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보고서 상세정보

물류 및 교통정보 스트리밍 빅 데이터 처리 기술 및 분산/병렬 플랫폼 기술 개발
Distributed/Parallel Platform of Streaming Big Data Processing for Logistics and Transportation Applications

  • 사업명

    정보통신기술인력양성

  • 과제명

    물류 및 교통정보 스트리밍 빅 데이터 처리 기술 및 분산/병렬 플랫폼 기술 개발

  • 주관연구기관

    부산대학교 산학협력단

  • 보고서유형

    최종보고서

  • 발행국가

    대한민국

  • 언어

    한국어

  • 발행년월

    2015-12

  • 과제시작년도

    2015

  • 주관부처

    미래창조과학부
    Ministry of Science, ICT and Future Planning

  • 등록번호

    TRKO201600002755

  • 과제고유번호

    1711026474

  • 키워드

    교통정보.빅데이터 분석.데이터마이닝.통계분석.가시화.빅데이터 처리 플랫폼.예측.가상화.융합서비스.Traffic Information.Bigdata Analysis.Data Mining.Statistical Analysis.Visualization.Bigdata Processing Platform.Prediction.Virtualization.Mash-up service.

  • DB 구축일자

    2016-06-04

  • 초록 


    Purpose
    o The basic purpose of the Research Center of Big Data Processing Platforms is to develop new technologies on efficien...

    Purpose
    o The basic purpose of the Research Center of Big Data Processing Platforms is to develop new technologies on efficient storage management, high-level analytics and prediction, and visualization. The secondary effect of this research center is to educate graduate students with having high skills on big data analytics and statistical modelling.
    - [Project1] Technologies of integrated platforms of distributed/parallel processing on streaming and historical big data.
    - [Project2] Technologies of trend analysis and prediction of big data.
    - [Project3] Technologies of mash-up services for multiple client's platforms.
    - [Project4] Commercialization development of traffic big data analytics and prediction.
    o The final goal of this research center is to develop a highly efficient and powerful SW of storage, management, integrated analsysis, prediction on streaming big data as well as historical big data. This SW product would be based on open-source code. The distinguished features of this product is to provide never-seen map-based visualization services for traffic analytics and prediction.
    - [First Year] Basic researches on open source codes of big data processing.
    - [Second Year] Development of integrated platforms for traffic big data.
    - [Third Year] Development of a prototype of integrated big data processing platforms and commercialization work.
    - [Fourth Year] Development of stable and high performance technologies of big data processing platforms.


    연구목표
    o 빅 데이터의 효율적인 저장관리, 분석, 예측 및 가시화를 가능케 하는 빅 데이터처리 기술 및 분산/병렬 플랫폼 연구개발을 통해 빅 데이터를 운용하고 활용할 수 있는 선도적 기술력을 축적하고 차세대 컴퓨팅 환경에 적...

    연구목표
    o 빅 데이터의 효율적인 저장관리, 분석, 예측 및 가시화를 가능케 하는 빅 데이터처리 기술 및 분산/병렬 플랫폼 연구개발을 통해 빅 데이터를 운용하고 활용할 수 있는 선도적 기술력을 축적하고 차세대 컴퓨팅 환경에 적응할 수 있는 글로벌 고급인재를 양성함
    - [제1세부 프로젝트] 빅 데이터 분산/병렬 컴퓨팅 운용 및 통합 플랫폼 기술 연구
    - [제2세부 프로젝트] 빅 데이터 트렌드 분석 및 예측 기술 연구
    - [제3세부 프로젝트] 다중 플랫폼 기반 지식 융합 빅 데이터 서비스 기술 연구
    - [제4세부 프로젝트] 교통 빅데이터 처리 플랫폼 기술 상용화 연구
    o 오픈 소스 기반의 빅데이터 저장, 관리 기술과 교통 기반 융합 분석 및 예측과 가시화 서비스 원천기술을 개발하고 이를 구현한 시제품으로 기술이전 및 상용화를 가능하게 하는 실용적인 빅데이터 SW을 연구 개발한다.
    - [1차년도] 오픈소스 기반 기술 습득을 통한 빅 데이터의 처리 및 플랫폼 기술 연구
    - [2차년도] 물류․교통 스트리밍 빅 데이터 처리를 위한 오픈소스 기반 통합 기술 연구
    - [3차년도] 통합 빅 데이터 플랫폼 기술 연구 및 상용화
    - [4차년도] 분산/병렬 플랫폼의 성능 테스트 및 안정화, 활용 기술 연구

