KR102333994B1 - Method for supplying traffic collection data of traffic collection data supplying system - Google Patents

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KR102333994B1
KR102333994B1 KR1020210107741A KR20210107741A KR102333994B1 KR 102333994 B1 KR102333994 B1 KR 102333994B1 KR 1020210107741 A KR1020210107741 A KR 1020210107741A KR 20210107741 A KR20210107741 A KR 20210107741A KR 102333994 B1 KR102333994 B1 KR 102333994B1
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박은미
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Abstract

The present invention provides a traffic collection data providing method of a traffic collection data providing system including a data providing server and a metadata catalog system. The method includes the steps of: collecting traffic collection data in the form of raw data and storing the in a storage device of a first server; constructing a traffic metadata graph database which classifies classes and objects into a hierarchical structure and defines a relationship between the classes and the objects or between the objects; querying, by the data providing server, the requested metadata to the metadata catalog system, when metadata for specific traffic data is requested through a web interface; and providing the traffic metadata graph database provided from the metadata catalog system as a data map visually schematic through the web interface.

Description

교통 수집 데이터 제공 시스템의 교통 수집 데이터 제공 방법{METHOD FOR SUPPLYING TRAFFIC COLLECTION DATA OF TRAFFIC COLLECTION DATA SUPPLYING SYSTEM}Method for providing traffic collection data in a traffic collection data providing system

본 발명은 교통 데이터 자료 제공 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 각기 다른 교통 데이터에 대한 메타데이터 그래프 데이터베이스를 구축하여 사용자에게 제공하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system for providing traffic data, and more particularly, to a method of constructing a metadata graph database for different traffic data and providing it to a user.

정부는 최근 데이터에 대한 유통 및 활성화 정책을 적극 추진 중이다. 교통 부문에도 실시간 지능형 교통정보 시스템, 대중교통 요금 지불 및 운행 관리 시스템, 자율주행 차량 시스템 등 다양한 시스템으로부터 막대한 양의 데이터가 수집되고 있다. 하지만, 이들 교통 데이터의 유통 활성화 및 활용을 위해서는 사용자들의 데이터에 대한 이해가 전제 되어야 한다.
이들 데이터를 사용자들이 활용할 수 있으려면, 의미는 같은 동종 데이터이나 다른 시공간적 단위에 있는 것, 의미는 다른 이종 데이터이나 같은 시공간적 단위에 있어 비교 분석이 가능한 것, 각 데이터(속도, 교통량 등)와 맵핑하여야 하는 기초데이터(도로 정보, 노드-링크 정보 등)에 대한 정보 등을 필수적으로 알아야 한다. 그러나 현재 교통 데이터는 데이터 축적 및 관리를 위해 관계형 데이터베이스로 데이터를 구조화한 데이터베이스(DB) 스키마는 있으나, 이는 사용자 관점에서 데이터 유통 활성화(검색하고 필터링)에 적합하지는 않다.
통상의 일반적인 웹 검색 시스템은 다양한 소스로부터 축적한 시맨틱 검색 정보를 사용하여 검색 결과를 향상시키는 지식 베이스로 만들어 가고 있다. 그러나 이러한 특수한 전문 분야 데이터 검색의 경우, 의미 있는 검색 자체가 이루어지지 못해 이러한 메카니즘을 기대할 수 없어 아예 데이터 유통이 이루어지지 못하는 결과를 초래하고 있다.Recently, the government is actively pursuing policies for data distribution and activation. In the transportation sector, huge amounts of data are being collected from various systems such as real-time intelligent traffic information systems, public transportation fare payment and operation management systems, and autonomous vehicle systems. However, in order to activate and utilize the distribution of these traffic data, an understanding of users' data is a prerequisite.
In order for these data to be usable by users, the meaning is the same homogeneous data but in different spatiotemporal units, the semantics are different heterogeneous data but in the same spatiotemporal unit, comparative analysis is possible, and mapping with each data (speed, traffic volume, etc.) It is essential to know the basic data (road information, node-link information, etc.) However, there is currently a database (DB) schema in which data is structured as a relational database for data accumulation and management, but this is not suitable for activating (searching and filtering) data distribution from a user's point of view.
A typical general web search system is making a knowledge base for improving search results by using semantic search information accumulated from various sources. However, in the case of such a special field of data search, meaningful search itself cannot be performed and such a mechanism cannot be expected, resulting in data distribution failure.

(1) 대한민국 공개특허공보 제10-2020-0134311호 (2020-12-01)(1) Republic of Korea Patent Publication No. 10-2020-0134311 (2020-12-01)

본 발명은 상술한 과제를 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 데이터 이용자 입장에서 데이터 검색과 필터 적용이 가능한 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은, 서로 다른 형태의 수집된 교통 데이터에 대한 관계를 구조화하여, 데이터의 논리적 관계를 사용자가 시각적, 직관적으로 이해할 수 있는 교통 메타데이터 그래프 데이터베이스를 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은, 교통 메타데이터 그래프 데이터베이스를 데이터 맵으로 시각화하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은, 교통 메타데이터 그래프 데이터베이스를 사용자를 위한 데이터 검색과 필터에 적용하는 방법을 제공하는 것이다. An object of the present invention is to provide a system capable of data search and filter application from the point of view of a data user.
Another object of the present invention is to provide a traffic metadata graph database in which a user can visually and intuitively understand a logical relationship of data by structuring a relationship between different types of collected traffic data.
