비정형 교통 데이터 처리 (비정형 이동성 데이터 처리, Unstructured Mobility Data Processing)

비정형 교통 데이터 처리(Unstructured Mobility Data Processing)는 텍스트, 이미지, 영상, 음성, SNS, 로그 파일 등 고정된 형식이 없는 교통 관련 데이터를 분석 가능한 구조로 정제하고, 이를 기반으로 도시 이동성, 통행 행태, 돌발 상황 등을 해석하는 교통 빅데이터 처리 기술이다. 기존의 정형 데이터(예: 교통량, 속도, GPS 좌표 등)만으로는 파악하기 어려운 사용자 행태나 도로 위의 비가시적 신호를 해석할 수 있어, 스마트시티와 지능형 교통체계(ITS)의 필수 요소로 부각되고 있다. 서브 키워드로는 교통 비정형 데이터 분석, SNS 기반 교통상황 인식, 비정형 로그 마이닝이 있다.

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1. 비정형 교통 데이터란 무엇인가?

비정형 데이터(Unstructured Data)란 정해진 형식(행·열 구조, 수치값 등)이 없는 데이터로, 교통 분야에서는 다음과 같은 다양한 형태로 존재한다:

데이터 유형	주요 내용	수집 예시
텍스트	민원, SNS 글, 교통상황 문자	트위터, 블로그, 콜센터, 공공앱
이미지	사고 현장, 정체 구간, 교차로 사진	CCTV, 블랙박스, 드론
영상	실시간 도로 영상, 주행 영상	차량 내 블랙박스, 교통 관제 카메라
로그	앱 사용 기록, 위치 기반 서비스 로그	내비게이션, 모빌리티 플랫폼 앱
음성	내비게이션 음성 명령, 민원 통화 녹취	차량 음성인식 시스템, 콜센터

이러한 비정형 데이터는 시민의 실제 체감 정보, 사고·정체의 현장성, 예기치 않은 이상 상황 등의 파악에 뛰어난 장점을 가진다.

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2. 비정형 이동성 데이터의 처리 절차

비정형 데이터는 분석 전에 정형화 또는 준정형화 과정이 필요하며, 다음과 같은 처리 절차를 따른다:

▶ 1) 데이터 수집

• 크롤링(Crawling): SNS, 블로그, 뉴스 등에서 키워드 기반 데이터 수집
• IoT 연동: CCTV, 센서, 차량 장치에서 비정형 영상·이미지 수집
• API 연계: 카카오맵, T맵, 내비게이션 로그 등 모빌리티 플랫폼 연동

▶ 2) 전처리 (Pre-processing)

과정	설명	사용 기술
텍스트 정제	불용어 제거, 토큰화	NLP, 형태소 분석기 (KoNLPy 등)
이미지 처리	화질 보정, 객체 검출	OpenCV, YOLO, CNN
로그 정리	시간순 정렬, 사용자 ID 매핑	Python, Pandas
음성 텍스트화	음성 → 텍스트 변환(STT)	Google STT, Clova AI 등

▶ 3) 구조화 및 분석

데이터 유형	구조화 방법	데이터 유형
텍스트	키워드 추출, 감성 분석	사고·정체 감지, 시민 불편 유형 분류
이미지/영상	객체 검출, 정체 판단	도로 위 정체, 사고, 보행자 밀도 판단
로그	이용 경로 패턴화	플랫폼 내 통행 특성, 경로 이탈 분석
음성	대화 맥락 분석	민원 유형 분류, 실시간 위험 인식

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3. 실제 적용 사례와 분석 결과

▶ 사례 1: 서울시 트위터 기반 돌발상황 인식 시스템

• ‘차 막힘’, ‘사고’, ‘우회’ 등 키워드 포함 트윗을 실시간 수집
• 텍스트 분석을 통해 돌발상황 자동 감지 및 관제센터 알림
• 평균 4분 빠른 대응 가능 → 사고 처리 시간 15% 감소

▶ 사례 2: 도로 CCTV 영상 기반 정체 시각화 (부산시)

• 딥러닝 기반 객체 검출(CNN, YOLOv5)로 차량 대수 및 정체 구간 식별
• AI가 시간대별 정체 발생 영상 구간을 자동 태깅
• 관리자 수작업 분석 부담 90% 감소

