On Visualization of Trajectory Data for Traffic Flow Simulation of Urban-scale

도시 스케일의 교통 흐름 시뮬레이션을 위한 궤적 데이터 시각화

As traffic volume increases and road networks become more complicated, identifying for accurate traffic flow and driving smooth traffic flow are a concern of many countries. There are various analytical techniques and studies which desire to study about effective traffic flow. However, the necessary activity is finding the traffic flow pattern through data visualization including location information. In this paper aim to study a real-world urban traffic trajectory and visualize a pattern of traffic flow with a simulation tool. Our experiment is installing the sensor module in 40 taxis and our dataset is generated along 24 hours and unscheduled routes. After pre-processing data, we improved an open source traffic visualize tools to suitable for our experiment. Then we simulate our vehicle trajectory data with a dots animation over a period of time, which allows clearly view a traffic flow simulation and a understand the direction of movement of the vehicle or route pattern. In addition we further propose some novel timelines to show spatial-temporal features to improve an urban environment due to the traffic flow.

교통량이 증가하고 도로 네트워크가 복잡해짐에 따라 정확한 교통 흐름 파악을 통해 교통의 원활한 흐름을 유도하는 것은 많은 국가의 관심사항이다. 교통 흐름을 효과적으로 알기 위한 다양한 분석 기술 및 연구들이 있어 왔지만 위치(GPS) 데이터를 포함한 데이터 시각화를 통해 먼저 교통 흐름의 패턴을 찾는 것이 필요하다. 본 논문에서는 실제 도시의 교통 궤적을 시뮬레이션한 내용을 도구로 사용함으로써 교통 흐름의 패턴을 시각화하는 것을 목표로 한다. 이에 24시간운행 되어 지고 정해진 경로가 없는 특징을 가진 실제 택시 40대에 센서 모듈을 설치하여 IoV(Internet of Vehicle)데이터를 수집하고 이 데이터를 이용하여 전처리 과정을 거친 후 오픈소스 기반의 데이터 시각화 도구를 우리의 데이터 특성에 적합하도록 개선하였다. 해당 시각화 모델은 시간 흐름에 따른 차량 트랙킹 Dot을 통해 차량 밀집 지역과 이동 경로 패턴 인식이 가능하므로 도시 내에서 또는 도시와 도시간의 교통 흐름 파악을 통해 도시 환경 문제 개선에 기여할 것으로 기대된다.