 더 정확하고 현재 상황을 잘 표현할 수 있을 것이라는 생각이 들지만 서비스 속도 정보를 생성하는 프루브카[Probe]라고 말하는 샘플수가 적고 서비스 영역이 협소하다는 단점을 가지고 있습니다. 그리고 앞으로 닥칠 교통상황을 예측할 수 없다는 것이 최고의 단점이기도 합니다. 장거리를 주행한다고 했을 때 더욱이 앞으로의 교통상황에 대한 예측을 할 수 없어 최적의 경로로 주행하기는 어려움이 있을 것입니다.

그러한 실시간 교통정보의 단점을 보완하고자 활용하고 있는 정보가 통계교통정보입니다. 실시간 교통정보와 달리 아래와 같이 언제 어디든 교통상황에 대한 예측이 가능합니다.

 

 

통계교통정보는 수많은 프루브카[Probe]의 궤적을 통계기법을 활용하여, 단위시간별 링크당 서비스교통정보를 각 패턴에 맞추어 생성해 냅니다. 아이나비의 단말기를 통해 일일 평균 수집되는 GPS포인트만 약 82,800,000. 시간으로 대략 23,000시간의 주행정보가 서버에 누적되고 있습니다.

 

 

그러한 빅데이터를 통해 각 패턴에 맞는 서비스가 가능합니다. 그리고 앞으로 올 미래상황에 대한 예상이 가능하게 되고 추가적으로 확장할 수 있는 서비스는 무궁무진해 졌습니다.

수집단계를 소개드리겠습니다.

 

 

 

실제 서비스는 아이나비 내비게이션의 검색기록과 수집된 경로를 종합하여 DATA를 생성하게 되므로 이전 교통정보 생성방식인 택시를 이용하는 방식에서 발생하는 영업특성과 같은 오류는 제외 할 수 있습니다.

이렇게 수집된 정보는 빅데이터 기반의 저장 시스템을 거쳐 DataBase에 저장되고 교통정보 생성시에 활용됩니다.

아이나비 GPS 활용하는데 있어서 오차를 최소화 할 수 있는 경로복원 기술을 적용하여 입체도로, 고속도로 본선과 휴게소 등의 도로에 대해 정확한 속도를 산출하게 됩니다.

추가적으로 교통정보를 가공하는 모듈에서는 각 플랫폼별 특성을 활용하여 적절한 파라메터를 산출하고 자료융합(DATA Fusion)기법으로 서비스 통계교통정보를 활용합니다.

이렇게 생성된 교통정보실시간 교통정보의 서비스 활용지역의 확대나 명절특송기간의 도시간 소요시간 예측, 출발예정시간 서비스에 적용됩니다.

 

 

명절기간에 서비스하고 있는 주요 도시간 소요시간 예측은 실제 주행한 정보로 휴게소의 휴식시간, 특수상황에서의 지체시간을 제외한 통행시간이 아닌 순수한 주행시간을 링크별로 서비스하고 있습니다.

이번 귀성길 교통상황도 같은 원리로 예측이 되었습니다.

지역별 자세한 출발시간 보기  

또한 고속도로만을 경유하는 것이 아닌 지정체 구간을 회피하는 우회도로에 대한 최적화 시간임을 말씀드리고자 합니다.

다년간 수집되어진 아이나비의 빅데이터를 활용하여 산출된 교통정보를 통해 최적의 아이나비 경로탐색 서비스를 할 수 있도록 노력하겠습니다.

 

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Posted by 도란도란양

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