Another object of the present invention is to provide a method of visualizing a traffic metadata graph database as a data map.
Another object of the present invention is to provide a method of applying a traffic metadata graph database to data search and filter for users.

본 발명의 실시 예에 따른 자료 제공 서버 및 메타데이터 카탈로그 시스템을 포함하는 교통 수집 데이터 제공 시스템의 교통 수집 데이터 제공 방법은, 원시 자료 형태의 교통 수집 데이터를 수집하여 제 1 서버의 저장 장치에 저장하는 단계, 상기 메타데이터 카탈로그 시스템에 의해 서로 다른 형태로 수집된 상기 교통 수집 데이터에 대한 데이터 분류 체계를 사용한 클래스 및 객체들의 계층 구조로 구분하고, 상기 클래스와 객체들, 또는 상기 객체들간의 관계를 정의하는 교통 메타데이터 그래프 데이터베이스를 구성하는 단계, 특정 교통 데이터에 대한 메타데이터를 상기 웹 인터페이스를 통해 요청받은 경우, 상기 자료 제공 서버가 상기 요청받은 메타데이터를 상기 메타데이터 카탈로그 시스템에 질의하는 단계, 그리고 상기 메타데이터 카탈로그 시스템으로부터 제공되는 상기 교통 메타데이터 그래프 데이터베이스를 시각적으로 도식하는 데이터 맵으로 웹 인터페이스를 통해 제공하는 단계를 포함하되, 상기 클래스는 도로, 교차로, 차량, 대중 교통을 포함하고, 상기 객체들은 수집 장비에 따라 RSE, CCTV, VDS, DTG, 라이다/레이더, GPS로 세분화된다.
이 실시 예에서, 상기 메타데이터 카탈로그 시스템이 복수의 메타데이터 카탈로그 시스템을 포함할 경우, 상기 복수의 메타데이터 카탈로그 시스템에 상기 메타데이터를 질의할 경우, 상기 복수의 메타데이터 카탈로그 시스템은 그리드 기반 기술에 의해 서로 동기된다.
이 실시 예에서, 상기 원시 자료 형태는, 교통 수집 장비에서 매초마다 수집되는 GPS 좌표, 감가속도, 이동거리, 교통량 중 적어도 하나의 원시 데이터 또는 이를 1차 가공한 데이터를 지시한다.
이 실시 예에서, 상기 교통 수집 데이터는, 속도, 교통량, ITS(Intelligent Transport Systems)/BIS(Bus Information System) 테이블, 노드-링크 정보, 도로 정보, 검지기-링크 관계, 버스 노선 정보, 버스 정류장 정보 등 기초 및 마스터 테이블, 도로등급, 도로유형, 노드 유형, 지역 코드 테이블을 포함한다.
이 실시 예에서, 상기 웹 인터페이스는 필터 조회 또는 맵 조회 방식으로 상기 사용자가 시공간적으로 데이터를 선택하는 조회 서비스를 제공한다.The traffic collection data providing method of the traffic collection data providing system including the data providing server and the metadata catalog system according to an embodiment of the present invention includes collecting traffic collection data in the form of raw data and storing it in a storage device of a first server. Step, classify into hierarchical structures of classes and objects using a data classification system for the traffic collection data collected in different forms by the metadata catalog system, and define the classes and objects, or relationships between the objects constructing a traffic metadata graph database to, when metadata for specific traffic data is requested through the web interface, the data providing server querying the metadata catalog system for the requested metadata, and providing the traffic metadata graph database provided from the metadata catalog system as a data map visually schematizing through a web interface, wherein the class includes a road, an intersection, a vehicle, and a public transport, and the object They are subdivided into RSE, CCTV, VDS, DTG, lidar/radar, and GPS according to the collection equipment.
In this embodiment, when the metadata catalog system includes a plurality of metadata catalog systems, when querying the metadata to the plurality of metadata catalog systems, the plurality of metadata catalog systems are configured in a grid-based technology. are synchronized with each other by
In this embodiment, the raw data form indicates at least one raw data of GPS coordinates, deceleration, moving distance, and traffic volume collected every second by the traffic collecting device or data obtained by primary processing thereof.
In this embodiment, the traffic collection data includes speed, traffic volume, Intelligent Transport Systems (ITS)/Bus Information System (BIS) tables, node-link information, road information, detector-link relationship, bus route information, and bus stop information. Includes basic and master tables, road grades, road types, node types, area code tables, etc.
In this embodiment, the web interface provides a query service in which the user selects data spatio-temporally in a filter query or map search method.

본 발명에 의하면, 다양한 시스템으로부터 수집된 복잡한 데이터 관계를 그래프데이터 베이스 구축을 통해 알기 쉽게 시각적으로 제공해 줄 수 있다. 또한, 복잡하고 어려운 교통 데이터 특성에 대한 사전 지식 없이도 사용자는 필요한 데이터를 시각적으로 쉽게 검색하고 활용할 수 있게 되어 데이터 유통 활성화가 가능하다.According to the present invention, it is possible to visually provide complex data relationships collected from various systems in an easy-to-understand manner through the construction of a graph database. In addition, without prior knowledge of complex and difficult traffic data characteristics, users can easily search for and utilize necessary data visually, enabling data distribution.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 교통 수집 데이터 제공 시스템을 보여주는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 교통 수집 데이터를 사용자에게 시각적 및 직관적으로 제공하기 위한 방법을 보여주는 순서도이다.
