KR20240072437A - 기존 교통정보 검지기와 신규 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보를 통합하여 관리할 수 있는 교통 빅데이터 구축시스템 및 구축방법 - Google Patents

Abstract

기존 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보를 신규의 교통정보 검지기와 동일한 분류체계로 분류한 후 통합하여 교통 빅데이터를 구축하는 교통 빅데이터 구축시스템 및 구축방법이 개시된다. 이를 위하여 제1 교통데이터를 생성하는 기존 교통정보 검지기가 포함된 제1 교통정보 검지기를 이용하는 교통 빅데이터 구축시스템에 있어서, 신규로 도로 상에 설치되고, 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제2 교통데이터를 생성하며, 상기 제2 교통데이터를 미리 설정된 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하는 제2 교통정보 검지기, 및 상기 제1 교통정보 검지기로부터 수집된 제1 교통데이터가 상기 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하고, 상기 제2 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보와 제1 교통정보 검지기의 교통정보를 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축하는 운영서버를 포함하는 교통 빅데이터 구축시스템을 제공한다. 본 발명에 의하면 기존 교통정보 검지기로부터 수집되었던 교통데이터를 신규 교통정보 검지기와 동일한 데이터 셋으로 재분류할 수 있으므로, 기존에 수집된 교통데이터를 이용하여 신규 교통정보 검지기로부터 수집된 교통데이터와 함께 교통 빅데이터를 구축할 수 있다

Description

기존 교통정보 검지기와 신규 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보를 통합하여 관리할 수 있는 교통 빅데이터 구축시스템 및 구축방법{TRAFFIC BIG DATA CONSTRUCTION SYSTEM AND CONSTRUCTION METHOD THAT CAN INTEGRATE AND MANAGE TRAFFIC INFORMATION COLLECTED FROM EXISTING TRAFFIC INFORMATION DETECTORS AND NEW TRAFFIC INFORMATION DETECTORS}

본 발명은 기존 교통정보 검지기와 신규로 설치된 교통정보 검지기로부터 각각 수집된 교통정보를 통합하여 관리하는 교통 빅데이터 구축시스템 및 구축방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 단속류의 교통 혼잡문제를 개선 및 해소를 위해 설치된 지능형교통체계(Intelligent Transport Systems, ITS), 차세대지능형교통체계(Cooperative Intelligent Transport Systems, C-ITS) 등의 기존 교통정보 검지기로부터 교통정보를 수집하고, 신규로 설치된 교통정보 검지기로부터 교통정보를 수집하며, 각 교통정보를 분류한 후 누적하여 교통 빅데이터를 구축하는 교통 빅데이터 구축시스템 및 구축방법에 관한 것이다.

도시의 교통 혼잡 문제는 혼잡 자체로 인한 이동시간의 낭비뿐만 아니라 대기오염의 증가, 교통사고 발생 증가 및 운전자의 스트레스 증가 등 매우 심각한 사회문제를 추가적으로 파생시키고 있다.

다시 말해, 국가 및 도시 자체의 경쟁력을 저해하고 국민의 정신적, 경제적 피해를 끼치는 교통 혼잡 문제는 도로교통정책분야에서 시급히 해결하여야 하는 선결과제이다.

이에 따라, 전 세계적으로 도시의 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 다양한 방안, 정책, 기법들이 개발되어 왔고, 많은 정책들이 실현되어 교통 혼잡 정도를 완화하는데 기여해 왔다. 구체적으로, 대한민국에서는 계속해서 심화되는 도시의 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 국가차원에서 과밀한 도심부의 통과교통을 우회하여 도심 교통 혼잡을 완화할 수 있도록 국도대체 우회도로사업, 순환(도시) 고속도로사업, 광역권간의 연결도로 중 단절구간을 없앨 수 있는 광역도로 건설사업 등 주로 SOC 사업 중심으로 사업을 추진해 왔다.

최근에는 도심의 구간 및 교차로의 교통정보 수집을 위해 지능형교통체계(ITS, Intelligent Transport Systems) 및 차세대지능형교통체계(Cooperative Intelligent Transport Systems, C-ITS) 구축 사업을 추진하고 있으며, 이러한 사업을 통해 AVI(Automatic Vehicle Identification) 또는 DSRC(Dedicated Short Range Communication) 등의 교통정보 수집 장치로부터 구간 및 교차로의 교통정보를 수집하여 저장하고, 일부 지자체에서는 이를 활용하여 다양한 서비스로 시민에게 제공하고 있다.

하지만 ITS 및 C-ITS로부터 수집된 교통정보를 통해 교통 소통량, 구간 교통정체 정보 등을 차트나 그래프 형태로 제공하고 있는 수준이며, 수집된 데이터를 일반 사용자들에게 웹 API 혹은 CSV(Comma-Separated Values) 형태로 다운로드할 수 있도록 제공하고 있으나, 단순한 단위시간(15분 단위)의 구간 통행량, 교차로 통행량만을 제공하고 있다.

이에 따라, 지자체에서 제공하는 교통 빅데이터를 교차로 구간의 분산패턴이나 교통 혼잡율, 평균 통행 시간 등 단속류의 교통혼잡도 분석을 통해 혼잡해소 방안을 도출할 수 있는 로데이터(raw data)로 활용하기에는 한계가 있었다.

따라서, 전술한 문제를 해결하기 위해 기존 교통정보 검지기와 신규 교통정보 검지기로부터의 교통정보 수집 및 연계, 기상정보와 교통안전시설물관리시스템(Traffic Safety Facilities-Geographic Information System, T-GIS) 정보를 교통정보와 연계 및 가공하여 이를 일반 사용자들과 공유할 수 있는 기술의 개발이 요구되고 있는 실정이다.

대한민국 등록특허 제10-2115371호(2020.05.26 공고) 대한민국 등록특허 제10-1703058호(2017.02.06 공고) 대한민국 등록특허 제10-2403018호(2022.05.30 공고) 대한민국 등록특허 제10-2159965호(2020.09.25 공고)

따라서, 본 발명의 제1 목적은 기존 교통정보 검지기와 다른 분류 체계로 교통정보를 분류하는 신규의 교통정보 검지기로부터 각각 교통정보가 수집되더라도 모든 교통정보가 로데이터(raw data)로 활용될 수 있도록 기존 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보를 신규의 교통정보 검지기와 동일한 분류체계로 분류하여 통합하여 교통 빅데이터를 구축하는 교통 빅데이터 구축시스템을 제공하는데 있다.

또한, 본 발명의 제2 목적은 기존에 설치된 교통정보 검지기로부터 수집된 제1 교통정보를 미리 설정된 분류방법을 따라 분류하고, 신규로 설치된 교통정보 검지기로부터 수집된 제2 교통정보를 미리 분류된 제1 교통정보와 통합한 후 누적시켜 교통 빅데이터를 구축하는 교통 빅데이터 구축방법을 제공하는데 있다.

상술한 본 발명의 제1 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에서는 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제1 교통데이터를 생성하는 기존 교통정보 검지기가 포함된 제1 교통정보 검지기를 이용하는 교통 빅데이터 구축시스템에 있어서, 신규로 도로 상에 설치되고 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제2 교통데이터를 생성하며 상기 제2 교통데이터를 미리 설정된 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하는 제2 교통정보 검지기, 및 상기 제1 교통정보 검지기로부터 수집된 제1 교통데이터가 상기 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하고 상기 제2 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보와 제1 교통정보 검지기의 교통정보를 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축하는 운영서버를 포함하는 교통 빅데이터 구축시스템을 제공한다.

또한, 본 발명의 제1 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 다른 실시예에서는 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제1 교통데이터를 생성하는 기존 교통정보 검지기가 포함된 제1 교통정보 검지기를 이용하는 교통 빅데이터 구축시스템에 있어서, 신규로 도로 상에 설치되고 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제2 교통데이터를 생성하며 상기 제2 교통데이터를 미리 설정된 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하는 제2 교통정보 검지기와, 교통관련 정보제공서비스에 필요한 교통정보를 제공받기 위해 상기 교통정보의 요청신호를 전송하는 서드파티 서버, 및 상기 제1 교통정보 검지기로부터 수집된 제1 교통데이터가 상기 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하고, 상기 제2 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보와 제1 교통정보 검지기의 교통정보를 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축하며, 상기 서드파티 서버의 요청신호에 따라 응답정보를 상기 교통 빅데이터로부터 추출하여 제공하는 운영서버를 포함하는 교통 빅데이터 구축시스템을 제공한다.

아울러, 본 발명의 제2 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에서는 운영서버가 기존에 설치되어 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제1 교통데이터를 생성하는 제1 교통정보 검지기로부터 상기 제1 교통데이터를 수집하고, 신규로 설치되고 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제2 교통데이터를 생성하며 상기 제2 교통데이터를 미리 설정된 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하는 제2 교통정보 검지기로부터 상기 교통정보를 수집하는 데이터 수집단계와, 상기 운영서버가 상기 제1 교통정보 검지기로부터 수집된 제1 교통데이터가 상기 제2 교통정보 검지기의 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하는 데이터 재분류단계, 및 상기 운영서버가 상기 제2 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보와 제1 교통정보 검지기의 교통정보를 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축하는 빅데이터 구축단계를 포함하는 교통 빅데이터 구축방법을 제공한다.

