융합 빅데이터를 활용한 교통수요 추정 개선 연구
빅데이터는 기존의 데이터가 제공하지 못하는 정보를 상시 제공 받을수 있다는 점에서 지난 3~4년간 다양한 분야의 연구에서 주목을 받은 주제이다. 교통분야에서도 대중교통 및 고속도로에서 상시 통행 데이터가 수집되고 있어 이를 다시 교통 시스템을 분석하기 위해 활용하는 방안에 대한 제안이 이루어지고 있다. 교통의 다양한 측면 중 본 연구에서 집중하고자 하는 분야는 교통수요의 추정방법론이며, 구체적으로는 빅데이터를 현재 사용되고 있는 교통 수요 분석 방법론의 틀 안에서 활용할 수 있는 방안을 찾는 것이다. 본 연구는 2015년 수행한 「지역간 교통 수요 예측의 신뢰성 제고를 위한 빅데이터 활용 방안연구」의 후속 연구로 수행되었다. 2015년 연구에서는 빅데이터를 활용하여 현 교통 수요 추정 및 예측 방법을 개선할 수 있다는 가능성을 보였지만, 연구 기간의 제약으로 교통 수요 추정의 특정 단계에 대한 구체적인 개선 방안을 보이기는 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 현재의 교통 수요 추정 방법론을 빅데이터를 활용하여 개선할수 있는 구체적인 방안과 함께 분석사례를 제시하고자 한다.
기존에 제공하지 못하던 정보를 항상 제공받을 수 있기에 주목 받은 주제가 무엇일까