도 3은 교통 부문의 기 구축된 데이터베이스로부터 지식을 추출하고, 교통 데이터 분류 체계를 구성하는 예를 보여주는 도면이다.
도 4는 교통 부문의 기 구축된 데이터베이스로부터 지식을 추출하고, 교통 데이터 분류 체계를 구성하는 다른 예를 보여주는 도면이다.
도 5는 클래스와 객체, 그리고 객체간의 관계를 그래프 데이터베이스로 구성하는 다른 예를 보여준다.
도 6 내지 도 8은 상술한 논리 메타데이터 그래프 데이터베이스를 시각화한 데이터 맵을 예시적으로 보여주는 도면들이다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 교통 수집 데이터 제공 시스템의 웹 포털 서버에 제공되는 웹 인터페이스를 보여준다.
도 10은 자료 제공 서버에서 클라이언트에게 제공하는 사용자 인터페이스의 구현 예를 보여주는 도면이다.
도 11은 도 10의 사용자 인터페이스에서 사용자의 선택의 결과에 따른 데이터들의 연관 관계를 도시하는 도면이다.
도 12는 데이터 조회 서비스 예시 화면을 보여준다.
도 13은 마이 데이터(My data) 서비스 예시 화면을 보여준다.
도 14는 통계 정보 서비스의 예시 화면을 보여준다.
도 15는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 교통 수집 데이터 제공 시스템을 보여주는 블록도이다.
도 16은 도 15에 도시된 교통 수집 데이터 제공 시스템의 교통 수집 데이터 제공 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 17은 본 발명의 실시 예에서 원시 자료로서 교통 수집 데이터 중 속도에 대해 질의할 경우 메타데이터 카탈로그 시스템이 해당 자료를 제공하기 위한 예를 개시한 도면이다.
도 18은 본 발명의 실시 예에서 메타데이터를 관리하고 입력하는 예를 보여준다.
도 19는 본 발명의 실시 예로서, 메타데이터 카탈로그 시스템과 웹 포털 서버가 연동되는 예를 보여준다.
도 20은 본 발명의 실시 예에 따라 사용자에게 메타데이터를 제공하기 위한 교통 수집 데이터 제공 시스템을 보여주는 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a system for providing traffic collection data according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method for visually and intuitively providing traffic collection data of the present invention to a user.
3 is a diagram illustrating an example of extracting knowledge from a pre-established database in the transportation sector and configuring a traffic data classification system.
4 is a diagram illustrating another example of extracting knowledge from a pre-established database in the transportation sector and configuring a traffic data classification system.
5 shows another example of configuring classes, objects, and relationships between objects in a graph database.
6 to 8 are diagrams exemplarily showing data maps that visualize the above-described logical metadata graph database.
9 shows a web interface provided to a web portal server of a traffic collection data providing system according to an embodiment of the present invention.
10 is a diagram illustrating an implementation example of a user interface provided from a data providing server to a client.
11 is a diagram illustrating a correlation between data according to a result of a user's selection in the user interface of FIG. 10 .
12 shows an example screen of a data inquiry service.
13 shows an example screen of a My data service.
14 shows an example screen of a statistical information service.
15 is a block diagram illustrating a system for providing traffic collection data according to another embodiment of the present invention.
16 is a flowchart illustrating a method of providing traffic collection data of the system for providing traffic collection data shown in FIG. 15 .
17 is a view showing an example for providing the corresponding data by the metadata catalog system when querying for speed among traffic collection data as raw data in an embodiment of the present invention.
18 shows an example of managing and inputting metadata in an embodiment of the present invention.
19 shows an example in which a metadata catalog system and a web portal server are linked as an embodiment of the present invention.
20 is a block diagram illustrating a traffic collection data providing system for providing metadata to a user according to an embodiment of the present invention.

이하에서, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로, 본 발명의 실시 예들이 명확하고 상세하게 기재될 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 교통 수집 데이터 제공 시스템을 보여주는 블록도이다. 교통 수집 데이터 제공 시스템(1000)은 자료 제공 서버(1100), 메타데이터 카탈로그 시스템(1200), 원격 서버(1300), 그리고 클라이언트(1400)를 포함한다.
자료 제공 서버(1100)는 클라이언트(1400)의 요청에 따라 다양한 교통 수집 데이터를 그래프 형태로 시각화하여 클라이언트(1400)에게 제공할 수 있다. 자료 제공 서버(1100)는 메타데이터 카탈로그 시스템(1200)에서 제공하는 교통 메타데이터 그래프 데이터베이스에 기반하여 검색 및 필터링을 적용하여 클라이언트(1400)에게 제공할 수 있다. 자료 제공 서버(1100)는 클라이언트(1400)에게 교통 메타데이터 그래프 데이터베이스 또는 교통 수집 데이터를 제공할 때 데이터 검색 및 필터링 기능을 제공할 수 있다. 자료 제공 서버(1100)는 이를 위하여 웹 포털 서버(1110)와 저장 장치(1130)을 포함할 수 있다.