본 발명은 기존 교통정보 검지기로부터 수집되었던 교통데이터를 신규 교통정보 검지기와 동일한 데이터 셋으로 재분류할 수 있으므로, 기존에 수집된 교통데이터를 이용하여 신규 교통정보 검지기로부터 수집된 교통데이터와 함께 교통 빅데이터를 구축할 수 있다. 다시 말해, 본 발명은 기존 교통데이터를 정의한 데이터 셋으로 재분류할 수 있으므로, 기존과 다른 분류 체계가 적용된 신규의 교통정보 검지기가 설치되더라도 기존 교통정보 검지기가 축적한 교통 데이터와 기존 교통정보 검지기가 실시간으로 수집하는 교통 데이터를 교통 빅데이터의 구축에 이용할 수 있다.

또한, 본 발명은 도심, 도심 외곽의 국도 등을 통행하는 단속류의 교통정보(지자체, 한국데이터거래소, 공공데이터포털, 기상청, 그 외 공공데이터 제공 사이트, 실시간 교통정보 검지기)를 단속류의 교통패턴, 현황, 통계 분석 등에 활용할 수 있다.

아울러, 본 발명은 기존 교통정보 검지기와 신규로 설치된 교통정보 검지기로부터 각각 수집된 교통데이터를 다양한 조합 방법(시간별, 교차로별, 구간별, 기상별, 도로구조별, TOD 별)에 따라 분류할 수 있고, 또한 분류된 데이터 특성에 맞게 분석 결과를 도출할 수 있다.

또한, 본 발명은 교통 빅데이터의 로우 데이터와 분석데이터를 교통정보 제공서비스업체 등의 제3자가 표준 프로토콜(JSON, V2X, REST 등)을 통해 쉽게 접근하여 다양한 교통편의 서비스의 제공에 활용할 수 있다. 이와 같이, 본 발명은 교통혼잡문제 해소, 실시간 교통현황 표출, 교통정책 결정, 신호제어주기 개선, 최적 길안내, 자율주행 등 다양한 분야에서 활용이 가능한 교통데이터를 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 교통 빅데이터 구축시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 제2 교통정보 검지기가 설치된 전방 교차로 및 후방 교차로를 나타내는 개략도이다.
도 3은 본 발명에 따른 교통 빅데이터 구축시스템의 일 실시예를 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명에 따른 교통 빅데이터 구축방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명에 따른 데이터 재분류단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 본 발명에 따른 빅데이터 분석단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 본 발명에 따른 가중치 산출단계를 설명하기 위한 순서도이다.

이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들에 의한 기존 교통정보 검지기와 신규 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보를 통합하여 관리할 수 있는 교통 빅데이터 구축시스템(이하, '교통 빅데이터 구축시스템'이라 약칭함)을 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 교통 빅데이터 구축시스템을 설명하기 위한 구성도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 교통 빅데이터 구축시스템은 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제1 교통데이터를 생성하는 기존 교통정보 검지기가 포함된 제1 교통정보 검지기(50)를 이용하는 시스템으로, 도로 상에 신규로 설치되어 교통정보를 생성하는 제2 교통정보 검지기(100), 및 상기 제1 교통정보 검지기(50)로부터 수집된 제1 교통데이터를 상기 교통정보와 동일한 체계로 재분류한 후 교통정보와 통합하여 교통 빅데이터를 구축하는 운영서버(200)를 포함한다.

상기 제1 교통정보 검지기(50)는 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제1 교통데이터를 생성하기 위해 기존에 설치된 교통정보 검지기가 포함된 구성으로, 단속류를 검지하여 교통데이터를 생성할 수 있다면 어떤 교통정보 검지기라도 포함될 수 있다.

예를 들면, 기존에 설치된 교통정보 검지기는 루프코일, 접촉패드 등의 접촉식 검지기와, DSRC(Dedicat short-Range Communications) 장치, AVI를 이용하여 차량번호를 고유식별자로 구분하여 고정 구간 전수검지장치, 하이패스 카드의 RF방식(주파수)과 IR방식(적외선)을 사용한 검지장치, 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS) 등의 비접촉식 검지기를 포함한다.

선택적으로, 이러한 교통 빅데이터 구축시스템은 상기 제2 교통정보 검지기(100)가 설치되기 전에 제1 교통정보 검지기(50)로부터 생성된 제3 교통데이터를 저장하며 유무선 통신네트워크(이하, '통신네트워크'라고 약칭함)를 통해 접속한 운영서버(200)에 제3 교통데이터를 배포하는 웹서버와, 교통관련 정보제공서비스에 필요한 교통정보를 제공받기 위해 상기 교통정보의 요청신호를 운영서버(200)로 전송하는 서드파티 서버(300)를 더 포함할 수 있다.

이하, 도면을 참조하여 각 구성요소별로 보다 구체적으로 설명한다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 교통 빅데이터 구축시스템은 제2 교통정보 검지기(100)를 포함한다.

상기 제2 교통정보 검지기(100)는 제1 교통정보 검지기(50)와 다르게 신규로 도로 상에 설치되는 것으로, 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제2 교통데이터를 생성하며, 상기 제2 교통데이터를 미리 설정된 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성한다.

보다 구체적으로, 제2 교통정보 검지기(100)는 제1 교통정보 검지기(50)가 설치되지 않는 교차로 및 구간에 신규로 설치되거나, 제1 교통정보 검지기(50)로 수집된 교통데이터로 교통 분석이 어려울 경우 제1 교통정보 검지기(50)의 인근에 신규로 설치될 수 있다.

이러한 제2 교통정보 검지기(100)는 도로를 통행하는 단속류를 검지할 수 있다면 어떠한 교통정보 검지기를 사용하더라도 무방하다. 다시 말해, 상기 제2 교통정보 검지기(100)는 영상 카메라, 적외선 카메라, 초음파 센서, 열감지 센서, 레이더 센서, 라이다 센서, 루프코일, 접촉패드 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있고, 차량을 감지할 수 있는 다른 센서들을 더 포함할 수 있으며, 차량검지시스템(VDS)을 사용할 수 있다.

도 2는 본 발명에 따른 제2 교통정보 검지기가 설치된 전방 교차로 및 후방 교차로를 나타내는 개략도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 제2 교통정보 검지기(100)는 신호교차로와 신호교차로 사이의 링크에 설치된 전수차량 검지장치(111,112)를 포함할 수 있다.

이러한 전수차량 검지장치(111,112)는 미리 설정된 링크의 제1 검지영역(115,116)을 통행하는 단속류(C)를 실시간으로 검지(檢知)하여 단속류의 속도, 차종, 차량수가 포함된 제2 교통데이터를 생성하고, 상기 제2 교통데이터를 미리 설정된 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하며, 상기 교통정보를 운영서버(200)로 송신한다.

상기 교통정보에는 타겟 링크에 진입하는 진입차량수와 링크를 빠져나오는 진출차량수를 카운팅하여 생성한 통행차량정보가 포함되며, 선택적으로 전방 신호교차로의 정지선부터 생성된 대기열을 따라 대기열을 형성하는 차량수, 차종, 차간거리 등을 검출하여 생성한 대기열발생정보가 더 포함될 수 있다.

이러한 전수차량 검지장치(111,112)는 타겟 링크의 진입차량수, 진출차량수, 차종, 차간거리를 분석하여 대기열 길이를 파악할 수 있다. 이때, 차종은 영상으로부터 수집된 외형정보와 매칭된 차량명칭을 외형정보 및 차량명칭이 저장된 차종정보 데이터베이스를 통해 검색하여 결정한다. 상기 차종정보 데이터베이스는 전수차량 검지장치(111,112)에 구비될 수 있다.

필요에 따라, 전수차량 검지장치(111,112)로부터 제공된 교통정보에는 유효녹색시간의 차선별 이동거리가 검지된 이동차량정보와 전수차량 검지장치(111,112)의 기기번호가 포함될 수 있다. 구체적으로, 이동차량정보에는 유효녹색시간의 차량 이동궤적과 이동거리, 검지날짜 및 시각, 주행속도, 통과 차량수, 점유차선, 차량 ID, 차종 정보가 포함된 주행정보를 생성할 수 있다.

이러한 전수차량 검지장치(111,112)는 교통량을 시간대별로 기록할 수 있다.

또한, 전수차량 검지장치(111,112)는 도로변에 배치된 폴(113,114)에 설치되어 링크 검지영역으로 진입한 차량에 대한 교통검지정보를 생성할 수 있다.

이러한 전수차량 검지장치(111,112)는 링크 검지영역에서 수집/누적된 데이터를 활용하여 시계열별로 분류한 교통정보를 생성할 수 있다.

그리고 전수차량 검지장치(111,112)는 링크 내에서 통과 차량수를 현시주기별로 카운트하고, 대기열을 산정하는 경우에는 제1 검지영역(115,116) 내 최종 감지되는 차량의 이동속도를 기반으로 신호를 대기하는 차량 정보를 수집할 수 있다.

