교통량 데이터 빅데이터

목차

1. 선정이유와 도입배경

2. 교통분야에서의 빅 데이터 활용 사례
1) TOPIS 3.0(교통 예측 솔루션)
2) 교통혼잡지도

3. 시사점(기대 효과)

4. 긍정적인 개발 방향

5. 출처 및 참고문헌

본문내용

선정 이유/도입 배경
교통혼잡비용이란 환경오염비용, 교통사고비용과 함께 교통수요의 증가에 따른 사회적 비용이다.
2010년 전국 도로상의 교통혼잡비용은 총 28조 5천억원으로 전년 대비 2.9% 증가하였으며, GDP의 2.43% 규모에 달하는 것으로 추정되었으며, 계속해서 증가추세를 보이고 있음.

교통혼잡으로 인한 국내 사회적 비용이 계속해서 증가함에 따라
늘어나는 교통량을 감당할 수 없는 지경에 이르렀음.
현재 제공중인 교통정보 서비스는 사후처리의 성격이 강함에 따라 교통수요 분산에 한계가 존재함.
이러한 점 때문에 정부는 교통분야에 빅데이터를 활용하여 문제 해결에 나섰음.

참고 자료

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