제목(읽은 자료)
- 원본 자료와 가공 자료 URL은 위에 작성해주세요 :)
- 자료 선택 이유 :
- 우버에서 제공하는 운행데이터를 기반으로, 활용하는 사례들을 소개 하고 싶었습니다.
5분 발표용 정리
우버 운행데이터를 활용한 교통 흐름 분석 페이퍼 http://snap.stanford.edu/class/cs224w-2017/projects/cs224w-11-final.pdf
- 병목이 일어나는 곳을 확인하고, 러시아워가 일어나는 포인트를 graph와 node로 패턴을 발견.
- 수학적 백그라운드 필요.
- Page Rank 와 HITS 알고리즘
- 트래블 타임 분석 방법
- 존지정 : GPS가 포함되어있는 특정지역그룹(존)으로 묶음. 우리의 경우 시군구/동 단위.
- 평균값 구하기
- 존to존 트래블시간
- 운행건 집계
- 제약조건
- (분석용 데이터)배포
-
활용예시.
-
다중추돌 사고로 인한 도로의 도미노 현상 발생시 실시간으로 최적 경로를 재탐색하는 케이스 (도시 계획+스마트시티) → 현재 티맵등에서도 활용중인 것으로 알고 있음
-
계절성 혹은 대형 이벤트에 따른 트래블 타임 가변성 (링크)
- 브루셀에서 매년 여름에 해산물 엑스포가 열린다고 함. 3만명이 참석하고, 3일간 발생. 해당 기간 동안의 엑스포에서 도시 중심으로 갈때 트래블 타임을 확인해보면, 평소보다 43.3% 더 걸리게 됨 된다는 것을 알 수 있음.+) 2019.10월 43주(할로윈주)
-
용산구(
보광동, 이태원1,2동, 한남동) 대상, -
금토일만 비교. ( 군청색 : 평균이동시간 / 하늘색 : 목적지수)
-
앞뒤 주를 비교했을때
평균 1.8분(108%)가량 증가된 것을 확인할 수 있다.
-
자유로운 정리
현재 3가지 서비스를 제공. 아쉽게도 한국(서울)은 서비스 미지원.
- Travel Time : 지역과 지역간의 소요시간
- Speed : 특정 도로의 요일,시간별 속력
- New Moblilty (미제공) : 플로팅 자전거 및 스쿠터 등의 도시 관리용으로 만들어진 지표
https://blog.mapbox.com/building-with-isochrones-3dc04a061a84
용어
-
free-flow speed
자유 흐름 속도는 선택한 날짜 시간 범위가 포함되는 가장 이른 분기에 걸쳐 세그먼트에서 관찰된 모든 속도 값의 85번째 백분위수로 추정(free-flow speed is estimated as 85th percentile of all speed values observed on a segment over the earliest quarter into which your selected date-time range falls)
느낀점(인상 깊은 것, 아쉬운 것, 더 궁금한 것 등)
- 인상 깊은 것
- 거리의 개념을 실제 이동시간 관점으로 볼 수 있다는 점
- 여기서 제공하는 데이터들은 이상치가 없는 정확한 것만 제공하고 라이더와 드라이버의 보호를 위해 비식별처리
- 아쉬운 것
- 현재 차량이 위치한 도로정보가 같이 적재된다면, 볼 수 있는 내용이 있지 않았을까 하는 아쉬움.
- 더 궁금한 것