상기 전수차량 검지장치(111,112)는 제1 검지영역(115,116)으로 유입되는 단속류를 대상으로 개별(차종별, 차선별) 교통정보를 획득하고, 제1 검지영역(115,116) 내 대기열발생정보(측정시간, 혼잡대기열 생성유무, 혼잡대기열 길이, 혼잡대기열 길이 생성속도, 정지 상태에서 이동하는 경우 혼잡대기열 이동속도, 차선별 혼잡대기열 정보, 혼잡대기열 밀도)를 생성할 수 있다.

본 발명에 따른 제2 교통정보 검지기(100)는 타겟 링크의 후방에 위치한 후방 신호교차로에 방향별로 설치된 후방 분산정보 검지장치(121,122,123,124)와, 타겟 링크의 전방에 위치한 전방 신호교차로에 방향별로 설치된 전방 분산정보 검지장치(131,132,133,134)를 포함할 수 있다.

본 발명의 제2 교통정보 검지기(100)를 구성하는 후방 분산정보 검지장치(121,122,123,124)는 상기 링크의 전방에 위치한 전방 신호교차로에 방향별로 설치되는 것으로, 신호등의 현시주기에 따라 후방 신호교차로의 방향별로 설정된 제2 검지영역(126,127,128,129)을 주행하는 단속류(C)를 검지하여 1회의 현시주기 동안 링크별로 유입되는 유입차량수가 포함된 후방 분산교통량정보를 생성하고, 상기 후방 분산교통량정보를 운영서버(200)로 송신한다.

상기 후방 분산정보 검지장치(121,122,123,124)는 신호교차로의 방향별로 설치되어 각 방향으로 이동하는 차량을 감시하며, 신호교차로 검지영역 내에서 신호등의 신호에 따라 정차하거나 이동하는 차량들을 검지(檢知)하여 후방 분산교통량정보를 생성한다. 이때, 신호등은 적어도 2 이상의 신호별, 예를 들어 적색, 녹색, 황색 및 좌회전 신호를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지는 않는다.

또한, 후방 분산정보 검지장치(121,122,123,124)는 설정된 시간간격(신규로 정의한 수집주기) 또는 신호등의 점등시간 간격으로 차량들을 검지하여 후방 분산교통량정보를 생성한다.

상기 후방 분산교통량정보에는 녹색신호등 점등시간에 후방 신호교차로의 방향별로 통과하는 차량수와 적색신호등 점등시간에 우회전하는 차량수를 카운팅하여 생성한 링크별 유입차량수가 포함된다.

이와 같이, 전수차량 검지장치(111,112)의 링크 검지영역이 링크 전체가 아닌 일부를 대상으로 하기 때문에 링크 검지영역 밖에서 단속류의 유입분을 반영하는데, 유입차량은 링크의 동일선상에 위치한 링크 1의 동일방향 직진차량, 링크 1의 왼쪽에 위치한 링크 2의 좌회전차량, 링크 1의 오른쪽에 위치한 제4 링크의 우회전차량, 링크 3의 유턴차량이 대상이다. 이때, 후방 신호교차로를 통해 링크로 유입되는 단속류는 링크 혼잡강도의 증가분으로 적용되며, 링크에서 전방 신호교차로로 유출되는 단속류는 링크 혼잡강도의 감소분으로 적용될 수 있다.

필요에 따라, 후방 분산교통량정보에는 차선별 이동차량의 누적숫자가 검지된 이동차량정보와 분산정보 검지장치의 기기번호가 포함될 수 있다. 구체적으로, 이동차량정보에는 차량의 이동궤적, 검지날짜 및 시각, 주행속도, 통과 차량수, 점유차선, 차량 ID, 차종 정보가 포함된 주행정보를 생성할 수 있다.

이러한 후방 분산정보 검지장치(121,122,123,124)는 교통량을 시간대별로 기록할 수 있다.

또한, 후방 분산정보 검지장치(121,122,123,124)는 신호등이나 도로변에 배치된 폴(pole)에 설치되어 검지영역으로 진입한 차량에 대한 교통정보를 검지한다.

상기 후방 분산정보 검지장치(121,122,123,124)는 영상 카메라, 적외선 카메라, 초음파 센서, 열감지 센서 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있고, 차량을 감지할 수 있는 다른 센서들을 더 포함할 수 있으며, 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)을 사용할 수 있다.

예를 들어, 상기 후방 분산정보 검지장치(121,122,123,124)는 4지 신호교차로의 방향별로 신호등에 설치되며, 방향별(직진, 좌회전, 우회전) 차량에 대한 주행정보를 수집한다.

상기 후방 분산정보 검지장치(121,122,123,124)는 신호교차로 검지영역 내에서 연속적으로 차선별로 이동하는 차량의 방향을 현시주기별로 카운트하고, 녹색 신호 시 좌회전과 직진 방향으로 통과하는 차량의 숫자, 감지영역 내 이동속도를 기록하며, 적색 신호 시에는 우회전 방향으로 통과하는 차량의 숫자를 산정할 수 있다.

상기 후방 분산정보 검지장치(121,122,123,124)는 신호등의 운영 후 통과 완료된 단속류에 대해서만 신호교차로의 현시주기에 따른 분산교통 통계치를 산정하며, 개별 유효녹색시간별로 생성된 분산교통량정보를 운영서버(200)로 제공할 수 있다.

이러한 후방 분산정보 검지장치(121,122,123,124)는 교통 빅데이터의 구축을 위해 해당 신호교차로에서 수집/누적된 데이터를 활용하여 신호교차로별, 방향별, 시계열별로 분류함으로써 교통정보를 생성할 수 있다.

본 발명의 제2 교통정보 검지기(100)를 구성하는 전방 분산정보 검지장치(131,132,133,134)는 타겟 링크의 전방에 위치한 전방 신호교차로에 방향별로 설치되는 것으로, 신호등의 현시주기에 따라 전방 신호교차로의 방향별로 설정된 제3 검지영역(136,137,138,139)을 주행하는 단속류(C)를 검지하여 1회의 현시주기 동안 링크별로 유출되는 유출차량수가 포함된 전방 분산교통량정보를 생성하고, 상기 전방 분산교통량정보를 운영서버(200)로 송신한다.

상기 전방 분산정보 검지장치(131,132,133,134)는 신호교차로의 방향별로 설치되어 각 방향으로 이동하는 차량을 감시하며, 신호교차로 검지영역 내에서 신호등의 신호에 따라 정차하거나 이동하는 차량들을 검지(檢知)하여 전방 분산교통량정보를 생성한다.

상기 전방 분산정보 검지장치(131,132,133,134)는 설정된 시간간격(신규로 정의한 수집주기) 또는 신호등의 점등시간 간격으로 차량들을 검지하여 전방 분산교통량정보를 생성한다.

상기 전방 분산교통량정보에는 녹색신호등 점등시간에 전방 신호교차로의 방향별로 통과하는 차량수와 적색신호등 점등시간에 우회전하는 차량수를 카운팅하여 생성한 링크 유출차량수가 포함된다. 이때, 링크 유출차량수에는 후방 신호교차로에 인접한 링크의 횡단보도에 설치된 보행자신호등의 녹색신호 시 링크 상에서 유턴하는 유턴차량수가 포함될 수 있다. 이러한 유턴차량은 링크를 통과하는 단속류를 감시하는 전방 분산정보 검지장치(131,132,133,134)에 의해 검지될 수 있다.

이러한 전방 분산정보 검지장치(131,132,133,134)는 후방 분산정보 검지장치(121,122,123,124)와 설치 위치만 상이할 뿐 서로 동일한 기능을 제공하는 구성이므로, 중복되는 설명은 생략한다.

이와 같이, 본 발명의 제2 교통정보 검지기(100)는 단속류의 이동궤적을 추적할 수 있고, 이를 통해 교통정보(점유차선, 이동평균시간, 차종, 검지영역 이탈시간)를 획득하며, 이에 따른 방향성(점유차선 또는 신호교차로 영역 내 차량이동)을 판별(좌회전, 직진, 우회전)할 수 있다.

도 3은 본 발명에 따른 교통 빅데이터 구축시스템의 일 실시예를 설명하기 위한 블록도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 교통 빅데이터 구축시스템은 서드파티 서버(300)를 더 포함할 수 있다.

상기 서드파티 서버(300)는 교통관련 정보제공서비스를 제공하는 것으로, 상기 교통관련 정보제공서비스에 필요한 교통정보를 운영서버(200)로부터 제공받기 위해 교통정보의 요청신호를 운영서버(200)로 전송한다. 이를 위해, 서드파티 서버(300)는 운영서버(200)와 통신네트워크를 통해 연결된다.

이러한 서드파티 서버(300)는 JSON, REST, V2X, XML, HTTP 등의 표준 프로토콜을 통해 운영서버(200)에 접속한다.

본 발명에 따른 교통 빅데이터 구축시스템은 웹서버(미도시)를 더 포함할 수 있다.

상기 웹서버는 제2 교통정보 검지기(100)가 설치되기 전에 제1 교통정보 검지기(50)로부터 생성된 제3 교통데이터가 저장된 것으로, 통신네트워크를 통해 상기 제3 교통데이터를 배포한다.

상기 웹서버는 통신네트워크를 통해 접속한 운영서버(200)가 제3 교통데이터의 제공을 요청하면, 운영서버(200)로 상기 제3 교통데이터를 제공한다.

