도로 기상 빅데이터 유형별 활용 전략: 국내외 사례 분석

최초 등록일
2019.01.05
최종 저작일
2019.01
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서지정보

발행기관 : 사)한국빅데이터학회 수록지정보 : 한국빅데이터학회지 / 2권 / 2호
저자명 : 함유근 ( Yukun Hahm ) , 전용주 ( Yongjoo Jun ) , 김강화 ( Kanghwa Kim ) , 김승현 ( Seunghyun Kim )

한국어 초록

낮은 시정, 강우, 강풍, 고온 등 기상 상태는 운전 능력, 차량 성능(예: 마찰, 안정성, 조작력), 노면 마찰력, 도로 인프라, 추돌 위험, 교통 흐름 및 도로 관리자 생산성 등에 영향을 미친다. 최근에는 CCTV, 도로센서, 차량 센서 등 다양한 도로 기상 빅데이터 소스들이 개발되면서 이러한 기상 관련 문제들 해결에 적용되고 있다. 본 연구는 이러한 도로 기상 빅데이터 소스들의 유형과 특징을 정의하고 국내외 실증 사례들을 통해 도로 기상 빅데이터 유형별로 관련 문제들 해결에 활용하는 전략에 대해 제시하고자 한다.

영어 초록

Weather acts through low visibility, precipitation, high winds, and temperature extremes to affect driver capabilities, vehicle performance (i.e., traction, stability and maneuverability), pavement friction, roadway infrastructure, crash risk, traffic flow, and agency productivity. Recently a variety of road weather big data sources such as CCTV, road sensor/systems, car sensor have been developed to solve the weather-related problems, This study identifies and defines the types and characteristics of these sources to suggest how to utilize them for car safety and efficiency as well as road management through analyzing domestic and oversea cases of road weather big data applications.

참고 자료

없음

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