▶ 사례 3: 내비게이션 로그 기반 경로 이탈 분석 (경기도)

• 카카오·T맵 API 연동을 통해 목적지 설정 후 실제 경로 이탈율 분석
• 특정 구간에서 25% 이상 경로 이탈 확인 → 정체/위험 구간으로 표시
• 결과를 기반으로 도로 개선 우선순위 설정

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4. 정책 활용 방안

▶ 1) 비정형 기반 교통 민원 유형 분류

• 시민의 민원 내용 텍스트 분석 → 주요 불만사항 자동 분류
• 예: ‘정류장 부족’, ‘보행자 위협’, ‘불법 주차’ 등
• 결과를 기반으로 도시별 민원 우선 개선 항목 도출

▶ 2) 시민 체감 혼잡도 분석

• 정량적 속도 데이터 외에도 SNS·민원 텍스트를 통한 체감 혼잡 평가
• 예: 동일 속도 구간이라도 감정 표현(“답답해 죽겠다”)이 높으면 심리적 혼잡도 높음
• 시민 수용성 높은 정책 설계에 활용

▶ 3) 돌발상황 실시간 대응

• 블랙박스 영상, 트윗, 음성 신고 데이터를 통해 CCTV 없는 구간에서도 사고·공사 등 실시간 인식 가능
• 관제센터 대응 속도 향상, 우회 안내 강화

▶ 4) 다중 모빌리티 로그 분석

• 킥보드, 자전거, 버스 앱 로그를 통합 분석하여 연계 이동 지점, 수단 전환 패턴 파악 → MaaS 서비스 고도화

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5. 처리 시 고려사항과 기술 과제

▷ 1. 데이터 노이즈 및 오류

• SNS 오정보, 영상 왜곡, 음성 인식 오류 등 다수 존재 → 신뢰도 기반 필터링, 중복 제거 알고리즘 필수

▷ 2. 데이터 표준화 미흡

• 플랫폼별 로그 형식, 언어, 시간대가 다름 → 통합 데이터 모델(UDM) 또는 교통 빅데이터 표준 구축 필요

▷ 3. 개인정보 보호

• 이미지 내 얼굴, 음성 정보 등 민감 정보 포함 → 자동 마스킹, 비식별화, 익명화 기술 병행 필요

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6. 스마트시티 및 미래교통 연계

▶ 1) 디지털 트윈과의 통합

• 비정형 데이터 분석 결과를 실시간 디지털 트윈 교통 모델에 연동
• 예: ‘SNS에서 특정 구간 정체 언급 급증’ → 해당 구간 가상 정체 시뮬레이션 실행

▶ 2) AI 기반 자율 운영 플랫폼 개발

• 비정형 데이터 기반으로 교통 흐름, 시민 반응, 위험 상황을 학습
• 자율 신호 운영, 군집주행, 탄력 배차 등 AI 자동 의사결정 가능

▶ 3) 시민 참여형 교통 정책 수립

• 시민이 제공하는 이미지, 텍스트, 음성 데이터를 정책 설계에 직접 반영
• ‘데이터 기반 시민참여 교통 계획(PB+빅데이터)’ 모델 제안 가능

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[ 비정형 교통 데이터 유형별 분석 활용 요약 ]

데이터 유형	분석 도구	활용 목적
텍스트 (SNS, 민원)	NLP, 감성분석	돌발상황 감지, 시민 불만 유형
이미지 (CCTV, 블랙박스)	객체 인식(CNN)	정체 구간, 사고 검출
로그 (앱, 플랫폼)	패턴 분석	이동경로 분석, 수단 전환 탐지
음성 (콜센터, 차량 내)	STT, 맥락 분석	사고 위치 탐색, 민원 분류

 

※ 비정형 교통 데이터 처리는 도시의 ‘표면 아래 흐름’을 이해하는 새로운 통로다. 교통공학자는 이제 수치와 표를 해석하는 분석가를 넘어, 시민의 말, 눈에 보이는 장면, 시스템의 흔적을 읽고 해석하는 ‘도시 언어 번역가’로 진화해야 한다.