이러한 웹서버는 지자체 웹사이트, 한국데이터거래소 웹사이트, 기상청 웹사이트, 공공데이터포털, 그 외 공공데이터를 제공하는 웹사이트를 통해 접속할 수 있다.

도 1 및 도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 교통 빅데이터 구축시스템은 운영서버(200)를 포함한다.

상기 운영서버(200)는 제1 교통정보 검지기(50)로부터 수집된 제1 교통데이터가 제2 교통정보 검지기(100)의 교통정보를 통합하여 교통 빅데이터를 구축하는 것으로, 상기 제1 교통데이터가 제2 교통정보 검지기(100)의 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성한 후 상기 제2 교통정보 검지기(100)의 교통정보와 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축할 수 있다.

또한, 운영서버(200)는 웹서버로부터 수집된 제3 교통데이터가 제2 교통정보 검지기(100)의 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하고, 제2 교통정보 검지기(100)로부터 수집된 교통정보와 제1 교통정보 검지기(50)의 교통정보 및 웹서버의 교통정보를 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축할 수 있다.

상기 운영서버(200)는 제1 교통정보 검지기(50)로부터 수집된 제1 교통데이터를 좌회전 차량 수, 직진 차량 수, 우회전 차량 수가 포함된 교차로의 회전교통량을 기준으로, 차로의 종류에 따라 회전교통량 비율을 산정하여 분류할 수 있다.

상기 운영서버(200)는 상기 차로의 종류가 직좌 차선 및 직우 차선인 경우, 교차로의 전체 교통량 대비 회전 교통량 비율에 따라 산정하여 분류할 수 있다.

상기 운영서버(200)는 제1 교통정보 검지기(50)로부터 수집된 제1 교통데이터를 TOD 주기별 또는 새로 설정된 고정주기별((1분, 5분, 10분, 15분 등)로 분류하고, 통신네트워크로 연결된 외부 서버로부터 교통흐름과 관련된 부가정보를 수집하며, 분류된 교통데이터에 상기 부가정보를 매칭하여 제1 교통정보 검지기(50)의 교통정보를 생성한다. 이때, 상기 부가정보에는 기상 정보, TOD 정보, 교통안전시설물관리시스템 정보 중 어느 하나 이상이 포함될 수 있다.

구체적으로, 상기 운영서버(200)는 교통정보 수집부(210)와, 교통정보 처리부(220), 및 교통정보 제공부(230)를 포함하며, 선택적으로 통신인터페이스부(240)를 더 포함하여 구성될 수 있다.

본 발명의 운영서버(200)를 구성하는 교통정보 수집부(210)는 제1 교통정보 검지기(50)로부터 제1 교통데이터를 수집하고, 상기 제2 교통정보 검지기(100)로부터 교통정보를 수집하는 것으로, 제1 교통정보 수집모듈(211)과 제2 교통정보 수집모듈(212)과 부가정보 수집모듈(213) 및 교통정보 데이터베이스(214)를 포함하여 구성될 수 있다.

상기 제1 교통정보 수집모듈(211)은 제1 교통정보 검지기(50)와 통신네트워크를 통해 연결되는 것으로, 제1 교통정보 검지기(50)로부터 제1 교통데이터를 수집한다. 이러한 제1 교통정보 수집모듈(211)은 제1 교통정보 검지기(50)로부터 전송된 제1 교통데이터를 교통정보 DB(214)에 저장할 수 있다.

필요에 따라, 제1 교통정보 수집모듈(211)은 온라인으로 연결된 제1 교통정보 검지기(50)로부터 제1 교통데이터를 수집하는 대신 관리자가 연결한 SSD, HDD, USB 메모리 등의 저장매체를 통해 제1 교통데이터를 업로드 받을 수 있다.

상기 제2 교통정보 수집모듈(212)은 제2 교통정보 검지기(100)와 통신네트워크를 통해 연결되는 것으로, 제2 교통정보 검지기(100)로부터 교통정보를 수집한다. 이러한 제2 교통정보 수집모듈(212)은 제2 교통정보 검지기(100)로부터 전송된 교통정보를 교통정보 DB(214)에 저장할 수 있다.

상기 부가정보 수집모듈(213)은 외부서버와 통신네트워크를 통해 연결되는 것으로, 외부서버로부터 교통흐름과 관련된 부가정보를 수집하여 교통정보 DB(214)에 저장할 수 있다. 이러한 부가정보 수집모듈(213)은 기상청 서버로부터 기상정보를 수집하는 기상정보 수집모듈, 및 관공서 서버로부터 신호제어주기(Time of Day, TOD) 정보를 수집하는 TOD정보 수집모듈을 포함하여 구성될 수 있다. 필요에 따라, TOD정보 수집모듈은 관공서 서버로부터 교통안전시설물관리시스템(T-GIS) 정보를 수집하도록 구성될 수 있다.

상기 부가정보 수집모듈(213)은 교통안전시설물의 도로조건정보를 검색하여 타겟 링크에 대한 링크정보를 추출하기 위해 도로조건정보가 저장된 관공서서버에 통신네트워크를 통해 연결될 수 있다. 다시 말해, 부가정보 수집모듈(213)은 통신네트워크를 통해 관공서서버에 저장된 교통안전시설물의 도로조건정보를 검색하여 제1 교통정보 검지기(50)와 제2 교통정보 검지기(100)가 설치된 링크의 길이, 차선 수가 포함된 링크정보를 추출할 수 있다.

이와 같이, 부가정보 수집모듈(213)은 관공서서버와 같이 외부서버에 저장된 T-GIS(교통안전시설물)의 도로조건정보를 검색하여 제1 교통정보 검지기(50)와 제2 교통정보 검지기(100)가 설치된 링크에 대한 링크정보를 추출하여 사용할 수 있다.

예를 들면, 도로조건정보는 링크의 길이, 차로수, 평균차로, 폭, 경사, 좌??우회전 전용차로 유무, 좌회전 곡선반경, 우회전 도류화, 버스정거장 위치, 노상주차장, 진출입로 길이 중 어느 하나 이상을 포함한다.

상기 부가정보 수집모듈(213)은 관공서서버와 같이 외부서버에 저장된 T-GIS(교통안전시설물)의 도로조건정보를 검색하여 제2 교통정보 검지기(100)가 설치된 링크의 전후방에 배치된 신호교차로에 대한 신호교차로정보를 추출하여 사용할 수 있다.

상기 부가정보 수집모듈(213)은 제1 교통정보 검지기(50)와 제2 교통정보 검지기(100)가 설치된 교차로의 신호제어기에 직접 연결되어 상기 신호제어기에 저장된 신호조건정보를 추출하여 교통정보 DB(214)에 저장하거나, 각 신호제어기를 관리하는 교통중앙관제시스템에 접속한 후 제1 교통정보 검지기(50)와 제2 교통정보 검지기(100)가 설치된 신호교차로의 신호조건정보를 검색하여 추출한 다음 교통정보 DB(214)에 저장할 수 있다. 여기서, 신호조건정보는 신호주기, 최소녹색시간, 최대녹색시간, 보행자녹색시간, 황색시간, 신호교차로 옵셋(offset), 좌회전 형태 중 어느 하나 이상을 포함한다.

상기 부가정보 수집모듈(213)은 강우량, 강설량, 미세먼지농도의 항목이 포함된 환경조건정보를 교통정보 DB(214)에 저장할 수 있다. 이를 위해, 부가정보 수집모듈(213)은 통신네트워크를 통해 기상청 서버에 접속하여 제1 교통정보 검지기(50)와 제2 교통정보 검지기(100)가 설치된 장소에 대한 날씨정보를 검색하여 추출하고, 상기 날씨정보를 교통정보 DB(214)에 저장한다.

상기 교통정보 DB(214)는 제1 교통정보 수집모듈(211)과 제2 교통정보 수집모듈(212) 및 부가정보 수집모듈(213)에 연결된 것으로, 제1 교통정보 수집모듈(211)이 수집한 제1 교통데이터를 저장하고, 제2 교통정보 수집모듈(212)이 수집한 교통정보를 저장하며, 부가정보 수집모듈(213)이 수집한 부가정보를 저장한다.

본 발명의 운영서버(200)를 구성하는 교통정보 처리부(220)는 교통정보 수집부(210)가 수집한 제1 교통데이터를 제2 교통정보 검지기(100)의 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하며, 상기 제2 교통정보 검지기(100)로부터 수집된 교통정보와 제1 교통정보 검지기(50)의 교통정보를 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축하는 것으로, 교통데이터 재분류모듈(221)과 재분류 데이터 저장모듈(222) 및 교통데이터 분석모듈(223)을 포함하여 구성될 수 있다.

상기 교통데이터 재분류모듈(221)은 교통정보 수집부(210)에 연결된 것으로, 교통정보 수집부(210)가 수집한 제1 교통데이터를 제2 교통정보 검지기(100)의 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성한다.

예를 들면, 교통데이터 재분류모듈(221)은 제2 교통정보 검지기(100)의 수집주기(고정 및 현시)와 동일하게 기존 고정주기(예, 15분)로 분류된 제1 교통데이터를 TOD 주기 또는 고정주기(15분이 아닌 새로 정의한 수집주기)에 따라 재분류한다.