    연구내용
    [제1세부 프로젝트] 빅 데이터 분산/병렬 컴퓨팅 운용 및 통합 플랫폼 기술 연구
    o 시계열 함수기반 혼잡효과 처리
    - 시가지도로와 고속도로의 교통정체 판별 기법 및 저장
    - 시가지도로 및 고속도로 소통 지수 처리 기술
    o 대규모 문서에서 그래프 구조 추출 기술
    - 중요 키워드를 이용한 그래프 구조 추출, SNS 데이터 기반 교통 혼잡도 분석기술 개발
    o 빅 데이터 처리 가상 클러스터 기술
    - 가상화 기반 빅 데이터 처리 플랫폼에서 교통 빅 데이터 분석 및 예측을 위한 하둡 및 HBASE의 최적 배치 기법 연구
    [제2세부 프로젝트] 빅 데이터 트렌드 분석 및 예측 기술 연구
    o 교통량 및 교통상황 분석 및 예측 파이프라이닝
    - 교통흐름 예측을 위한 기계학습 및 통계기반의 분석 기술 연구
    - 주변 도로를 반영한 시내 주요 간선 도로 교통상황 예보
    - 교통 데이터 보정 및 통계기반 기반 교통상태 추정 기술
    - 빅 데이터 기반 장기 교통수요, 통행시간 및 최적 출발시간 예측 기술 개발
    o 시계열 분석을 이용한 교통정보 예측 기술
    - 멀티 파라미터 기반 교통 정보 예측
    o 환경요인(기상, 인구, 도로, 지역 등)을 추가한 교통정보 예측모형 연구
    - 환경요인과 교통정보의 상관성분석 및 다변량 통계분석
    [제3세부 프로젝트] 다중 플랫폼 기반 지식 융합 빅 데이터 서비스 기술 연구
    o SaaS의미 기반 추론 엔진 개발
    - 테넌트 속성을 고려한 온톨로지 모델링 기술
    - SaaS의미 기반 검색 엔진 개발
    o 교통 빅 데이터 서비스 동적 결합 모듈 개발
    - 교통 빅 데이터 서비스의 동적 조합 기법 연구
    o 교통사고 예측 서비스 지능화/고도화를 위한 지식베이스 생성 및 추론 기술
    - 대용량 고속도로 데이터 기반 교통사고 지식 추출 및 지식베이스 (Casebase) 구축 기술 연구
    - 교통사고 지식베이스 (Casebase) 기반 최적 Case 검색 및 추론 기술 연구
    - 모바일 단말에 최적화된 고속도로 교통사고 정보 가시화 기술 연구
    [제4세부 프로젝트] 교통 빅데이터 처리 플랫폼 기술 상용화 연구
    o 교통정보분석 서비스 시제품 제작 및 시험
    - 교통정체 변화 예측, 인접도로의 교통상황을 고려한 교통 속도 예측 심화 연구
    - 교통정보 분석 서비스 시제품 제작 지원
    - 요구사항을 바탕으로 시제품에 대한 테스트 수행
    o 국산 분산 스토리지 솔루션 기반 빅데이터 처리 플랫폼 구현 및 시험
    - 국산 솔루션으로 HDFS를 대체하는 연구 수행
    - 완성된 플랫폼 상에서 교통 분석 서비스 시험

    기대효과 (응용분야 및 활용범위 포함)
    o 산업적 효과
    - 빅 데이터에서의 오픈 소스 코드를 활용한 분석 및 서비스 국산 S/W를 개발하여 수입 대체 효과 달성: 오라클, SAS, IBM, 마이크로소프트 등의 글로벌 기업이 국내 빅데이터 시장을 점유하기 위하여 외국산 빅데이터 SW를 판매하는 시도가 오픈 소스 코드 기반의 빅데이터 처리 플랫폼 기술이 구현 가능하고 실제 데이터에 적용하여도 문제가 없다는 인식 확산으로 국내 빅데이터 산업 육성 기반을 만듬
    - 교통 빅 데이터 분석 및 서비스 사례가 에너지 빅데이터, 의료 빅데이터, 마케팅 빅데이터 분석 활용으로 확산되는 계기가 되고 있음
    o 기술적 효과
    - 도로공사, 부산시, 국토관리청의 교통정보 데이터 수집원이 상이하여 결합 및 평활 문제를 해결하는 것이 가장 시급한 현안임 – 교통정보 수집원의 결합 및 평활 문제를 해결할 특허 기술과 소스코드를 자체 개발하여 확보하고 있음
    - 교통정보 혼잡도, 소통지수에 대한 특허와 표준화 작업이 중요함, 과거 교통 이력정보를 대상으로 한 혼잡분석과 소통 분석 결과를 토대로 전국도로 혼잡 분석시에 파급효과는 교통정책 개발, 교통운영에 획기적인 기여가 예상
    - 단기간, 장기간 교통 소요시간 예측은 고난도 기술로 현재 정확도 70%를 85% 이상으로 높이면 도로공사, 지자체, 네비게이션 업체, 포탈 업체 등 수요가 폭발할 수 있는 기술임
    o 인력양성 효과
    - 빅데이터 인력은 SW 개발능력, 통계모델링, 그리고 해당 도메인 지식을 모두 갖춘 고급 인력으로 연봉 1억원을 주어도 인력을 구하지 못하고 있는 인력난 심각함, 중소/중견기업에 빅데이터 인력 공급을 할 수 있는 대학 연구센터 사업의 기여도가 큼
    - 빅데이터 인력은 대표적인 융합 영역으로 교통, 물류, 의료, 국방, 에너지 등의 타분야 지식을 필요로 함. 빅데이터 연구센터는 타분야와 융합 연구개발이 가능한 인력을 양성하고 있음
    - 빅데이터 인력은 SW 개발 인력으로 SW 기반 산업 경쟁력 향상에 매우 중요한 인력을 양성하고 있음


