운전을 하면서 내비게이션의 도움을 많이 받게 됩니다. 내비게이션은 목적지까지 길을 안내하는 것은 물론, 도착 예상시간도 알려줍니다. 실시간 교통 정보도 알려주고, 급 감속구간도 안내해 주는데, 내비게이션이 교통정보를 수집하는 방식을 알아보도록 하겠습니다.
데이터 클라우스 소싱
실시간 교통정보를 수집하는 가장 기본 단계로 네이버, 카카오, 구글 지도, 특히 국내에서는 T맵 같은 앱을 사용자가 사용할 때 데이터를 기반으로 교통 상황을 제공하게 됩니다. 앱을 실행하면 속도 및 위치 데이터를 공유하게 되는데, 당연히 익명으로 제공되고, 이 데이터를 이용해 실시간 교통정보를 분석하는데 활용됩니다.
교통 정보 수집
과속 단속 카메라와 비슷하게 설치되어 있지만 교통 정보 수집 장치라고 표시된 카메라가 설치되어 있습니다. 차량의 번호, 속도, 통행하는 시간 등을 실시간으로 수집해서 교통 데이터를 산출하는 장치입니다. 이때 수집된 정보는 내비게이션과 교통방송 등에 활용되고, 운행 중 정체 구간을 우회하는 용도로 활용되고, 시간 단축에도 도움을 줍니다.
과거 데이터 분석 및 예측
실시간 데이터는 아니지만 과거의 데이터를 이용해 교통 상황을 예측하는데 이용할 수 있습니다. 교통 상황은 차량의 병목 현상이나 날씨와 계절 변화 등 어느 정도 예측이 가능한 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 과거 데이터를 이용해 혼잡이 발생하기 전 도로 상황을 예측을 통해서 미리 알려주고, 대체 경로를 제안하는 데 사용됩니다.
데이터 조합 알고리즘
여러 가지의 데이터를 조합해 정확하고, 신뢰할만한 정보를 보장할 수 있는 알고리즘을 이용하게 됩니다. 다양한 데이터 소스를 수집하고, 분석합니다. 모인 데이터를 통합해 운전자에게 제공하게 됩니다. 도로의 원활한 흐름과 혼잡 등을 직관적으로 파악할 수 있도록 제공하게 됩니다.
내비게이션의 데이터 조합 알고리즘은 계속 진화하고, 각 차량의 실시간 정보 등의 방대한 정보를 처리할 수 있다면 더욱 정교한 교통정보를 제공할 수 있을 것입니다.
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