또한, 교통데이터 재분류모듈(221)은 신호교차로별 상호 연관성을 이용하여 교지별 상· 하류 링크로 신호교차로에 관계성을 부여한 후 교지별 현시주기인 고정주기 신호등운영시간정보(TOD DB)에 따른 신호조건정보와 관계키로 매핑할 수 있다.

아울러, 교통데이터 재분류모듈(221)은 제1 교통데이터를 일자별, 시간대별, 신호주기별(각 방향별 최소 교통량 수치, 각 방향별 최대 교통량 수치, 혼잡지속시간, 오전과 오후의 첨두시간, 혼잡시간대 평균 차종별 통행 숫자)로 분류된 교통정보를 생성할 수 있다.

필요에 따라, 교통데이터 재분류모듈(221)은 제1 교통데이터를 재분류하는 데이터 포맷으로 교차로 물리정보(차선수, 차선길이, 차선방향, 경사도, 커브, 포켓길이, 버스정류장 여부), TOD 정보(TOD plan, 현시정보), 기상정보(온도, 습도, 강수량, 강설량, 조도, 풍속, 미세먼지 등), 차량검지정보(차로별 차량수, 차선별 차량 평균속도, 차선별 대기열 길이, 차선별 포화도), 수집시간(수집시작 시각, 수집종료 시각)을 사용할 수 있다.

상기 재분류 데이터 저장모듈(222)은 교통데이터 재분류모듈(221)에 연결된 것으로, 교통데이터 재분류모듈(221)이 생성한 교통정보와 상기 제2 교통정보 검지기(100)로부터 수집된 교통정보를 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축한다.

필요에 따라, 재분류 데이터 저장모듈(222)은 교통정보의 분석을 위해 분석 데이터셋(dataset)을 저장할 수 있다.

상기 교통데이터 분석모듈(223)은 재분류 데이터 저장모듈(222)에 연결된 것으로, 재분류 데이터 저장모듈(222)에 저장된 교통 빅데이터를 자체 알고리즘으로 분석하고 그 결과를 저장한다. 다시 말해, 교통데이터 분석모듈(223)은 재분류 데이터 저장모듈(222)에 저장된 분석 데이터셋을 로딩하여 분석(통계, AI 분석 등)을 수행하고 그 결과를 저장한다.

필요에 따라, 교통데이터 분석모듈(223)은 상기 교통 빅데이터를 분석하여 교차로와 교차로를 연결하는 타겟 구간으로 진입하는 진입차량수와 상기 구간을 빠져나가는 진출차량수를 산출하고, 상기 진입차량수로부터 진출차량수를 차감한 후 차선수로 나누어 구간의 평균 차량대기열 길이를 산출하며, 구간 길이와 평균 차량대기열 길이를 기반으로 구간의 교통포화도를 산정할 수 있다.

또한, 교통데이터 분석모듈(223)은 타겟 링크의 도로조건정보, 제2 교통정보 검지기(100)로부터 제공된 교통정보를 분석하여 교차로와 교차로를 연결하는 타겟 링크의 교통량-밀도를 산출할 수 있다.

이와 같이, 교통데이터 재분류모듈(221)은 제1 교통데이터가 신호주기별로 재분류된 교통정보를 생성하며, 상기 교통데이터 분석모듈(223)은 상기 교통정보를 기반으로 교통량-밀도 등의 혼잡정보를 산출할 수 있다. 여기서, 신호주기별 저장은 신호주기에 따라 즉 시간대에 따라 신호교차로 방향별 유효녹색시간이 조금씩 상이하므로, 유효녹색시간 기준의 교통량 정보가 교통량-밀도에 직접 영향을 주는 것이기 때문에 동일 시간대라도 일자별, 시간별, 주기별로 계측하며, 그 기준으로 유효녹색시간으로 한다.

상기 교통량-밀도는 운영서버(200)가 미리 설정된 초기대기열의 최대공간점유차량수에 타겟 링크의 유입차량수를 합하고 타겟 링크의 유출차량수를 차감한 후 링크의 최대공간점유차량수로 나누어 산출할 수 있다.

상기 교통데이터 분석모듈(223)은 부가정보 수집모듈(213)을 통해 추출된 타겟 링크의 링크 길이와 차선 수 및 미리 설정된 평균차량길이로 링크 최대공간점유차량수를 산출할 수 있다. 그리고 교통데이터 분석모듈(223)은 부가정보 수집모듈(213)을 통해 추출된 차선 수와 대기열 길이 및 평균차량길이로 대기열 구간을 점유할 수 있는 대기열 최대공간점유차량수를 산출할 수 있다.

여기서, 평균차량길이는 미리 설정된 기간동안 누적된 차량길이의 평균 길이와 미리 설정된 안전거리의 합(+)으로 산출될 수 있다. 그리고 평균차량길이는 제2 교통정보 검지기(100)에 의해 산출될 수도 있고, 제1 교통정보 검지기(50)의 교통정보를 분석하는 교통데이터 분석모듈(223)에 의해 산출될 수도 있다. 필요에 따라, 평균차량길이는 운영서버(200)의 관리자에 의해 설정될 수도 있다.

보다 구체적으로, 교통데이터 분석모듈(223)은 하기 [수학식 1]에 따라 링크 최대공간점유차량수를 산출하고, 하기 [수학식 2]에 따라 대기열 최대공간점유차량수를 산출할 수 있다.

[수학식 1]

링크 최대공간점유차량수 = 링크의 길이 × 차선 수 / (평균차량길이 + 차두거리)

예컨대, 링크의 길이가 500m이고, 차선 수가 4개이며, 평균차량길이가 4m이고 차두거리가 1m이면, 링크 최대공간점유차량수는 400대가 된다.

[수학식 2]

대기열 최대공간점유차량수 = 대기열의 길이 × 차선 수 / (평균차량길이 + 차두거리)

예컨대, 대기열의 길이가 50m이고, 차선 수가 4개이며, 평균차량길이가 4m이고 차두거리가 1m이면, 대기열 최대공간점유차량수는 40대가 된다.

또한, 교통데이터 분석모듈(223)은 교차로에 설치된 분산정보 검지장치로부터 제공된 타겟 링크의 유입차량수와 대기열 최대공간점유차량수를 합하고, 교차로에 설치된 분산정보 검지장치로부터 제공된 타겟 링크의 유출차량수를 차감한 다음, 링크 최대공간점유차량수로 나누어 교통량-밀도를 산출한다. 이때, 교통데이터 분석모듈(223)은 산출된 교통량-밀도를 자체 저장한다.

보다 구체적으로, 교통데이터 분석모듈(223)은 하기 [수학식 3]에 따라 교통량-밀도를 산출한다.

[수학식 3]

교통량-밀도 = (타겟 링크의 유입차량수 + 대기열 최대공간점유차량수 - 타겟 링크의 유출차량수) / 링크 최대공간점유차량수

예컨대, 타겟 링크의 유입차량수가 30대이고, 대기열 최대공간점유차량수가 90대이고, 티겟링크의 유출차량수가 20대이고, 링크 최대공간점유차량수가 200대이면, 교통량-밀도는 0.5(50%)가 된다.

필요에 따라, 교통데이터 분석모듈(223)은 대기열 최대공간점유차량수 대신 재분류 데이터 저장모듈(222)에 설정된 고정계수를 사용하여, 고정계수에 타겟 링크의 유입차량수를 합산하고 타겟 링크의 유출차량수를 차감한 후 검지영역 점유차량수의 총합을 링크 최대공간점유차량수로 나누어 교통량-밀도를 산출할 수 있다.

한편, 교통정보 처리부(220)는 교통데이터 분석모듈(223)의 분석 결과를 기반으로 교통흐름에 영향을 주는 감속요인을 검출하고, 상기 감속요인을 제외한 교통정보가 동일한 경우의 통과 차량수를 각각 산출하며, 상기 통과 차량수가 최대인 경우를 기준으로 감속요인별 가중치 값을 산출하는 가중치 산출모듈(224)을 더 포함할 수 있다.

본 발명의 운영서버(200)를 구성하는 교통정보 제공부(230)는 외부의 요청에 따라 교통 빅데이터를 공유하는 것으로, 정보요청 수신모듈(231)과 요청 데이터 가공모듈(232) 및 요청 데이터 제공모듈(233)을 포함하여 구성될 수 있다.

상기 정보요청 수신모듈(231)은 외부에서 송신된 요청신호를 수신받는 것으로, 외부로부터 교통정보 처리부(220)에 저장된 교통 빅데이터 중 일부의 제공을 요청하는 요청신호를 수신받는다. 이때, 요청신호에는 제공받기를 원하는 '조회 대상 교차로 및 구간', '조회 기간', '조회 정보 종류'가 선택될 수 있다.

상기 요청 데이터 가공모듈(232)은 정보요청 수신모듈(231)과 교통정보 처리부(220)에 연결된 것으로, 상기 정보요청 수신모듈(231)로 수신된 요청신호에 따라 응답정보를 교통정보 처리부(220)에 저장된 교통 빅데이터로부터 추출한다.