저장 장치(1130)가 원격에 구비될 경우, 웹 포털 서버(1110) 자체가 자료 제공 서버(1100)로서 기능할 수 있다. 웹 포털 서버(1110)는 클라이언트(1400)가 원하는 교통 수집 데이터를 웹 인터페이스 형태로 제공하도록 한다. 저장 장치(1130)는 사용자가 원하는 자료를 저장하거나 또는 원시 자료를 저장할 수 있다. 즉, 원시 자료는 원격 서버(1300)와 같이 원격의 저장 장치에 저장될 수도 있고, 자료 제공 서버(1100) 내의 저장 장치(1130)에 저장될 수도 있다.
메타데이터 카탈로그 시스템(1200)은 교통 수집 데이터를 포함하여 분석시 필요한 각종 데이터에 대한 메타데이터를 포함하는 시스템이다. 메타데이터 카탈로그 시스템(1200)은 데이터베이스 매니지먼트 시스템에 의해 관리되어 객체 데이터에 대한 저장, 조회, 데이터 검색, 업데이트 등을 수행할 수 있는 파일 시스템을 의미한다. 분석에 필요한 각종 데이터는 속도, 교통량, 버스 등의 교통 수집 데이터의 제공을 위해 필요한 ITS(Intelligent Transport Systems)/BIS(Bus Information System) 테이블인 관련 데이터 테이블, 노드-링크 정보, 도로정보, 검지기-링크 관계, 버스 노선 정보, 버스 정류장 정보 등 기초 및 마스터 테이블, 도로등급, 도로유형, 노드 유형, 지역 코드 등 코드 테이블을 의미한다.
메타데이터 카탈로그 시스템(1200)은 서로 다른 형태로 수집된 교통 수집 데이터에 대한 관계를 구조화할 수 있다. 그리고 메타데이터 카탈로그 시스템(1200)은 교통 수집 데이터의 논리적 관계를 사용자가 시각적, 직관적으로 이해할 수 있는 교통 메타데이터 그래프 데이터베이스로 구성할 수 있다.
이하에서 교통 수집 데이터 또는 교통 데이터는 지역의 교통 상황을 나타낼 수 있는 자료인 속도, 교통량, 감가속도, 버스 이용객 수 등을 지칭하는 것이다. 이하에서 교통 수집 데이터의 대표적인 예로서 속도, 교통량 등을 예시하고, 이에 대한 메타데이터 카탈로그 시스템과 이를 표출하는 예를 기술한다. 이하에서 원시 자료라 함은 교통 수집 장비에서 매초마다 수집되는 GPS 좌표, 감가속도, 이동거리, 교통량 중 적어도 하나 이상의 수집된 원시 데이터 또는 이를 1차 가공한 데이터를 의미한다.
클라이언트(1400)는, 교통 수집 데이터를 이용하고자 하는 사용자가 직접 제어하는 인터페이스 장치를 의미한다. 일반적으로 퍼스널 컴퓨터 등이 가능하지만, 기타 이동 가능한 단말기, 스마트폰, 테블릿 또는 노트북 등도 이에 해당할 수 있다. 클라이언트(1400)는 자료 제공 서버(1100)를 통해서 서로 다른 형태로 수집된 교통 수집 데이터를 시각적이고 직관적인 형태로 제공받을 수 있다.
도 2는 본 발명의 교통 수집 데이터를 사용자에게 시각적 및 직관적으로 제공하기 위한 방법을 보여주는 순서도이다. 도 2를 참조하면, 교통 수집 데이터를 시각화하기 위해 지식 추출, 온톨로지 구축, 그래프 데이터베이스 구축, 그리고 사용자 인터페이스 구축의 절차가 포함될 수 있다.
S110 단계에서, 기 구축된 교통 부문 데이터베이스(10)로부터 지식 추출이 수행된다. 예를 들면, 메타데이터 카탈로그 시스템(1200)은 기 구축된 교통 부문 데이터베이스(10)로부터 제공되는 교통 수집 데이터에 대해 클래스 정의, 객체 정의, 속성 정의, 그리고 관계 정의 등의 방식으로 데이터나 자료를 추출할 수 있다.
S120 단계에서, 교통 수집 데이터로부터 추출된 개념적인 지식에 대한 온톨로지(Ontology)가 구축될 수 있다. 예를 들면, 메타데이터 카탈로그 시스템(1200)은 교통 수집 데이터로부터 추출된 여러 지식 개념들을 의미적으로 연결하는 계층형 분류 체계를 구성할 수 있다.
S130 단계에서, 메타데이터 카탈로그 시스템(1200)은 그래프 데이터베이스를 구축한다. 즉, S110 단계 및 S120 단계에서 정의된 클래스와 객체(개별 데이터)의 관계나 계층 구조를 그래프 데이터베이스로 정의한다. 이러한 과정을 통해서 기존의 데이터베이스로는 명백히 드러나지 않는 내재된 복잡한 관계가 직관적이고 이해하기 쉬운 논리 메타데이터의 그래프 데이터베이스로 생성된다.
S140 단계에서, 논리 메타데이터 그래프 데이터베이스를 사용자에게 시각화하기 위한 사용자 인터페이스 구축 절차가 제공된다. 예를 들면, 자료 제공 서버(1100)에 의해서 논리 메타데이터 그래프 데이터베이스가 사용자의 시각이나 직관적인 이해를 위해 데이터 맵으로 제공될 수 있다. 더불어, 클라이언트(1400, 도 1 참조)에 의해서 선택된 필터링 방식에 따라, 논리 메타데이터 그래프 데이터베이스가 데이터 맵의 형태로 표시될 수 있을 것이다.
