부유차 데이터

Floating car data

교통공학 및 관리에서의 부유차 데이터(FCD)는 고정 장치나 관찰자가 고정된 위치에서 수집한 기존의 교통 데이터와 대조적으로, 일반적으로 이동 차량에 의해 직접 수집된 지역화 및 속도 데이터를 타임스탬프로 표시한다. 물리적 해석 맥락에서 FCD는 차량 이동에 대한 라그랑어적 설명을 제공하는 반면 정지된 장치는 오일러적 설명을 제공한다. 참여 차량은 결과적으로 탑재된 GPS 수신기나 휴대폰을 사용하여 움직이는 센서로 작용한다. FCD의 가장 보편적이고 널리 사용되는 용도는 도로망의 트래픽 속도를 결정하는 것이다. 이러한 데이터를 바탕으로 교통 혼잡을 파악하고, 이동 시간을 계산할 수 있으며, 교통 보고서를 신속하게 생성할 수 있다. 교통 카메라, 번호판 인식 시스템, 유도 루프 등의 정지장치와 달리 도로망에는 별도의 하드웨어가 필요 없다.

부동 셀룰러 데이터

플로팅 셀룰러 데이터는 플로팅카 데이터를 수집하는 방법 중 하나이다. 이 방법은 휴대 전화 네트워크 데이터(CDMA, GSM, UMTS, GPRS)를 사용한다. 특별한 장치/하드웨어는 필요하지 않다. 즉, 모든 스위치 방식의 휴대전화가 트래픽 프로브가 되고 그러한 익명의 정보 출처와 같다. 이동전화의 위치는 (1) 삼각측량 또는 (2) 네트워크 사업자가 저장한 인계 데이터를 이용하여 결정한다. GSM 지역화는 GPS 기반 시스템에 비해 정확도가 떨어지기 때문에 많은 전화기를 추적하고 고품질 데이터를 추출하기 위해 복잡한 알고리즘을 사용해야 한다. 예를 들어, 도로 근처의 고속 철도 선로에서 휴대폰을 믿을 수 없을 정도로 빠른 속도로 이동하는 것처럼 잘못 해석하지 않도록 주의해야 한다. 하지만, 혼잡할수록, 더 많은 자동차, 더 많은 전화기, 더 많은 탐침들이 있다. 교통 데이터가 가장 필요한 대도시 지역은 셀 사이트 간 거리가 낮아 정밀도가 높아진다. GPS 기반 또는 카메라나 거리 내장 센서와 같은 재래식 방법에 비해 다음과 같은 장점이 있다. 자동차나 도로에 기반 시설이나 하드웨어가 없다. 그것은 훨씬 덜 비싸고, 더 많은 거리를 커버할 수 있고, 설치하는 것이 더 빠르며, 유지관리가 덜 필요하다. 2007년에 GDOT는 애틀랜타에서 그러한 시스템이 구간 속도에 대한 도로 센서 데이터를 매우 잘 모방할 수 있다는 것을 증명했다. GMU의 2007년 연구는 FCD를 이용한 도시 가로변수의 차량 자유 유속과 기하학적 변수 사이의 관계를 조사했다.[1]

차량 재식별

차량 재식별 방법을 사용하여 뉴욕의 교통 모니터링에 사용되는 안테나(오른쪽)와 폴에 부착된 RFIDE-ZPass 리더

차량 재식별 방법은 도로를 따라 장착된 일련의 감지기가 필요하다. 이 기법에서는 차량 내 장치의 고유 일련번호를 한 위치에서 감지한 다음 도로 아래 더 멀리 떨어진 곳에서 다시 감지(재식별)한다. 이동 시간과 속도는 센서 쌍에 의해 특정 장치가 감지되는 시간을 비교하여 계산된다. 이 작업은 블루투스 장치의 MAC(Media Access Control) 주소를 사용하거나,[2] ETC(Electronic Toll Collection) 트랜스폰더에서 무선 주파수 식별(RFID) 일련 번호("톨 태그"라고도 함)를 사용하여 수행할 수 있다.

고유하게 식별할 수 있는 ETC 트랜스폰더는 통행료 징수 지점(예: 통행료 교량)뿐만 아니라 많은 비톨 위치에서도 읽을 수 있다. 이것은 샌프란시스코 베이 지역의 5-1-1 서비스에 대해 교통 흐름 데이터(익명화)를 수집하는 방법으로 사용된다.[3]

뉴욕시의 Midtown in Motion[4] 프로그램에서도, 그것의 적응형 교통 통제 시스템은 RFID 판독기를 사용하여 교통 흐름을 감시하는 수단으로 E-ZPass 태그의 이동을 추적한다. 데이터는 정부 전용 광대역 무선 인프라를 통해 교통 관리 센터에 공급되어 신호등의 적응적 교통 통제에 사용된다.[5]

위성위치확인시스템

소수의 차량(일반적으로 택배, 택시 운전사 등 함대 차량)에는 GPS 수신기가 들어 있는 박스가 장착돼 있다. 그런 다음 데이터는 일반 온보드 무선 장치 또는 셀룰러 네트워크 데이터를 통해 서비스 제공업체와 통신한다(더 비싸다).

FCD 시스템을 구축한 기업은 모든 데이터가 자신의 시스템에서 익명화됨을 보장하거나 악용되지 않도록 충분히 보안을 유지하지만 FCD를 감시 방법으로 사용할 수 있을 가능성이 있다.

참고 항목

참조

  1. ^ 알리, A. T. 플래너리, A. & Benigalla, M. M. (2007) 도시 도로의 자유 유속 예측 모델. 교통조사위원회 제86회 연차총회. 워싱턴 D.C. 2007. (제07호-1954호)
  2. ^ Tarnoff, Philip John, Bullock, Darcy M, Young, Stanley E, et al. 이동시간 정보 수집 및 처리의 지속적인 발전, 교통조사위원회 연차총회 2009년 논문 #09-2030 제88차 연차총회 논문 DVD 부록
  3. ^ FasTrac 애플리케이션 및 라이센스 계약 웨이백 머신에 2014-05-03 보관, 요금 태그: 섹션, 마지막 하위 섹션: 실시간 교통 정보 서비스인 광역교통위원회의 '511' 프로젝트에 익명의 교통 흐름 데이터를 제공하기 위해 요금 태그를 읽을 수 있다는 점에 동의하는 경우. 요금 태그를 사용하는 FasTrak 계정, 개인 또는 차량을 식별하는 정보는 메트로폴리탄 교통 위원회 또는 '511'에 의해 수집되지 않는다.
  4. ^ "Mayor Bloomberg Announces New, Real-time Traffic Management System To Reduce Congestion In Midtown Manhattan". City of New York. July 18, 2011. Retrieved April 15, 2018. Cameras, Microwave Motion Sensors and E-ZPass Readers Provide Real-Time Information Used in Wireless Adjustments to Traffic Signals
  5. ^ "New York's award-winning traffic control system". ITS International. January–February 2013. Retrieved 3 May 2014.