작성일 : 15-06-22 10:59
미국의 민간 교통 정형 빅데이터 활용 현황 (제92호)
조회 : 6,590  
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◈ 배경
 
최근 미국 연방정부 및 몇몇 주들의 교통부는 민간 교통정보회사와 계약을 체결하여 그 회사로부터 수집된 정형화된 빅데이터*를 주요 교통정보 자료로 사용하며 다양한 분야에 활용을 시도하고 있다. 이는 하루가 다르게 급변하는 세상 속에서 정부가 이에 발맞추어 센서와 통신기술을 지속적으로 업그레이드 및 유지보수 하는데 막대한 비용이 들기 때문이다. 또한 정부는 단순 루프검지기 등을 통해 데이터를 수집하는 반면, 민간 교통정보 회사에서는 다양한 데이터 수집 방법(개별 프로브 차량** 정보 등)들을 통해 방대한 양과 높은 질의 정보를 제공한다. 그리고 이를 기반으로 보다 효율적이고 신뢰성 있으며 안전한 교통운영 및 관리를 위한 방법론과 정보제공 방안을 개발할 수 있다. 이러한 측면에서 현재 미국에서는 지속적으로 민간 정형 빅데이터의 활용 폭이 넓어지고 있는 추세이다.
 
 
◈ 공공부문 활용 현황
 
미국 내 많은 주 교통부들은 INRIX, TomTom, Here 등의 회사로부터 다양한 정보를 구입하고 있다. 이러한 정보들은 다양한 방법들을 통해 수집된다. 현재 노스캐롤라이나 교통부가 주로 사용하는 INRIX의 정보수집 방법을 한 예로 살펴보도록 하자. INRIX는 175백만 대 이상의 프로브 차량을 비롯해 스마트폰, 카메라, 돌발상황, 날씨정보, 주차정보, 이력정보 그리고 다른 센서들로부터 정보를 수집하여 총 4백만 마일 도로 위의 교통정보를 40개국에 제공하고 있다. 이러한 정보는 정의된 링크(평균 1마일)에 기반한 링크별 정보이다. 이 링크기반 정보는 프로브 차량들로부터 수집된 링크별 교통정보이다. 이렇게 제공되는 교통정보는 다른 정보(민간 또는 공공정보)들과 함께 통합되어 공공부문에 활용·배포되고 있다. 예를 들어 메릴랜드 대학교의 첨단교통센터(Center for Advanced Transportation Technology Laboratory, CATT) 연구실에서 운영하고 있는 지역통합교통정보시스템(Regional Integrated Transportation Information System, RITIS)이 대표적이다. RITIS는 INRIX 및 다른 민간 교통정보를 사용하고 있는 주 교통부들***로부터 사고를 포함한 돌발상황 정보 등을 수집하여 INRIX 정보와 함께 자료를 통합·공유·배포한다. 이 정보는 고속도로 구간뿐만 아니라 도시부도로의 정보도 포함하며 주 전체에 대한 정보를 메조스코픽한 수준으로 제공되고 있다. 또한 RITIS는 이러한 자료를 활용하여 도로의 성능평가 측정, 대쉬보드 정보제공, 시각화 분석툴 등을 정부관계자 및 연구자들에게 제공한다. 시각화 분석틀은 병목현상 지점 및 구간 상황, 혼잡 상황 맵, 성능표, 병목현상 순위 표, 지체 비용 분석 결과 등을 포함한다. RITIS 홈페이지에서는 위의 분석틀에 의해 분석되는 모든 결과뿐만 아니라 이용자가 원하는 구간 및 시간대에 통합 및 원자료를 제공한다.
 
 
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◈ 교통 정형 빅데이터를 활용한 최신 연구동향
 
언급한 바와 같이 교통 정형 빅데이터의 활용은 기존에 제공하지 못했던 교통정보나 분석툴을 제공할 수 있게 해주었다. 이들은 각 정부로부터 지원되는 연구 프로젝트나 회사 자체 프로젝트로부터 개발된 것이며, 정부 및 교통정보 회사들은 지금도 더 나은 활용방안을 모색하기 위해 다양한 연구 프로젝트를 진행·지원하고 있다. 현재 다음과 같은 연구들이 진행 중이다.
 
