온우주의 하루

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역할 분석의 역할 분산 분석(Role-Based Mobility Correlation Analysis)은 도시 내 다양한 교통 주체(예: 통근자, 통학자, 배달 종사자, 관광객 등)의 이동성과 관련된 주요 지표들 간의 상관관계를 분석함으로써, 각 집단이 도시 교통 흐름과 수요에 어떤 방식으로 영향을 미치는지 파악하는 고급 분석 기법이다. 이 분석은 교통계획, 수요관리, 인프라 설계, 서비스 분담 정책 등 다층적인 교통정책 설계에 기반 데이터를 제공하며, 데이터 중심 도시교통 운영의 핵심 도구로 자리 잡고 있다. 서브 키워드로는 역할기반 통행 분석, 교통행태 상관분석, 다변량 이동성 지표 해석이 있다. 1. 역할 분석이란 무엇인가?‘역할 분석’이란 도시를 이용하는 사람들을 이동 목적 및 사회적 기능에 따라..

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OD 계산(Origin-Destination Matrix Estimation)은 교통 수요 분석의 핵심 기법으로, 특정 시간대에 도시의 다양한 출발지(Origin)에서 도착지(Destination)로 이동한 교통량을 수치화한 행렬을 의미한다. OD 행렬은 도로 교통, 대중교통, 물류, PM 이동 등 모든 형태의 교통계획 수립의 기초 데이터로 활용되며, 최근에는 센서, GPS, 교통카드 등 다양한 데이터를 활용한 AI 기반 OD 추정 기법이 고도화되고 있다. 서브 키워드로는 OD 매트릭스, OD 추정 모델, 교통 수요 분석이 있다. 1. OD 행렬의 개념과 역할OD 행렬(Origin-Destination Matrix)은 도시 내의 일정 지역을 여러 개의 존(Zone)으로 구분한 후, 각 존 간에 발생하는 ..

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교통데이터 빅 마이닝(Traffic Big Data Mining)은 대량의 교통 관련 데이터를 분석 가능한 형태로 정제하고, 그 안에서 유의미한 패턴과 상관관계를 자동으로 추출하여, 도시 교통정책, 통행 행태 예측, 수요 관리, 혼잡 완화 등 다양한 분야에 활용하는 고급 분석 기법이다. 이는 전통적인 통계분석을 넘어 AI 기반의 비정형 데이터 해석, 예측 모델링, 실시간 제어까지 가능하게 하는 스마트시티 교통운영의 핵심 기술로 주목받고 있다. 서브 키워드로는 비정형 교통데이터 분석, 클러스터링 기반 통행 유형 추출, 예측 기반 교통관리 모델이 있다.1. 교통 빅데이터 마이닝의 개념과 배경현대 도시의 교통 시스템은 차량, 보행자, 대중교통, 자율주행차, PM 등 다양한 이동 수단과 사용자로 구성되어 있으며..

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GPS 데이터 기반 이동성 분석(GPS Trajectory Analytics)은 차량, 스마트폰, 퍼스널 모빌리티(PM) 등의 GPS 수신기에서 수집된 이동 경로 데이터를 활용하여, 사람과 차량의 이동 패턴을 정량적으로 분석하고, 도시 교통의 흐름, 혼잡, 통행 목적 등을 파악하는 기술이다. 이는 교통 수요 예측, 통행 행태 분석, 수단 분담률 계산, 통근행태 파악 등 교통계획 전반에 활용되는 핵심 데이터 기반 분석 도구로, 전통적인 교통조사의 한계를 뛰어넘어 보다 정밀하고 실시간성 있는 도시 이동성 이해를 가능하게 한다. 서브 키워드로는 궤적 데이터 분석, 이동 경로 패턴 인식, 실시간 OD 분석이 있다.1. GPS 궤적 데이터 분석의 개념과 필요성기존의 교통조사는 주로 통행량 조사, 교통카드 데이터,..

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5G 기반 차량 통신 시스템(5G V2V/V2I Networks)은 차량과 차량(V2V), 차량과 인프라(V2I) 간의 초고속·초저지연 통신을 가능하게 하는 5세대 이동통신 기반의 지능형 교통 인프라 기술이다. 이 시스템은 자율주행차, 협력주행, 교통 안전 서비스, 스마트 신호 운영 등 미래 교통체계의 핵심 동력으로 작동하며, 기존 DSRC(Dedicated Short Range Communication) 방식의 한계를 극복하고, 더 넓고 안정적인 커버리지를 제공한다. 서브 키워드로는 C-V2X(Cellular Vehicle-to-Everything), 초저지연 통신, 자율협력주행 통신이 있다.1. 5G 기반 차량 통신 시스템의 개념과 필요성기존 차량 간 통신은 주로 단거리 전용통신(DSRC) 기술을 활..

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드론 기반 교통관리제(Drone-Based Traffic Monitoring & Management)는 무인항공기(Drone)를 활용해 도로 위의 교통 상황을 고해상도 영상과 센서로 실시간 모니터링하고, 돌발 상황 대응, 교통 흐름 분석, 재난 시 통제 기능까지 수행하는 차세대 교통 감시·운영 시스템이다. 고정된 CCTV나 센서의 한계를 극복하고, 유연하게 하늘에서 ‘도시 교통을 내려다보는 시야’를 제공함으로써, 교통공학의 공간 확장성과 반응 속도를 획기적으로 높인다. 서브 키워드로는 UAV 교통 감시, 실시간 공중 모니터링, 드론 기반 교통 제어가 있다.1. 드론 교통관리의 필요성과 등장 배경기존의 교통 모니터링 시스템은 주로 지상 기반 센서와 CCTV에 의존해왔다. 그러나 이 방식은 감시 범위가 고정..

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교통 디지털 트윈 캐스팅 시스템(Digital Twin Casting System for Real-Time Traffic Simulation)은 현실 교통 데이터를 기반으로 도시의 교통 상황을 가상 공간에서 실시간으로 재현하고, 다양한 시나리오에 대한 시뮬레이션을 수행하여 교통 정책과 운영 전략을 검증할 수 있도록 지원하는 디지털 기반 교통 플랫폼이다. 기존 교통 시뮬레이션이 정적 계획 수립 중심이었다면, 디지털 트윈은 현실과 동기화된 ‘살아있는 도시 모형’으로 진화하면서 실시간 예측과 대응 중심의 도시 교통 운영을 가능케 한다. 서브 키워드로는 실시간 시뮬레이션, 디지털 교통 복제본, 교통정책 가상실험이 있다. 1. 교통 디지털 트윈의 개념과 역할‘디지털 트윈(Digital Twin)’은 물리적 시스템..

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교통예보 시스템(지능형 교통예보 시스템, Intelligent Traffic Forecasting System)은 실시간 교통 데이터와 과거의 교통 패턴, 날씨, 이벤트, 기계학습 알고리즘 등을 기반으로 미래의 교통 상황을 예측하고 사전 대응을 가능하게 하는 스마트 교통 운영 기술이다. 기존의 단순 통계적 추정에서 나아가, AI·빅데이터 기술을 통해 정체, 사고, 수요 급증 등을 선제적으로 예측하고, 도로와 대중교통 운영을 능동적으로 제어할 수 있게 한다. 서브 키워드로는 교통 수요 예측, AI 기반 교통 분석, 실시간 예측 제어가 있다.1. 지능형 교통예보 시스템의 개념과 필요성도시의 교통은 일정하지 않다. 평일과 주말, 날씨, 시간대, 이벤트, 사고 등 다양한 요인에 따라 시시각각 변화한다. 그러나 ..