도 3은 교통 부문의 기 구축된 데이터베이스로부터 지식을 추출하고, 교통 데이터 분류 체계를 구성하는 예를 보여주는 도면이다. 도 3을 참조하면, 기 구축된 데이터베이스로부터 분야, 수집 장비, 데이터, 시간 단위, 그리고 공간 단위의 클래스와 객체의 계층 구조가 형성될 수 있다.
분야는 도로, 교차로, 차량, 대중 교통 등으로 분류될 수 있다. 그리고 수집 장비에 따른 세부 객체들은 RSE, CCTV, VDS(Vehicle Detection System), DTG(Digital Tacho Graph), 라이다/레이더, GPS 등으로 세분화될 수 있다. 데이터는 속도, VMS(Vessel Monitoring System) 정보, 교통량, 안전/사고, 운행 기록, 차량 센서, 위치 정보 등으로 세분화된다. 그리고 시간 단위는 월, 일, 시간, 15분, 5분, 초 단위로 세분화될 수 있다. 공간은 링크, 도로, 노선, 정류장, 그리고 지점으로 세분화된다. 이들 객체들 각각은 도시된 바와 같이 화살표에 의해서 연결되고, 각 객체의 속성들이 정의될 수 있다.
도 4는 교통 부문의 기 구축된 데이터베이스로부터 지식을 추출하고, 교통 데이터 분류 체계를 구성하는 다른 예를 보여주는 도면이다. 도 4를 참조하면, 교통 수집 데이터는 데이터, 기초 테이블, 코드 테이블에 따라 분류될 수 있다.
교통 수집 데이터는 속도, 교통량, 버스 이용객에 대한 정보를 제공할 수 있다. 속도 데이터는 계층적으로 다시 노드 정보와 링크 정보, 그리고 코드 테이블의 도로 등급, 유형, 구간 등급, 지역, 노드 유형 등과 연결될 수 있다. 교통량 데이터는 검지 방식에 따라 VDS 검지기, VDS 제어기, 그리고 코드 테이블의 도로 등급, 유형, 구간 등급, 지역, 노드 유형 등과 관련지을 수 있다. 버스 이용객 데이터는, 노선 정보와 정류장 정보, 그리고 교통 수단, 사용자 구분, 차량(코드 테이블)과 관련될 수 있다. 기초 테이블은 노드 정보, 링크 정보, VDS 검지기, VDS 제어기, 노선 정보, 정류장 정보를 포함할 수 있다. 코드 테이블은 도로 등급, 유형, 구간 등급, 지역, 노드 유형, 교통 수단, 사용자 구분, 차량 등의 정보를 포함할 수 있다.
데이터 분류 체계에서 정의된 클래스와 객체, 그리고 객체간의 관계를 그래프 데이터베이스로 정의하였다. 기 구축형 관계 데이터베이스로는 명확히 드러나지 않는 내재하는 복잡한 관계를 직관적으로 이해가 쉬운 논리 메타데이터 그래프 데이터베이스로 만드는 방법 제시하였다.
도 5는 클래스와 객체, 그리고 객체간의 관계를 그래프 데이터베이스로 구성하는 다른 예를 보여준다. 도 5를 참조하면, 도시에 대한 객체들의 상호 관계의 메타데이터 그래프 데이터베이스가 도시되어 있다.
도 6 내지 도 8은 상술한 논리 메타데이터 그래프 데이터베이스를 시각화한 데이터 맵을 예시적으로 보여주는 도면들이다. 도 6은 교통량을 중심으로 다양한 객체 데이터들의 연관 관계를 보여주는 데이터 맵이다. 사용자가 교통량에 대한 검색시에, 교통량과 시공간적으로 연관된 다양한 정보들이 함께 제공될 수 있다. 도 7은 속도를 중심으로 다양한 객체 데이터들의 연관 관계를 보여주는 데이터 맵을 보여준다. 이러한 논리 메타데이터 그래프 데이터베이스의 정의에 따라 속도에 대한 정보가 제공될 때, 속도와 시공간적으로 연관된 다양한 정보들이 함께 제공될 수 있다. 도 8은 버스 이용객을 중심으로 다양한 객체 데이터들의 연관 관계를 보여주는 데이터 맵이다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 교통 수집 데이터 제공 시스템의 웹 포털 서버에 제공되는 웹 인터페이스의 예를 나타낸다. 사용자가 웹 포털 서버에 접속하면, 데이터 조회 서비스, 통계정보 서비스, Mydata 서비스 등과 같은 메뉴를 제공받을 수 있다. 사용자는 이와 같은 웹 인터페이스를 통해 수집 자료의 특징(분야, 수집 장비, 데이터 유형, 지역, 시공간 단위 등)에 대한 정보와 더불어 관련 데이터 테이블, 기초 및 마스터 테이블, 코드 테이블과 같은 자료에 대한 정보를 얻을 수 있다. 특히 교통 수집 데이터는 앞서 제시한 다양한 테이블들의 관계가 가시화되어 사용자에게 제공된다.
도 10은 자료 제공 서버에서 클라이언트에게 제공하는 사용자 인터페이스의 구현 예를 보여주는 도면이다. 도 10을 참조하면, 필터 조회를 통해서 사용자가 시각적으로 확인하고자 하는 데이터 맵상에서의 데이터들을 체크할 수 있다. 물론, 맵 조회를 통해서도 유사한 서비스를 제공받을 수 있다.
