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표제지
목차
서문 2
요약 10
제1장 서론 21
제1절 연구의 배경 및 목적 21
1. 연구 배경 21
2. 연구 목적 22
제2절 연구의 범위 및 방법 22
1. 연구의 범위 22
2. 연구의 방법 24
제3절 선행 연구와의 차별성 27
1. 선행 연구의 검토 27
제2장 교통자료의 현황 28
제1절 GPS 기반 교통자료 28
1. 택시 자료(서울 택시) 28
2. 내비게이션 자료 31
제2절 과금 기반 교통자료 35
1. 교통카드 자료 36
2. TCS 및 하이패스 자료 39
제3절 수집 기반 교통자료 41
1. ITS 국가교통정보 41
제3장 교통자료의 활용 43
제1절 교통자료의 연구 현황 43
1. 교통카드 부문 43
2. TCS 부문 49
3. 시사점 50
제2절 교통자료의 활용 현황 51
1. 기상청 웨비게이션 서비스 51
2. 서울시 주차 허용 장소 내비게이션 안내 서비스 52
3. 서울경찰청 사고 지점 내비게이션 자료 제공 54
4. 클라우드 내비게이션 시스템 54
5. 상권 정보 복합분석 시스템 57
6. 범죄 정보 분석 시스템 59
제4장 교통정보의 분석 61
제1절 데이터마이닝 개요 61
1. 데이터마이닝 소개 62
2. 데이터마이닝의 기능 63
3. 데이터마이닝 기법 64
제2절 택시 교통정보의 분석 69
1. 택시 데이터의 기초 분석 69
2. 택시 데이터의 속도 분포 70
3. 택시 데이터의 기본 특성 72
제3절 이벤트 사례 분석-서울 G20 정상회의 기간의 교통 상황 80
1. 서울 G20 정상회의를 위해 수립한 교통통제 방안 80
2. 택시 데이터를 이용한 교통통제 효과 분석 83
제4절 택시 데이터와 교통카드 데이터의 융합 분석 92
제5장 교통정보의 활용방안 100
제1절 교통정보의 활용방안 100
1. 국토해양부 국가교통정보센터 교통자료 100
2. 택시 GPS 자료 102
3. 교통카드 자료 103
제2절 교통정보 활용 관련 법ㆍ제도 검토 106
1. 관련 법규 검토 106
2. 시사점 108
제3절 교통정보의 융합 서비스 전망 110
1. 대도시 교통수단의 통합 서비스 110
2. 자동차 정보와 융합 서비스 111
3. 대용량 데이터를 이용한 최적 경로 서비스 113
4. 대용량 데이터의 활용을 위한 정부의 추진 전략 115
제6장 결론 및 정책 제언 118
제1절 결론 118
제2절 정책 제언 119
참고문헌 123
Abstract 125
판권기 127
[표 1-1] 본 연구에서 분석한 교통정보 자료 25
[표 1-2] 선행 연구와의 차별성 27
[표 2-1] 서울 브랜드 콜택시 지정 현황(2009. 3. 기준) 29
[표 2-2] 택시 자료 입수 현황 29
[표 2-3] 택시 자료 저장 빈도 30
[표 2-4] 택시 데이터 서식 내용 31
[표 2-5] 사용자 운행 정보의 저장 내용 32
[표 2-6] SK M&C 내비게이션 자료 구조 33
[표 2-7] 교통카드 사업 시장 현황 36
[표 2-8] 교통카드 자료 수집 현황 38
[표 2-9] 교통카드 자료 구조 39
[표 2-10] 고속도로 운행차종 구분(규정 제9조, 기준일 : 2004. 2. 19.) 40
[표 2-11] DSRC 기반 ITS 구축 현황(2010년 말 기준) 41
[표 2-12] 국가교통정보센터 교통정보 협조 기관 41
[표 2-13] 국가교통정보센터 교통량 자료 구조 42
[표 3-1] 교통카드 데이터의 활용 분야 44
[표 3-2] 교통카드 자료의 속성 정보 48
[표 3-3] 교통카드 이용 자료에서 수집 가능한 교통지표 48
[표 3-4] 상권 분석을 위한 참여 기업의 역할 57
[표 4-1] 택시 데이터 기초 분석 결과 69
[표 4-2] 택시 자료의 평균속도 분포 70
[표 4-3] 택시 승객이 일 평균 탑승하는 빈도수(요일별) 73
[표 4-4] 요일별 날씨(기상청 자료) 73
