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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정인택 (한국건설기술연구원) 정규수 (한국건설기술연구원)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제19권 제3호
발행연도
2018.3
수록면
669 - 678 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

도로 주행환경 분석을 위한 빅데이터 플랫폼 구축 정보기술 인프라 개발
정인택 ,  정규수 한국산학기술학회 논문지 2018.03 학술저널

2017

빅데이터 기반의 도로 주행환경 분석 플랫폼 구축을 위한 정보기술 인프라 개발
정인택 ,  정규수 대한토목학회 학술대회 2017.10 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구는 차량센싱데이터, 공공데이터 등 다종의 빅데이터를 활용하여 주행환경 분석 플랫폼 구축을 위한 정보기술 인프라를 개발하였다. 정보기술 인프라는 H/W 기술과 S/W 기술로 구분할 수 있다. 먼저, H/W 기술은 빅데이터 분산 처리를 위한 병렬처리 구조의 소형 플랫폼 서버를 개발하였다. 해당 서버는 1대의 마스터 노드와 9대의 슬래이브 노드로 구성하였으며, H/W 결함에 따른 데이터 유실을 막기 위하여 클러스터 기반 H/W 구성으로 설계하였다. 다음으로 S/W 기술은 빅데이터 수집 및 저장, 가공 및 분석, 정보시각화를 위한 각각의 프로그램을 개발하였다. 수집 S/W의 경우, 실시간 데이터는 카프카와 플럼으로 비실시간 데이터는 스쿱을 이용하여 수집 인터페이스를 개발하였다. 저장 S/W는 데이터의 활용 용도에 따라 하둡분산파일시스템과 카산드라 DB로 구분하여 저장하는 인터페이스를 개발하였다. 가공 S/W는 그리드 인덱스 기법을 적용하여 수집데이터의 공간 단위 매칭과 시간간격 보간 및 집계를 위한 프로그램을 개발하였다. 분석 S/W는 개발 알고리즘의 탐재 및 평가, 장래 주행환경 예측모형 개발을 위하여 제플린 노트북 기반의 분석 도구를 개발하였다. 마지막으로 정보시각화 S/W는 다양한 주행환경 정보제공 및 시각화를 위하여 지오서버 기반의 웹 GIS 엔진 프로그램을 개발하였다. 성능평가는 개발서버의 메모리 용량과 코어개수에 따른 연산 테스트를 수행하였으며, 타 기관의 클라우드 컴퓨팅과도 연산성능을 비교하였다. 그 결과, 개발 서버에 대한 최적의 익스큐터 개수, 메모리 용량과 코어 개수를 도출하였으며, 개발 서버는 타 시스템 보다 연산성능이 우수한 것으로 나타났다.
#Big data #Cloud computing #Driving environment #Information technology infrastructure #Platform #Public data #Vehicle sensor

목차

요약
Abstract
1. 연구의 배경 및 목적
2. 기존 문헌 고찰
3. 플랫폼 정보기술 인프라 개발
4. 성능 평가 및 테스트
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
J. Gantz, D. Reinsel, THE DIGITAL UNIVERSE IN 2020: Big Data, Bigger Digital Shadows, and Biggest Growth in the Far East, p. 1-3, International Data Corporation Analyze the Future, 2012. National Information Society Agency, Open Data Portal, Available From: https://www.data.go.kr/. I. Jung, K. Chong, “Development of Platform for Driving Environment Analysis using Vehicle Sensing and Public Big Data”, Transportation Technology and policy, vol. 14, no. 4, pp. 10-19, 2017. M. Son, Analysis of the domestic/foreign technology development and market outlook of promising industry related to artificial intelligence/big data, pp. 241-271, Knowledge Industry Information Institute, 2016. J. Lee, “Big Data Technology Trend”, Hallym ICT Policy Journal, vol. 2, pp. 14-19, 2015.

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