• 이동성 및 신뢰성 성능 평가(노스캐롤라이나, 텍사스 교통부를 비롯한 민간교통정보를 활용하는 대부분의 주 교통부)
• 실시간 개별 프로브 차량들의 정보를 활용한 돌발상황 검지 및 혼잡 여파 추정 방법론 개발(퍼듀 대학교)
• 공사구간 실시간 모니터링 기법 개발(메릴랜드 대학교)
• 반복 및 비반복 혼잡구간 분류기법 개발(노스캐롤라이나 주립대학교)
• 혼잡구간별 교통사고분류기법 개발 및 사고 여파 특성 파악(노스캐롤라이나 주립대학교)
• 실시간 자료와 과거이력 자료를 활용한 실시간 도시부 주차공간 정보 제공 방안(INRIX)

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이 밖에도 Connected Vehicle and Infrastructure와 관련된 다양한 연구들이 진행 중이다.
 
 
◈ 시사점
 
하드웨어, 센서 그리고 통신기술 등의 급속한 발전은 다양한 수집원으로부터 폭발적인 자료를 생산하고 있다. 교통부문도 마찬가지로 이러한 기술의 발달로 다양하고 방대한 정보를 수집하고 이를 현실적으로 활용할 수 있게 되었다. 특히, 미국 전역에 스마트폰과 GPS를 장착한 프로브 차량으로부터 교통정보 수집이 가능해지면서 기존의 자료수집 한계로 인해 제약이 있었던 많은 분석과 연구들이 가능해졌다. 예를 들어 프로브 차량의 시장점유율이 상당히 증가한다면 경제변동이 교통수요에 미치는 영향과 같은 연구도 가능해질 것이다. 이러한 분석 및 연구 결과들은 정책 결정자와 프로그램 계획자들이 보다 효율적인 정책결정으로 교통관련 사업의 투자비용을 절감시킬 수 있을 것이다. 또한, 이용자들이 신뢰성 있는 실시간 교통정보와 과거 정보를 활용하여 더 효율적이고 안전한 도로를 이용할 수 있게 될 것이다. 그리고 프로젝트 관리자나 엔지니어는 보다 정확한 실시간 성능평가와 기존 자료들로부터 검지된 다양한 패턴들을 기반으로 능동적이고 효율적인 운영할 수 있을 것이라 생각된다. ▣
 
 
 
 
* 여기서 말하는 정형화된 교통 빅데이터는 주 수준(Statewide)의 수 TB이상의 방대한 양의 정형화된 메조스코픽 수준의 과거이력 자료 및 현재 교통을 비롯한 돌발상황 기상 그리고 다른 다양한 정보가 통합된 자료를 말함
** 회사에서 직접 운영되는 차량이나 핸드폰 어플리케이션을 설치한 이용자가 운전하는 차량
*** 캘리포니아, 워싱턴 DC, 플로리다, 아이오와, 메릴랜드, 뉴욕, 미시간, 미시시피, 노스캐롤라이나, 뉴저지, 오하이오, 펜실베니아, 로드 아일랜드, 텍사스, 버지니아, 워싱턴 교통부
 

참고문헌
1. INRIX, INRIX’s Insights Webinar, 2015.
3. CATT Lab, Work Zone Performance Monitoring, University of Maryland(http://www.cattlab.umd.edu/?portfolio=work-zone-performance-monitoring).
4. Texas Transportation Institute, Mobility Report Measures Travel Reliability, TxDOT, 2015.
5. Williams et al. , Mobility and Reliability Performance Measure, NCDOT, 2013.
6. Song et al., A Novel Collision Classification Methodology Based on Temporal Link Speed Data and Congestion Thresholds, Presented to 94rd Annual Meeting Transportation Research Board, Jan. 2015.
 

 
   
 

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