도시된 사용자 인터페이스 화면에서, 사용자가 필터 조회 페이지에서 분야에서는 도로, 수집 장비에서는 RSE, 데이터에서는 속도, 지역에서는 세종특별자치시, 시간 단위로는 15분, 그리고 공간 단위로는 링크 항목을 선택하는 것으로 예시되었다. 사용자 인터페이스 상에서 사용자는 특정 데이터와 연관된 기초 데이터까지 선택할 수 있다.
도 11은 도 10의 사용자 인터페이스에서 사용자의 선택의 결과에 따른 데이터들의 연관 관계를 도시하는 도면이다. 도 11을 참조하면, 데이터 맵 상에서 특정 데이터를 선택할 경우, 해당 데이터와 시공간적으로 연관된 데이터와 관련된 기초데이터까지 함께 화면에서 도시된다. 따라서, 사용자 입장에서 편리하고 정확한 검색이 가능한 검색 방식 및 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.
본 인터페이스를 통하여, 교통 수집 데이터 활용에 요구되고 함께 맵핑이 필요한 기초데이터, 다른 수집 시스템으로부터의 같은 속성 데이터, 같은 시공간적 범위에 있는 다른 속성 데이터도 시각적으로 쉽게 검색이 가능하다.
도 12는 데이터 조회 서비스 예시 화면을 보여준다. 데이터 조회 서비스는 필터 조회와 맵 조회로 구분된다. 맵 조회는 항목별 관련된 테이블을 제공하여 이용자가 쉽게 필요 테이블을 파악할 수 있도록 관계도와 계통도를 표출하도록 제시하였다.
도 13은 마이 데이터(My data) 서비스 예시 화면을 나타낸 것으로 교통 수집 데이터 중 DTG 데이터를 이용하였다. 버스(시내버스, 마을버스, 시외버스, 전세버스)와 택시 중 1개를 선택한 후 자동차 등록번호를 선택하고 위험운전행동 유형(급가속, 급감속, 급정지, 급진로변경, 급앞지르기, 급좌우회전, 급유턴) 중 1개를 선택하면 해당 차량이 어느 구간에서 해당 위험운전을 하였는지에 대해 맵에 결과를 제공한다. 위험운전은 지도 위 표시된 색상이 짙을수록(적색일수록) 많이 발생한다는 것을 의미한다.
도 14는 통계 정보 서비스를 제시한 것으로 이 또한 DTG 데이터를 이용하였다. 해당 화면은 차종(시내버스, 마을버스, 시외버스, 전세버스, 택시)를 선택한 후 분석 시간(비첨두, 오전 첨두, 오후 첨두)에 대해 선택하고, 위험운전 행동 유형 중 1개에 대해 선택하면 위험운전 행동이 차종별로 세종시에 얼마나 많이 발생하였는가를 확인할 수 있다.
도 15는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 교통 수집 데이터 제공 시스템을 보여주는 블록도이다. 교통 수집 데이터 제공 시스템(2000)은 자료 제공 서버(2100), 메타데이터 카탈로그 시스템(2200), 제 3 서버(2300), 그리고 클라이언트(2400)를 포함한다.
자료 제공 서버(2100)는 클라이언트(2400)의 요청에 따라 다양한 교통 수집 데이터를 그래프 형태로 시각화하여 클라이언트(2400)에게 제공할 수 있다. 자료 제공 서버(2100)는 메타데이터 카탈로그 시스템(2200)에서 제공하는 교통 메타데이터 그래프 데이터베이스를 검색 및 필터링을 적용하여 클라이언트(2400)에게 제공할 수 있다. 자료 제공 서버(2100)는 클라이언트(2400)에게 교통 메타데이터 그래프 데이터베이스 또는 교통 수집 데이터를 제공할 때 데이터 검색 및 필터링 기능을 제공할 수 있다. 자료 제공 서버(2100)는 이를 위하여 웹 포털 서버(2110)와 저장 장치(2300)를 포함할 수 있다. 이 실시 예에서도 저장 장치(2130)를 원격에 구비할 경우, 웹 포털 서버(2110) 자체가 자료 제공 서버(2100)로 기능할 수 있다.
웹 포털 서버(2110)는 클라이언트(2400)가 원하는 교통 수집 데이터를 웹 인터페이스 형태로 제공하도록 한다. 저장 장치(2130)는 사용자가 원하는 자료를 저장하거나 또는 원시 자료를 저장할 수 있다. 또는, 원시 자료는 메타데이터 카탈로그 시스템(2200)의 제 1 서버(2210)나 제 2 서버(2230), 제 3 서버(2300)와 같이 원격의 스토리지에 저장될 수도 있고, 자료 제공 서버(2100) 내의 저장 장치(2130)에 저장될 수도 있다.
메타데이터 카탈로그 시스템(2200)은 교통 수집 데이터를 포함하여 분석시 필요한 각종 데이터에 대한 메타데이터를 포함하는 시스템이다. 메타데이터 카탈로그 시스템(2200)은 데이터베이스 매니지먼트 시스템에 의해 관리되어 객체 데이터에 대한 저장, 조회, 데이터 검색, 업데이트 등을 수행할 수 있는 파일 시스템을 의미한다. 분석에 필요한 각종 데이터는 속도, 교통량, 버스 등의 교통 데이터 제공을 위해 필요한 ITS(Intelligent Transport Systems)/BIS(Bus Information System) 테이블인 관련 데이터 테이블, 노드-링크 정보, 도로정보, 검지기-링크 관계, 버스 노선 정보, 버스 정류장 정보 등 기초 및 마스터 테이블, 도로등급, 도로유형, 노드 유형, 지역 코드 등 코드 테이블을 의미한다.