  • 목차(Contents) 

    1. 표지 ... 1
    2. 목차 ... 2
    3. 1. 센터개요 ... 5
    4. 2. 총괄실적요약 ... 8
    5. Ⅰ. 계획 대비 달성도 ... 17
    6. 1. 연구개발 목표 및 내용 ... 17
    7. 가. 연구의 필요성 ... 17
    8. 나. 최종목표 ... 21
    9. 다. 세부...
    1. 표지 ... 1
    2. 목차 ... 2
    3. 1. 센터개요 ... 5
    4. 2. 총괄실적요약 ... 8
    5. Ⅰ. 계획 대비 달성도 ... 17
    6. 1. 연구개발 목표 및 내용 ... 17
    7. 가. 연구의 필요성 ... 17
    8. 나. 최종목표 ... 21
    9. 다. 세부과제별 연구내용 ... 22
    10. 2. 연차별 추진계획 및 실적 ... 23
    11. 가. 총괄 추진계획 및 내용 ... 23
    12. 나. 사업수행 산출성과 ... 28
    13. 다. 연도별 세부목표, 달성내용 및 자체평가 ... 35
    14. 3. 연구개발 결과 ... 38
    15. 4. 추진전략 ... 54
    16. 가. 수요자 의견 반영을 위하여 추진한 전략 ... 54
    17. 나. 자체개선 시스템 ... 56
    18. 다. 연구추진 체계 ... 58
    19. Ⅲ. 사업수행 실적 ... 74
    20. 1. 센터에 대한 대학의 행정, 재정, 인프라 지원실적 ... 74
    21. 가. 민간부담금 및 연구인프라 구축 ... 74
    22. 나. 주관대학의 행정적, 재정적 지원실적 ... 78
    23. 2. 참여기업과의 실질적인 협력환경(인력, 장비, 기술 등) ... 79
    24. 3. 융합 컨소시엄 구성 및 운영실적 ... 84
    25. 4. 무한상상공간 조성 및 운영 실적 ... 84
    26. Ⅱ. 연구개발 성과 ... 85
    27. 1. 성과총괄 ... 85
    28. 가. 성과목표 달성 추진전략 ... 85
    29. 나. 성과지표 실적(총괄) ... 87
    30. 2. 세부연구실적 ... 88
    31. 가. 기술이전 실적 ... 88
    32. 나. 사업화 실적 ... 91
    33. 다. 특허실적 ... 96
    34. 라. 논문실적 ... 118
    35. 마. 표준화실적 ... 156
    36. 바. 시제품 실적 ... 156
    37. 사. S/W 등록 실적 ... 165
    38. 아. 산학연 협동연구 실적 ... 172
    39. 자. 국제 공동연구 ... 179
    40. 차. 중소(중견)기업-대학 공동연구실적 ... 182
    41. 카. 창의·자율과제 운영실적 ... 184
    42. Ⅳ. 인력양성 성과 ... 185
    43. 1. 인력양성 추진전략 및 방안 ... 185
    44. 가. 우수인재로 육성하기 위한 전주기적 관리시스템 ... 185
    45. 나. 산업체와 프로젝트 참여, 멘토링, 고용연계 전략 ... 190
    46. 2. 인력양성 실적 ... 195
    47. 가. 인력구성 및 현황 ... 195
    48. 나. 참여인력 현황 ... 197
    49. 다. 외국 연구자 유치실적 ... 202
    50. 라. 해외 파견실적 ... 202
    51. 마. 인턴쉽 실적 ... 202
    52. 바. 배출인력 ... 204
    53. 사. 기업가정신교육 도입 및 운영실적 ... 214
    54. 3. 배출인력에 대한 기업체 만족도 ... 216
    55. Ⅴ. 예산집행실적 ... 218
    56. 1. 당해연도 사업비 비목별 총괄 ... 218
    57. 2. 당해연도 사업비 사용실적 (정부출연금 + 민감부담금 현금) ... 219
    58. 3. 연도별 사업비 사용실적 ... 220
    59. Ⅵ. 향후계획(요약) ... 222
    60. 2. 인력양성계획 ... 226
    61. Ⅶ. 기대효과 ... 228
    62. 1. 연구결과의 산업적/경제적 기여도 ... 228
    63. 2. 연구결과의 기술적 기여도 ... 229
    64. 3. 연구결과의 활용가능성 ... 231
    65. 끝페이지 ... 233
  • 참고문헌

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