상기 요청 데이터 제공모듈(233)은 요청 데이터 가공모듈(232)에 연결된 것으로, 요청 데이터 가공모듈(232)이 추출한 응답정보를 외부로 제공한다. 이때, 응답정보에는 제1 교통데이터, 제1 교통정보, 제2 교통정보, 기상정보, T-GIS 정보, 수집주기에 따라 재분류된 교통데이터, 재분류 데이터의 분석 결과가 포함될 수 있다.

본 발명의 운영서버(200)를 구성하는 통신인터페이스부(240)는 통신네트워크를 통해 접속한 서드파티 서버(300)를 분석하여 서드파티 서버(300)의 종류에 따라 맞춤형 인터페이스를 제공하는 것으로, 서드파티 서버(300)가 JSON, REST, V2X, XML, HTTP 등의 프로토콜을 사용하는 경우에 서드파티 서버(300)와 동일한 프로토콜을 지원하여 서드파티 서버(300)에 응답정보를 전송한다.

이때, 통신인터페이스부(240)와 서드파티 서버(300)의 통신 방식은 통신네트워크 등 물리적인 통신수단의 제한을 두지 않으며, JSON, REST, V2X, XML, HTTP 등의 프로토콜을 지원할 수 있다.

이러한 통신인터페이스부(240)는 서드파티 서버(300)와 통신네트워크로 연결되는 통신모듈(241), 및 상기 통신모듈로 접속한 서드파티 서버(300)를 분석하여 서드파티 서버(300)의 종류에 따라 맞춤형 인터페이스를 제공하는 인터페이스 제공모듈(242)을 포함하여 구성될 수 있다.

도 4는 본 발명에 따른 교통 빅데이터 구축방법을 설명하기 위한 순서도이다.

도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 기존 교통정보 검지기와 신규 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보를 통합하여 관리할 수 있는 교통 빅데이터 구축방법(이하, '교통 빅데이터 구축방법'이라 약칭함)은 제1 교통정보 검지기(50)로부터 제1 교통데이터를 수집하고 제2 교통정보 검지기(100)로부터 교통정보를 수집하는 데이터 수집단계(S100)와, 제1 교통정보 검지기(50)로부터 수집된 제1 교통데이터를 제2 교통정보 검지기(100)의 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하는 데이터 재분류단계(S200), 및 상기 재분류단계에서 생성된 교통정보와 제2 교통정보 검지기(100)로부터 제공된 교통정보를 통합하여 교통 빅데이터를 구축하는 빅데이터 구축단계(S300)를 포함한다.

이하에서는 재분류단계에서 생성된 교통정보를 제2 교통정보 검지기(100)로부터 제공된 교통정보와 구분하기 위해 제1 교통정보로 지칭하며, 제2 교통정보 검지기(100)로부터 제공된 교통정보를 제2 교통정보로 지칭한다.

본 발명에 따른 교통 빅데이터 구축방법을 구성하는 데이터 수집단계(S100)에서는 운영서버(200)가 기존에 설치된 제1 교통정보 검지기(50)로부터 제1 교통데이터를 수집하고, 신규로 설치된 제2 교통정보 검지기(100)로부터 제2 교통정보를 수집한다.

상기 제1 교통정보 검지기(50)는 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제1 교통데이터를 생성하기 위해 미리 설치된 기존 교통정보 검지기를 포함한다.

상기 제2 교통정보 검지기(100)는 도로 상에 신규로 설치되며 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제2 교통데이터를 생성하는 교통정보 검지기를 포함한다. 또한, 제2 교통정보 검지기(100)는 상기 제2 교통데이터를 미리 설정된 체계로 분류되도록 가공하여 제2 교통정보를 생성한다.

이러한 데이터 수집단계(S100)에서는 운영서버(200)가 통신네트워크로 연결된 외부 서버로부터 교통흐름과 관련된 부가정보를 수집할 수 있다. 여기서, 부가정보로는 기상 정보, TOD 정보, 교통안전시설물관리시스템 정보 중 어느 하나 이상이 포함될 수 있다.

필요에 따라, 상기 데이터 수집단계(S100)에서는 운영서버(200)가 제2 교통정보 검지기(100)가 설치되기 전에 제1 교통정보 검지기(50)로부터 생성된 제3 교통데이터를 웹서버를 통해 수집할 수 있다. 이때, 웹서버에는 제2 교통정보 검지기(100)가 설치되기 전에 제1 교통정보 검지기(50)로부터 생성된 제3 교통데이터가 저장된다.

본 발명에 따른 교통 빅데이터 구축방법을 구성하는 데이터 재분류단계(S200)에서는 운영서버(200)가 데이터 수집단계(S100)를 통해 제1 교통정보 검지기(50)로부터 수집된 제1 교통데이터를 재분류하여 제1 교통정보를 생성한다. 이때, 운영서버(200)는 제2 교통정보 검지기(100)의 제2 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 제1 교통데이터를 가공하여 제1 교통정보를 생성한다.

보다 구체적으로, 데이터 재분류단계(S200)에서는 운영서버(200)가 제1 교통정보 검지기(50)로부터 수집된 제1 교통데이터를 TOD 주기별 또는 새로 설정된 고정주기별로 분류할 수 있다. 필요에 따라, 데이터 재분류단계(S200)에서는 운영서버(200)가 분류된 교통데이터에 상기 부가정보를 매칭하여 제1 교통정보를 생성할 수 있다.

도 5는 본 발명에 따른 데이터 재분류단계를 설명하기 위한 순서도이다.

도 5를 참조하면, 데이터 재분류단계(S200)에서 운영서버(200)는 제1 교통정보 검지기(50)로부터 수집된 제1 교통데이터[기존 포맷(15분의 고정주기)으로 생성]를 로딩(S210)하고, 새로 설정된 고정주기 또는 현시주기에 따라 시계열별로 재분류하거나 차선별로 수집주기에 따라 시계열별로 재분류한다(S222,S224).

상기 제1 교통데이터를 차선별로 수집주기에 따라 재분류하는 과정은, 교차로의 회전교통량(좌회전, 직진, 우회전 차량 수)을 기준으로, 차로의 종류에 따라 회전교통량 비율로 산정하고, 직좌 및 직우 차선의 경우 교차로의 전체 교통량 대비 회전교통량 비율에 따라 산술적으로 계산하여 산정한다.

예를 들어, 각 방향별 회전교통량 비율이 동일한 경우에는 전용차로 여부와 관계없이 3차로가 비율대로 처리되지만, 좌회전이 20%이고 직진이 70%이며 우회전이 10%인 경우에는 각 차로의 종류에 따라 아래와 같이 산정된다.

먼저, 3차선도로가 전용좌회전, 직진, 전용우회전인 경우 회전교통량이 각 차선별로 이미 결정되어 있으므로, 대상 차로에 대한 차량수는 1차로가 20%, 2차로가 70%, 3차로 10%로 산정된다.

또한, 3차선도로가 전용좌회전, 직진, 직우인 경우에는 1차로가 좌회전 전용차로이므로 좌회전 20%이고, 나머지 80%의 차량이 2차 및 3차로를 통과해야 하므로 2차로는 직진 40%이며, 3차로는 직진 30%와 우회전 10%로 산정된다. 이때, 직우는 우회전 교통량이 직진 교통량의 1/7이므로 3차로를 통해 직진하는 차량을 2-3차로의 회전비율에 기반하여 평균으로 산정한다.

아울러, 3차선도로가 직좌, 직진, 직우인 경우에는 모든 차선이 동일한 차선별 포화도를 갖는다고 가정하고 재분배를 수행한다. 따라서, 각 차로는 약 33%의 교통량을 갖고 있으므로(직진 34%), 1차로는 좌회전 20%와 직진 13%이고, 2차로는 직진 34%이며, 3차로는 직진 23%와 우회전 10%로 산정된다.

상기 제1 교통데이터를 수집 주기(고정주기 및 현시주기)에 맞게 재분류하는 방법은, 기존 고정주기(예, 15분)의 통계정보를 현재 수집주기(고정 및 현시)에 맞게 산술적으로 계산하여 재분배하는 방식을 사용한다.

차선별 대기열 길이는 1일 기준 차량의 교차로 구간의 진출입 차량의 수를 기준으로 교차로 구간의 잔여 차량을 산출하고, 차량의 회전교통량을 기준으로 차선별로 재분배하는 방식을 통해 차선별 대기열 길이를 산정한다.

필요에 따라, 데이터 재분류단계(S200)는 현재 수집주기(고정 및 현시)에 따라 제1 교통데이터를 시계열별로 재분류한 다음 재분류된 교통데이터를 데이터 수집 시간과 일치하는 기상정보와 연계되도록 매핑한다(S230).

아울러, 데이터 재분류단계(S200)는 현재 수집주기(고정 및 현시)에 따라 재분류된 제1 교통데이터를 해당 교차로 및 구간의 T-GIS 정보와 연계되도록 매핑(S240)하고, 그 결과를 TOD 현시주기 또는 사용자가 정의한 고정주기로 재분류한 제1 교통정보를 생성(S250)한 후 저장(S260)한다.

상기 데이터 재분류단계(S200)에서는 운영서버(200)가 웹서버로부터 수집된 제3 교통데이터를 재분류하여 제3 교통정보를 생성한다. 이때, 운영서버(200)는 제2 교통정보 검지기(100)의 제2 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 제3 교통데이터를 가공하여 제3 교통정보를 생성한다.

