| 연구목표 |
대한민국 전역 32만개 로드링크 ID의 속도 상황 예측과 신호 최적화 주기 빅데이터 DB 구축을 포함하며, 미래 교통 상황을 고려한 AI 스케줄링 서비스를 제공함으로써 불필요한 시간/비용 낭비를 최소화하는 범국민적인 AI 일정 관리 서비스를 제공하는 것을 목표로 함(1) AI 교통데이터 수집주기 도로 교통정보 데이터에 따른 데이터 탐색(EDA: Expl... |
| 연구내용 |
상용 서비스 제공 교통 빅데이터 플랫폼 확장 - 공공 데이터 및 확장 데이터의 수집과 저장을 처리하는 인프라 모듈과 수집된 데이터를 이용하여 교통 정보예측을 처리하는 서비스 모듈로 구성 - 앱 사용자들로부터 수집 가능한 여러 교통 데이터를 신속하게 분석할 수 있는 실시간 서버 분석 시스템 포함[그림 27] - 인프라 모듈의 저장 확장성을 고려한 스토리지 설... |
| 기대효과 |
빅데이터의 생성 및 추가 시, Spark 활용 고속 데이터 처리가 가능한 실시간 미래 교통 예측 엔진 연동 작업 수행 모빌리티 데이터 통신 프로토콜에 의한 PID, AT Command 요청 및 응답 처리 교통데이터 포맷 수집 주기 최적화 설정 및 데이터 자동 수집 DB 적재 기술나) 데이터 학습 데이터 자동설계 전처리 및 규격화 Image, video... |
| 키워드 |
교통에측,혼잡예측,주차혼잡도예측,개인 춤운전안내,개인 춤주차안내 |