[설귀성길] 빅데이터로 분석한 교통정보 미래예측 보고서!!

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[설귀성길] 빅데이터로 분석한 교통정보 미래예측 보고서!!

Tag: 설, 귀성길, 빅데이터, 아이나비 x1

약 3,354만명 이동, 귀성길 전쟁에서 승자될 수 있는 교통정보 미래 예측

(대한민국 최초 설 귀성길/귀경길 추천 출발 시간, 예상 소요 시간 공개)

귀성길 : 전쟁의 서막

‘팍팍하고 고단했던 삶의 짐을 잠시 내려놓고 고향으로 떠나는 발걸음만은 가볍게’ 하고 싶은 우리의 희망은, 귀성길 꽉 막힌 도로와 마주하는 순간! 파도 앞 모래성 같이 쉽게 무너지곤 합니다.

국토교통부는 작년 설과 추석 모두 ‘귀성객 10명 중 8명은 승용차를 타고 고향 길에 오른다.’고 예측했었는데요. 만약 올해도 이와 비슷하다면 가다 서다를 반복하는 극심한 고속도로 정체를 피한다는 것은 결코 쉽지 않을 것 같습니다.

하지만, 정체가 예상되는 구간과 시간대를 미리 알아 피하고, 상습 정체 구간에 들어서기 전에 우회도로를 이용한다면 귀성길 전쟁에서 살아남을 확률은 훨씬 높아지게 됩니다.

차를 타고 가는 건지 거북이를 타고 가는 건지.. 여긴 어디 나는 누구

(feat. 차라리 걸어갈까 고향집)

귀성길 꽉 막힌 도로에서 30분 정도만 지나도 ‘이 많은 차들이 다 어디에 있다가 나왔나? 오늘 안에는 도착하려나?’ 싶을 정도로 막막해지는데요. ‘차라리 걸어서 가는 것이 더 빠르겠다.’는 생각까지 하게 됩니다.

이런 귀성길 전쟁에서 아이나비 고객님들은 좀 더 빠르고 편하게 가실 수 있도록! 아이나비가 국내 최대, 최고 수준의 교통 정보 빅데이터를 분석해 대한민국 최초로 설 귀성길/귀경길 추천 출발 시간, 예상 소요 시간을 공개합니다.

교통 정보는 크게 1) 실시간 교통 정보와 2) 통계(패턴) 교통 정보로 나뉘어 지게 됩니다.

보통은 실시간 교통 정보가 더 정확하고 현재 상황을 잘 표현할 수 있을 것이라 생각하지만, ①교통 정보 데이터를 제공하는 샘플수가 적고, ②서비스 제공 지역이 한정적이라는 점, 이로 인해 ③정확도가 떨어진다는 단점이 있습니다. 게다가 누구나 이용할 수 있기 때문에 특정 경로가 빠르다고 할 경우 ④그 경로로 차량이 집중되어 오히려 혼란을 발생 시킬 수 있다는 점, 이런 ⑤집중 현상(교통 체증)을 예측할 수 없다는 단점을 가지고 있습니다.

통계 교통 정보는 ‘수 년 동안 매일 수집한 교통 정보 빅데이터를 기반’으로 특정한 패턴(요일, 날짜, 시간, 명절 등)에 따라 최적의 경로를 탐색하는 교통 정보 안내 방법입니다. ①데이터를 제공하는 샘플의 수가 많아 ②전국 단위의 교통 정보를 수집할 수 있으며, 실시간 교통 정보에 비해 ③정확도가 높다는 장점이 있습니다. 또한 패턴화된 교통 통계 빅데이터로 특정 요일, 시간대에 막히는 경로 등 ④미래 상황을 예측하여 우회 도로로 안내할 수 있는 것이 가장 큰 장점입니다

단연, 국내 최대! 최고 수준! 누구도 따라올 수 없는 방대한 량의 빅데이터

(Feat. 18년 노하우의 경로 탐색 알고리즘 노하우는 기본)

아이나비의 경우 하루에 수집되는 GPS포인트만 해도 무려 82,800,000여개. 시간으로 환산했을 때 약 23,000시간의 교통정보를 수집하고 있습니다. 대한민국 최대의 방대한 교통 정보 빅데이터를 DATA Fusion 기법을 통해 분석/추출하여 특정 요일, 특정 시간, 특정 구간의 교통 상황을 미리 예측할 수 있습니다.