도로 관리 정보 개념

Roads Management Insights 데이터 모델은 다양한 정보 소스를 결합하여 도로 정체에 관한 정보를 제공합니다.

도로 정체

이동 시간 및 속도 판독을 위한 도로 관리 통계 데이터 모델은 다음과 같은 다양한 정보 소스를 결합하여 빌드됩니다.

• 집계된 지도 데이터: 가장 중요한 소스는 Google 지도의 집계되고 익명처리된 데이터로, 이를 통해 Google 지도는 전 세계 도로에서 차량의 실시간 속도를 계산할 수 있습니다.

• 교통정보 데이터: 시간이 지남에 따라 집계된 사용자 데이터는 이전 교통정보 패턴을 구축하는 데 사용되며, 이는 시스템이 특정 시간과 요일에 특정 도로의 '정상' 교통정보를 파악하는 데 도움이 됩니다.

• 보충 데이터: 이전 데이터는 지역 교통부와 같은 파트너의 서드 파티 정보와 함께 교통사고나 공사 등의 문제를 신고하는 지도 사용자의 실시간 사용자 피드백을 비롯한 다른 데이터와 결합됩니다.

AI는 이러한 정보 소스를 결합하여 실시간 데이터로 현재 상태를 파악하고 과거 데이터로 기준 예측을 제공합니다. 이 결합은 경로가 예측되는 방식에 중요합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 짧은 경로는 현재 실시간 정보에 크게 의존합니다.
• 긴 경로에서는 고급 AI 모델링이 사용됩니다. 여기서 인접한 구간은 실시간 데이터를 사용하여 예측되고, 더 먼 구간은 이전 패턴에 더 많이 의존합니다.
• 실시간 신호가 제한된 도로에서는 이전 데이터를 더 많이 사용하여 속도 저하를 예측합니다.

BigQuery 테이블

이동 시간과 속도에 대해 누적된 데이터를 쿼리하려면 BigQuery의 historical_travel_time 테이블을 참고하세요.