본 발명에 따른 교통 빅데이터 구축방법을 구성하는 빅데이터 구축단계(S300)에서는 상기 운영서버(200)가 데이터 재분류단계(S200)를 통해 생성한 제1 교통정보와 데이터 수집단계(S100)를 통해 수집한 제2 교통정보를 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축한다.

상기 빅데이터 구축단계(S300)에서는 운영서버(200)가 제2 교통정보 검지기(100)로부터 수집된 교통정보와 제1 교통정보 검지기(50)의 교통정보 및 웹서버의 교통정보를 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축할 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 교통 빅데이터 구축방법은 빅데이터 구축단계 이후에 빅데이터 분석단계(S400), 가중치 산출단계(S500), 응답단계 중 어느 하나 이상이 더 포함할 수 있다.

도 6은 본 발명에 따른 빅데이터 분석단계를 설명하기 위한 순서도이다.

도 6을 참조하면, 상기 빅데이터 분석단계(S400)는 운영서버(200)의 입력부를 통해 분석대상(교차로, 구간), 분석주기(분기, 월, 주), 검색요일(평일, 주말, 특수요일), 기상조건(온도, 습도, 강수량, 강설량) 등의 검색조건이 설정되면, 교통데이터 분석모듈(223)이 상기 검색조건에 따라 레코드 셋으로 조회(S410)하고, 교통데이터 분석모듈(223)이 조회된 레코드 셋을 검색조건에 따른 시계열별로 분류된 통계정보를 산출(S420)하며, 산출된 통계정보를 분석을 위한 파일 또는 DB 형태로 자체 저장(S430)한다. 이러한 통계정보는 링크별, 차선별, 시계열별 차량수, 차량 평균속도, 통과시간, 대기열 길이, 교통수요량, 포화도 정보를 포함할 수 있다.

도 7은 본 발명에 따른 가중치 산출단계(S500)를 설명하기 위한 순서도이다.

도 7을 참조하면, 상기 가중치 산출단계(S500)는 운영서버(200)의 가중치 산출모듈(224)이 빅데이터 구축단계를 통해 구축된 교통 빅데이터를 자체 알고리즘으로 분석하여 분석결과를 저장하고, 상기 분석결과를 기반으로 교통흐름에 영향을 주는 감속요인을 검출하며, 상기 감속요인을 제외한 상태에서 교통정보가 동일한 경우의 통과 차량수를 각각 산출하고, 상기 통과 차량수가 최대인 경우를 기준으로 감속요인별 가중치 값을 산출한다.

구체적으로, 상기 가중치 산출단계(S500)는 가중치 산출모듈(224)이 빅데이터 구축단계를 통해 구축된 교통 빅데이터를 자체 알고리즘으로 분석하여 분석결과를 저장하고 상기 분석결과를 기반으로 교통흐름에 영향을 주는 감속요인을 검출한다(S510).

이어서, 가중치 산출모듈(224)은 검출된 감속요인(기상조건) 하에서 통과 차량수가 최대인 경우(맑은 날)를 기준으로 선정하고, 상기 감속요인(기상조건) 이외에 다른 교통정보가 동일한 경우의 통과 차량수를 각각 산출한다(S520).

그 다음, 가중치 산출모듈(224)은 통과 차량수가 최대인 경우(맑은 날)를 기준으로 감속요인이 다른 경우(강우, 강설 등)의 가중치 값을 산출한다(S530)한 후 자체적으로 저장한다(S540).

보다 구체적으로, 감소요인이 기상조건으로 검출되면 기상조건 이외에 다른 조건(기간, 신호조건, 요일 등)이 동일하고 기상조건만 다른 상태에서 통과 차량수를 각각 산출하여 통과 차량수가 최대인 경우를 기준(맑은 날)으로 선정하고, 상기 기준조건 하에서 산출된 통과 차량수와 다른 기상조건(강우, 강설 등)에서 산출된 통과 차량수를 비교하여 기상조건이 다른 경우에 대한 가중치 값을 산출한다.

예를 들면, 11월 월요일의 기상조건(강우)에 대한 감속요인 가중치 산출을 한다면, 11월 월요일 중 맑은 날의 시계열 교통정보(교통량, 평균속도, 회전교통량, 대기열길이, 포화도)를 로딩하여 맑은 날의 분석결과를 조회하고, 11월 월요일 중 비오는 날의 시계열 교통정보를 로딩하여 비오는 날의 분석 결과를 조회하며, 맑은 날을 기준으로 비오는 날의 시계열 교통정보의 가/감속 비중을 산출한 후 저장한다. 이때, 비오는 날은 강수량(시간당 10mm 이하, 20mm 이하, 30mm 이하 등)에 따른 가중치를 분리하여 산정할 수 있으며, 강설의 경우에도 강설량에 따라 세부적으로 가중치를 분리하여 산정할 수 있다.

기상조건의 가중치는 통과 차량수, 평균 속도, 교통 수요량, 구간 교통 포화도 각각에 대해 아래의 [수학식 4]와 같이 산정될 수 있다.

[수학식 4]

기상조건 가중치(%) = (1- 비오는 날(예, 10mm 이하) 통과 차량수 / 맑은 날 통과 차량수) × 100

상기 응답단계는 교통관련 정보제공서비스에 필요한 교통정보의 제공을 요청하는 요청신호가 서드파티 서버(300)로부터 전송되면, 상기 운영서버(200)의 교통정보 제공부(230)가 상기 요청신호에 매칭된 응답정보를 교통 빅데이터로부터 추출하여 상기 서드파티 서버(300)로 제공한다.

보다 구체적으로, 응답단계는 요청신호 수신과정과 응답정보 생성과정 및 응답정보 전송과정을 포함하여 구성될 수 있다.

상기 요청신호 수신과정에서는 서드파티 서버(300)에서 송신된 요청신호를 정보요청 수신모듈(231)이 수신하며, 상기 정보요청 수신모듈(231)이 요청신호를 요청 데이터 가공모듈(232)로 제공한다.

상기 응답정보 생성과정에서는 요청 데이터 가공모듈(232)이 정보요청 수신모듈(231)로부터 제공된 요청신호에 따라 응답정보를 교통정보 처리부(220)에 저장된 교통 빅데이터로부터 추출한 후 상기 응답정보를 요청 데이터 제공모듈(233)로 제공한다.

상기 응답정보 전송과정에서는 요청 데이터 제공모듈(233)이 요청 데이터 가공모듈(232)로부터 제공된 응답정보를 요청신호를 송신한 서드파티 서버(300)로 제공한다.

이러한 데이터 수집단계(S100), 데이터 재분류단계(S200), 빅데이터 구축단계(S300), 빅데이터 분석단계(S400), 가중치 산출단계(S500), 응답단계에서는 전술한 교통 빅데이터 구축시스템에 포함된 세부구성들이 사용되므로, 중복되는 내용은 생략한다.

이상에서 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

50 : 제1 교통정보 검지기 100 : 제2 교통정보 검지기
111,112 : 전수차량 검지장치 115,116 : 제1 검지영역
121,122,123,124 : 후방 분산정보 검지장치
126,127,128,129 : 제2 검지영역
131,132,133,134 : 전방 분산정보 검지장치
136,137,138,139 : 제3 검지영역
200 : 운영서버 210 : 교통정보 수집부
211 : 제1 교통정보 수집모듈 212 : 제2 교통정보 수집모듈
213 : 부가정보 수집모듈 220 : 교통정보 처리부
221 : 교통데이터 재분류모듈 222 : 재분류 데이터 저장모듈
223 : 교통데이터 분석모듈 224 : 가중치 산출모듈
230 : 교통정보 제공부 231 : 정보요청 수신모듈
232 : 요청 데이터 가공모듈 233 : 요청 데이터 제공모듈
240 : 통신인터페이스부 241 : 통신모듈
242 : 인터페이스 제공모듈 300 : 서드파티 서버

Claims (18)