[표 4-5] 택시 승객의 탑승이 많은 지역 순위 Top 10(50m 반경) 76
[표 4-6] 택시 승객의 하차가 많은 지역 순위 Top 10(50m 반경) 76
[표 4-7] 11월 10~19일까지 기상청 날씨 정보 83
[표 4-8] 11월 11일, 12일, 19일의 분석대상 데이터 개수 84
[표 4-9] 서울시 택시 전체의 평균속도 84
[표 4-10] 코엑스 2㎞ 이내의 택시 평균속도 86
[표 4-11] 코엑스 2㎞ 이내의 택시 평균속도의 비대칭도 88
[표 4-12] 코엑스 2㎞ 이내 택시 데이터 중 속도 ‘0’인 데이터 빈도 89
[표 4-13] 코엑스 2㎞ 이내 택시 데이터 중 11월 12일, 19일 데이터 검증 91
[표 4-14] 2010년 2월 19일 강남역에서 여의도역으로 이동한 통행 분포 95
[그림 1-1] 연구의 수행 체계 26
[그림 2-1] M＆Soft 스마트 트래픽 구성도 32
[그림 2-2] M＆Soft 사용자 운행자료의 GIS 분석 화면 33
[그림 2-3] SK M＆C 교통정보 생성 체계 34
[그림 2-4] SK M＆C 내비게이션 운행자료의 GIS 분석 화면 34
[그림 2-5] KT Olleh 내비게이션 화면 35
[그림 2-6] 교통카드 정산시스템 구성도 38
[그림 2-7] 국가교통정보센터 자료 수집 현황 42
[그림 3-1] 웨비게이션의 개념(기상청 자료) 52
[그림 3-2] M＆Soft 주차 안내 기능 53
[그림 3-3] 아이나비 주차 안내 기능 53
[그림 3-4] 클라우드 내비게이션 서비스 사례 55
[그림 3-5] 클라우드 컴퓨팅 개념 56
[그림 3-6] 지오비전의 상권 분석 개념도 58
[그림 3-7] 중소기업청 상권 정보 시스템 59
[그림 3-8] 범죄예보 지역 조회 사례 60
[그림 4-1] 데이터마이닝의 개념 62
[그림 4-2] 데이터마이닝 처리 과정 63
[그림 4-3] 군집 모형 분석의 사례 65
[그림 4-4] 인공신경망 모형 구조의 사례 68
[그림 4-5] 택시의 평균속도 표시 71
[그림 4-6] 시간대별 동작대교 평균 통행속도 72
[그림 4-7] 택시 총 탑승 횟수 기준 일일 시간대별 분포 74
[그림 4-8] 일일 기준 시간대별 택시 속도 75
[그림 4-9] 서울 지역 택시 탑승 빈도 77
[그림 4-10] 여의도 지역의 속도 분포 현황 79
[그림 4-11] G20 교통통제 안내 알림 81
[그림 4-12] 분석 범위 : 서울 코엑스 인근 2㎞ 85
[그림 4-13] 2010년 11월 12일 서울 코엑스 인근 2㎞에서 수집한 택시 GPS 데이터 86
[그림 4-14] 2010년 11월 11일, 12일, 19일의 서울 코엑스 인근 2㎞에서 수집한 택시 GPS 데이터 평균속도 비교 87
[그림 4-15] 2010년 11월 12일 서울 코엑스 인근 2㎞에서 수집한 택시 GPS 데이터의 분포 88
[그림 4-16] 강남역 주변 택시 탑승 빈도수(2010년 11월 13일) 93
[그림 4-17] 강남역에서 여의도로 택시로 이동하는 빈도수 94
[그림 4-18] 강남역에서 여의도로 이동하는 택시의 평균 이동시간 94
[그림 4-19] 강남역에서 여의도로 지하철로 이동하는 빈도수(일일 데이터 : 2월 19일) 96
[그림 4-20] 강남에서 여의도로 이동하는 버스 360번의 노선 96
[그림 4-21] 일주일 동안 버스로 강남에서 여의도로 이동한 통행 수 97
[그림 5-1] 교통자료의 현황과 서비스 분야 105
[그림 5-2] 토요타자동차의 스마트 그리드 개념 113
[그림 5-3] NTT Docomo 서비스 개념 113
[그림 5-4] 스마트 정부 실현을 위한 체계 115
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원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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