목차
I.서론
II.이론적 배경
2.1 빅 데이터의 이해
2.1.1 빅 데이터 개념
2.1.2 빅 데이터 특징
2.2 도로교통공단의 이해
2.2.1 도로교통공단 소개
2.2.2 도로교통공단과 첨단기술
III.본론
3.1 빅 데이터 기반 교통사고 분석 사례
3.1.1 TAAS 시스템
3.1.2 KBS 교통사고 분석 사례
3.1.3 위험도로 예보 서비스
3.2 빅 데이터 기반 교통 혼잡 예측 사례
3.2.1 교통알림e 어플리케이션
3.2.2 TBN 한국교통방송
IV.결론
4.1 연구 결과 요약 및 시사점
4.2 연구의 한계점 및 느낀 점
참고문헌
본문내용
과거와 달리 현대 사회에는 교통의 발달로 인해 서울 시내 어디든 도로를 이용해 1시간 안팎으로 이동이 가능하다. 이처럼 교통 인프라와 수단의 발전은 도시의 형태를 바꾸었고 더불어 사람들의 공간 인지와 활동 범위까지 송두리째 바꿨다. 하지만 편리함과 국민의 소득증가, 교통 기술의 발전 등 다양한 요인들로 자동차의 수요는 끊임없이 증가했고, 그와 함께 교통의 혼잡 또한 계속해서 심화되고 있다(김수현, 2017. p9). 현대에는 교통 혼잡이 출퇴근 시간대뿐만 아니라 대낮이나 한밤중에도 발생하여 효율적인 생산과 운송이 중요한 비즈니스에도 문제를 야기하고 있다(Deloitte, 2014, p63). 이와 같은 교통 혼잡 해소를 위해 범칙금 부여, 혼잡세, 자동차 연료세 등 많은 대책과 방안을 연구하고 실천해오고 있지만 여전히 교통 혼잡은 해결되지 않고 있다(김수현, 2017. p9).
전문가들은 계속해서 개인통행 빈도가 더욱 증가하고, 교통 혼잡 또한 복잡해질 것이라고 예측했다. 반면 그와 함께 현재의 교통발전 속도라면 머지않아 영화에만 나올법한 하늘을 나는 자동차 같은 교통수단들이 곧 등장할 것으로 예상했으며, 이러한 장래의 획기적인 교통수단의 등장과 함께 교통 혼잡이 사라지지 않을까라는 기대감도 나타냈다. 하지만 이러한 미래의 교통수단은 언제 우리의 생활에 적용될지 확실하지 않으며, 미래 교통수단의 등장과 함께 교통 혼잡이 해결된다하더라도 우리는 지금 현재 직면한 교통 혼잡을 어떻게 해결할 것인가에 대해 생각해 볼 필요가 있다(김수현, 2017, p14).
교통 혼잡의 심화와 함께 또 문제가 되고 있는 것은 교통체증과 교통사고 비율의 증가이다. 도로교통공단이 제공한 통계자료에 따르면 매년 자동차 등록대수는 꾸준히 증가되고 있으며, 이와 함께 교통사고도 매년 비슷한 비율로 꾸준히 높은 빈도로 일어나고 있다(도로교통 공단, 2015). 물론 교통사고 발생에는 다양한 원인이 존재하지만 교통 혼잡의 증가와 함께 교통사고 비율도 늘어나는 것으로 보아 원인이 교통 혼잡에 아주 없다고는 볼 수 없으며, 이와 같은 현상들을 묶어서 살펴 볼 필요가 있다고 본다.
참고 자료
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“도로교통 공단”, 『두산백과』,
박두순 외4명, “빅 데이터 컴퓨팅 기술", 한빛아카데미, 2017.
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박원준, “빅 데이터 활용에 대한 기대와 우려", 저널커뮤니케이션, 2017.
“빅 데이터란?”, 『네이버 지식백과』,
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정수영, “야간 교통사고 많은 곳? 여기 조심!”, 『KBS뉴스』,, 2015. 01. 24
『타스』,
Delotte, "디지털 시대의 교통 : 도시 모빌리티의 미래", Delotte, 2014. 10.
『tbn 도로교통공단 한국교통방송』,