1. 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제1 교통데이터를 생성하는 기존 교통정보 검지기가 포함된 제1 교통정보 검지기를 이용하는 교통 빅데이터 구축시스템에 있어서,
   신규로 도로 상에 설치되고, 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제2 교통데이터를 생성하며, 상기 제2 교통데이터를 미리 설정된 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하는 제2 교통정보 검지기; 및
   상기 제1 교통정보 검지기로부터 수집된 제1 교통데이터가 상기 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하고, 상기 제2 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보와 제1 교통정보 검지기의 교통정보를 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축하는 운영서버를 포함하는 교통 빅데이터 구축시스템.
2. 제1 항에 있어서, 상기 운영서버는
   상기 제1 교통정보 검지기로부터 제1 교통데이터를 수집하고, 상기 제2 교통정보 검지기로부터 교통정보를 수집하는 교통정보 수집부와,
   상기 교통정보 수집부가 수집한 제1 교통데이터를 상기 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하고, 상기 제2 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보와 제1 교통정보 검지기의 교통정보를 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축하는 교통정보 처리부, 및
   외부의 요청에 따라 상기 교통 빅데이터를 공유하는 교통정보 제공부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 교통 빅데이터 구축시스템.
3. 제2 항에 있어서, 상기 교통정보 수집부는
   상기 제1 교통정보 검지기로부터 제1 교통데이터를 수집하는 제1 교통정보 수집모듈과,
   상기 제2 교통정보 검지기로부터 교통정보를 수집하는 제2 교통정보 수집모듈, 및
   외부서버로부터 교통흐름과 관련된 부가정보를 수집하는 부가정보 수집모듈을 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 교통 빅데이터 구축시스템.
4. 제3 항에 있어서, 상기 교통정보 처리부는
   상기 교통정보 수집부가 수집한 제1 교통데이터를 제2 교통정보 검지기의 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하는 교통데이터 재분류모듈과,
   상기 교통데이터 재분류부가 생성한 교통정보와 상기 제2 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보를 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축하는 재분류 데이터 저장모듈, 및
   상기 재분류 데이터 저장모듈에 저장된 교통 빅데이터를 자체 알고리즘으로 분석하고 그 결과를 저장하는 교통데이터 분석모듈을 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 교통 빅데이터 구축시스템.
5. 제4 항에 있어서, 상기 교통데이터 분석모듈는
   상기 교통 빅데이터를 분석하여 교차로와 교차로를 연결하는 타겟 구간으로 진입하는 진입차량수와 상기 구간을 빠져나가는 진출차량수를 산출하고, 상기 진입차량수로부터 진출차량수를 차감한 후 차선수로 나누어 구간의 평균 차량대기열 길이를 산출하며, 구간 길이와 평균 차량대기열 길이를 기반으로 구간의 교통포화도를 산정하는 것을 특징으로 하는 교통 빅데이터 구축시스템.
6. 제4 항에 있어서, 상기 교통정보 처리부는
   상기 교통데이터 분석모듈의 분석 결과를 기반으로 교통흐름에 영향을 주는 감속요인을 검출하고, 상기 감속요인을 제외한 교통정보가 동일한 경우의 통과 차량수를 각각 산출하며, 상기 통과 차량수가 최대인 경우를 기준으로 감속요인별 가중치 값을 산출하는 가중치 산출모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 빅데이터 구축시스템.
7. 제2 항에 있어서, 상기 교통정보 제공부는
   외부로부터 교통정보 처리부에 저장된 교통 빅데이터 중 일부의 제공을 요청하는 요청신호를 수신받는 정보요청 수신모듈과,
   상기 정보요청 수신모듈로 수신된 요청신호에 따라 응답정보를 교통 빅데이터로부터 추출하는 요청 데이터 가공모듈, 및
   상기 요청 데이터 가공모듈이 추출한 응답정보를 외부로 제공하는 요청 데이터 제공모듈을 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 교통 빅데이터 구축시스템.
8. 제1 항에 있어서, 상기 운영서버는
   상기 제1 교통정보 검지기로부터 수집된 제1 교통데이터를 좌회전 차량 수, 직진 차량 수, 우회전 차량 수가 포함된 교차로의 회전교통량을 기준으로, 차로의 종류에 따라 회전교통량 비율을 산정하여 분류하는 것을 특징으로 하는 교통 빅데이터 구축시스템.
9. 제8 항에 있어서, 상기 운영서버는
   상기 차로의 종류가 직좌 차선 및 직우 차선인 경우, 교차로의 전체 교통량 대비 회전 교통량 비율에 따라 산정하여 분류하는 것을 특징으로 하는 교통 빅데이터 구축시스템.
10. 제8 항에 있어서, 상기 운영서버
    상기 제1 교통정보 검지기로부터 수집된 제1 교통데이터를 TOD 주기별 또는 새로 설정된 고정주기별로 분류하고, 통신네트워크로 연결된 외부 서버로부터 교통흐름과 관련된 부가정보를 수집하며, 분류된 교통데이터에 상기 부가정보를 매칭하여 제1 교통정보 검지기의 교통정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 교통 빅데이터 구축시스템.
11. 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제1 교통데이터를 생성하는 기존 교통정보 검지기가 포함된 제1 교통정보 검지기를 이용하는 교통 빅데이터 구축시스템에 있어서,
    신규로 도로 상에 설치되고, 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제2 교통데이터를 생성하며, 상기 제2 교통데이터를 미리 설정된 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하는 제2 교통정보 검지기;
    교통관련 정보제공서비스에 필요한 교통정보를 제공받기 위해 상기 교통정보의 요청신호를 전송하는 서드파티 서버; 및
    상기 제1 교통정보 검지기로부터 수집된 제1 교통데이터가 상기 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하고, 상기 제2 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보와 제1 교통정보 검지기의 교통정보를 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축하며, 상기 서드파티 서버의 요청신호에 따라 응답정보를 상기 교통 빅데이터로부터 추출하여 제공하는 운영서버를 포함하는 교통 빅데이터 구축시스템.
12. 제11 항에 있어서, 상기 운영서버는
    상기 제1 교통정보 검지기로부터 제1 교통데이터를 수집하고, 상기 제2 교통정보 검지기로부터 교통정보를 수집하는 교통정보 수집부와,
    상기 교통정보 수집부가 수집한 제1 교통데이터를 상기 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하고, 상기 제2 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보와 제1 교통정보 검지기의 교통정보를 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축하는 교통정보 처리부와,
    외부의 요청에 따라 상기 교통 빅데이터를 공유하는 교통정보 제공부, 및
    통신네트워크를 통해 접속한 상기 서드파티 서버를 분석하여 서드파티 서버의 종류에 따라 맞춤형 인터페이스를 제공하는 통신인터페이스부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 교통 빅데이터 구축시스템.
13. 제1 항 또는 제11 항에 있어서,
    상기 제2 교통정보 검지기가 설치되기 전에 제1 교통정보 검지기로부터 생성된 제3 교통데이터를 저장하며 통신네트워크를 통해 상기 제3 교통데이터를 배포하는 웹서버를 더 포함하며,
    상기 운영서버는 상기 웹서버로부터 수집된 제3 교통데이터가 상기 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하고, 상기 제2 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보와 제1 교통정보 검지기의 교통정보 및 웹서버의 교통정보를 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축하는 것을 특징으로 하는 교통 빅데이터 구축시스템.
14. 운영서버가 기존에 설치되어 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제1 교통데이터를 생성하는 제1 교통정보 검지기로부터 상기 제1 교통데이터를 수집하고, 신규로 설치되고 도로를 통행하는 단속류를 검지하여 제2 교통데이터를 생성하며 상기 제2 교통데이터를 미리 설정된 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하는 제2 교통정보 검지기로부터 상기 교통정보를 수집하는 데이터 수집단계;
    상기 운영서버가 상기 제1 교통정보 검지기로부터 수집된 제1 교통데이터가 상기 제2 교통정보 검지기의 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하는 데이터 재분류단계; 및
    상기 운영서버가 상기 제2 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보와 제1 교통정보 검지기의 교통정보를 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축하는 빅데이터 구축단계를 포함하는 교통 빅데이터 구축방법.
15. 제14 항에 있어서,
    상기 데이터 수집단계에서는 운영서버가 통신네트워크로 연결된 외부 서버로부터 교통흐름과 관련된 부가정보를 수집하며,
    상기 데이터 재분류단계에서는 운영서버가 상기 제1 교통정보 검지기로부터 수집된 제1 교통데이터를 TOD 주기별 또는 새로 설정된 고정주기별로 분류하며, 분류된 교통데이터에 상기 부가정보를 매칭하여 제1 교통정보 검지기의 교통정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 교통 빅데이터 구축방법.
16. 제14 항에 있어서, 상기 빅데이터 구축단계 이후에
    상기 운영서버가 상기 교통 빅데이터를 자체 알고리즘으로 분석하여 분석결과를 저장하고, 상기 분석결과를 기반으로 교통흐름에 영향을 주는 감속요인을 검출하며, 상기 감속요인을 제외한 교통정보가 동일한 경우의 통과 차량수를 각각 산출하고, 상기 통과 차량수가 최대인 경우를 기준으로 감속요인별 가중치 값을 산출하는 가중치 산출단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 빅데이터 구축방법.
17. 제14 항에 있어서, 상기 빅데이터 구축단계 이후에
    교통관련 정보제공서비스에 필요한 교통정보의 제공을 요청하는 요청신호가 서드파티 서버로부터 전송되면, 상기 운영서버가 상기 요청신호에 매칭된 응답정보를 상기 교통 빅데이터로부터 추출하여 상기 서드파티 서버로 제공하는 응답단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통 빅데이터 구축방법.
18. 제14 항에 있어서,
    상기 데이터 수집단계에서는 상기 운영서버가 상기 제2 교통정보 검지기가 설치되기 전에 제1 교통정보 검지기로부터 생성된 제3 교통데이터를 저장하는 웹서버로부터 상기 제3 교통데이터를 수집하고,
    상기 데이터 재분류단계에서는 상기 운영서버가 상기 웹서버로부터 수집된 제3 교통데이터가 상기 교통정보와 동일한 체계로 분류되도록 가공하여 교통정보를 생성하고,
    상기 빅데이터 구축단계에서는 상기 운영서버가 상기 제2 교통정보 검지기로부터 수집된 교통정보와 제1 교통정보 검지기의 교통정보 및 웹서버의 교통정보를 통합하여 동일 체계로 분류된 교통 빅데이터를 구축하는 것을 특징으로 하는 교통 빅데이터 구축방법.