메타데이터 카탈로그 시스템(2200)은 서로 다른 형태로 수집된 교통 수집 데이터에 대한 관계를 구조화할 수 있다. 그리고 메타데이터 카탈로그 시스템(2200)은 데이터의 논리적 관계를 사용자가 시각적으로 직관적으로 이해할 수 있는 교통 메타데이터 그래프 데이터베이스로 구성할 수 있다.
메인 서버(2210)는 웹 포털 서버(2110)의 카탈로그 질의에 따라 논리 메타데이터 그래프 데이터베이스를 자료 제공 서버(2100)에 제공할 수 있다. 특히, 메인 서버(2210)는 제 1 서버(2230)나 제 2 서버(2250)의 원시 자료에 해당하는 교통 데이터에 대해 클래스 정의, 객체 정의, 속성 정의, 그리고 관계 정의 등의 방식으로 데이터나 자료를 추출(Harvest)할 수 있다. 추출된 지식들은 메인 서버(2210)에 교통 메타데이터 그래프 데이터베이스로 적재된다.
클라이언트(2400)는, 교통 수집 데이터를 이용하고자 하는 사용자가 직접 제어하는 인터페이스 장치를 의미한다. 일반적으로 퍼스널 컴퓨터 등이 가능하지만, 기타 이동 가능한 단말기, 스마트폰, 테블릿 또는 노트북 등도 이에 해당할 수 있다. 클라이언트(2400)는 자료 제공 서버(2100)를 통해서 서로 다른 형태로 수집된 교통 데이터를 시각적이고 직관적인 형태로 제공받을 수 있다.
도 16은 도 15에 도시된 교통 수집 데이터 제공 시스템의 교통 수집 데이터 제공 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
본 발명의 교통 수집 데이터 제공 시스템의 교통 수집 데이터 제공 방법은, 교통 수집 데이터를 저장하는 단계(S210), 교통 수집 데이터에 대한 메타데이터를 적어도 하나 이상의 메타데이터 카탈로그 시스템에 등록하는 단계(S220), 등록된 메타데이터를 웹 인터페이스를 통해 제공하는 단계(S230), 특정 관측자료에 대한 메타데이터를 웹 인터페이스를 통해 요청받은 경우에 요청받은 메타데이터를 메타데이터 카탈로그 시스템에 질의하는 단계(S240), 그리고 저장된 교통 수집 데이터 중 질의한 메타데이터에 대응되는 수집자료를 웹 인터페이스를 통해 제공하는 단계(S250)를 포함할 수 있다.
적어도 하나 이상의 메타데이터 카탈로그 시스템이 복수의 메타데이터 카탈로그 시스템을 포함할 경우, 복수의 메타데이터 카탈로그 시스템에 메타데이터를 질의할 경우, 복수의 메타데이터 카탈로그 시스템은 그리드 기반 기술에 의해 서로 동기될 수 있다.
도 17은 본 발명의 실시 예에서 원시 자료로서 교통 수집 데이터 중 속도에 대해 질의할 경우 메타데이터 카탈로그 시스템이 해당 자료를 제공하기 위한 예를 개시한 도면이다.
웹 포털 서버(3110)에 의해서 수집된 교통 수집 데이터 중에서 속도에 대한 논리 메타데이터 그래프 데이터베이스의 질의가 발생하면, 메인 서버(3210)는 제 1 서버(3230)로부터의 규약(GeoNetwork Protocol)에 의거하여 메타데이터 그래프 데이터베이스를 구성하게 될 것이다.
도 18은 본 발명의 실시 예에서 메타데이터를 관리하고 입력하는 예를 예시한다. 관리자는 사용자 인증 과정을 거쳐 메타데이터 카탈로그 시스템(4100)에 접속할 수 있다. 관리자는 원시 자료에 대한 메타데이터를 메타데이터 카탈로그 시스템(4100)에 입력할 수 있다. 메타데이터 카탈로그 시스템(4100)은 관리자에게 메타데이터 입력 및 관리를 위한 웹 인터페이스를 제공할 수 있고, 관리자는 이 웹 인터페이스를 통해 제공되는 메타데이터 입력을 위한 옵션을 선택하여 신규 원시 자료에 대한 메타데이터나 신규 메타데이터가 데이터베이스(4200)에 추가 저장될 수 있도록 한다.
도 19는 본 발명의 실시 예로서, 메타데이터 카탈로그 시스템과 웹 포털 서버가 연동되는 예를 개시한다. 속도 데이터는 지자체 ITS 센터에서 수집되어 저장 장치(5130)에 저장된다. 전송 자료는 정해진 시간마다 전송되어 저장될 수 있고, 만약 수신된 자료에 신규 수집된 자료가 있다면, 관리자는 해당 자료를 메타데이터 카탈로그 시스템(5200)에 등록하여 해당 원시 자료의 메타데이터를 생성한다. 메타데이터 등록을 요청받은 경우 메타데이터 카탈로그 시스템(5200)은 메타데이터 데이터베이스(5300)의 메타데이터 정보를 갱신하여 저장할 수 있고, 추후에도 해당 메타데이터 자료를 갱신하고 저장할 수 있다. 웹 포털 서버(5110)는 메타데이터 데이터베이스(5300)에 저장, 갱신 및 등록된 메타데이터를 이용하여 웹 인터페이스를 사용자에게 제공할 수 있다.
도 20은 본 발명의 실시 예에 따라 사용자에게 메타데이터를 제공하기 위한 교통 수집 데이터 제공 시스템을 보여주는 블록도이다. 도 20을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따라 사용자는 제 1 서버(6100)의 웹 포털 서버(6110)에 속도 데이터와 같은 원시 자료 결과를 요청할 수 있다. 원격 서버(6200)의 저장 장치(6210)에 저장된 원시 자료에 대한 메타데이터는 해당 원격 서버(6200)의 메타데이터 카탈로그 시스템(6230)이 등록하여 관리한다.
제 1 서버(6100)의 메타데이터 카탈로그 시스템(6150)과 원격 서버(6200)에 저장되어 관리되는 메타데이터 카탈로그 시스템은 도시된 바와 같이 서로 동기화될 수 있다. 따라서, 사용자는 웹 포털 서버(6110)로부터 원격 서버(6200)의 저장 장치(6210)에 저장된 메타데이터를 웹 인터페이스로부터 확인할 수 있고, 이를 이용하여 원하는 원시 자료를 요청할 수 있다. 그러면 원격 서버(6200)는 저장 장치(6210)에 저장된 원시 자료를 FTP와 같은 데이터 전송 프로토콜을 이용하여 제 1 서버(6100)로 전송할 수 있고, 제 1 서버(6100)는 수신된 원시 자료를 저장 장치(6130) 등에 임시 저장할 수 있다. 웹 포털 서버(6110)는 임시 저장된 원시 자료를 이용하여 사용자가 요청한 원시 자료에 대한 결과를 가시화하여 사용자에게 웹 인터페이스를 통해 제공할 수 있다.
상술한 내용은 본 발명을 실시하기 위한 구체적인 실시 예들이다. 본 발명은 상술한 실시 예들 이외에도, 단순하게 설계 변경되거나 용이하게 변경할 수 있는 실시 예들도 포함될 것이다. 또한, 본 발명은 실시 예들을 이용하여 용이하게 변형하여 실시할 수 있는 기술들도 포함될 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 상술한 실시 예들에 국한되어 정해져서는 안되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 발명의 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 할 것이다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described clearly and in detail to the extent that those skilled in the art can easily practice the present invention.
1 is a block diagram illustrating a system for providing traffic collection data according to an embodiment of the present invention. The traffic collection data providing system 1000 includes a data providing server 1100 , a metadata catalog system 1200 , a remote server 1300 , and a client 1400 .
The data providing server 1100 may visualize various traffic collection data in graph form according to the request of the client 1400 and provide it to the client 1400 . The data providing server 1100 may apply search and filtering based on the traffic metadata graph database provided by the metadata catalog system 1200 and provide it to the client 1400 . The data providing server 1100 may provide a data search and filtering function when providing a traffic metadata graph database or traffic collection data to the client 1400 . The data providing server 1100 may include a web portal server 1110 and a storage device 1130 for this purpose.
When the storage device 1130 is provided remotely, the web portal server 1110 itself may function as the data providing server 1100 . The web portal server 1110 allows the client 1400 to provide desired traffic collection data in the form of a web interface. The storage device 1130 may store data desired by a user or may store raw data. That is, the raw data may be stored in a remote storage device such as the remote server 1300 or may be stored in the storage device 1130 in the data providing server 1100 .
The metadata catalog system 1200 is a system including metadata for various data required for analysis including traffic collection data. The metadata catalog system 1200 is managed by the database management system and refers to a file system capable of storing, inquiring, searching for, updating object data, and the like. Various data necessary for analysis are related data tables, which are ITS (Intelligent Transport Systems)/BIS (Bus Information System) tables, node-link information, road information, detector- Link relation, bus route information, bus stop information, etc. basic and master tables, road grades, road types, node types, area codes, etc. code tables.
The metadata catalog system 1200 may structure relationships for traffic collection data collected in different forms. In addition, the metadata catalog system 1200 may be configured as a traffic metadata graph database in which a user can visually and intuitively understand the logical relationship of traffic collection data.
Hereinafter, traffic collection data or traffic data refers to speed, traffic volume, deceleration, and the number of bus users, which are data that can represent local traffic conditions. Hereinafter, speed, traffic volume, etc. are exemplified as representative examples of traffic collection data, and a metadata catalog system for this and an example of expressing it will be described. Hereinafter, the raw data means the raw data collected by at least one of GPS coordinates, deceleration, movement distance, and traffic volume collected every second from the traffic collecting device, or data obtained by primary processing thereof.
The client 1400 refers to an interface device directly controlled by a user who wants to use traffic collection data. In general, a personal computer or the like is possible, but other portable terminals, smart phones, tablets, or laptops may also be included. The client 1400 may receive traffic collection data collected in different forms through the data providing server 1100 in a visual and intuitive form.
2 is a flowchart illustrating a method for visually and intuitively providing traffic collection data of the present invention to a user. Referring to FIG. 2 , procedures of extracting knowledge, constructing an ontology, constructing a graph database, and constructing a user interface to visualize traffic collection data may be included.
In step S110 , knowledge extraction is performed from the established transportation sector database 10 . For example, the metadata catalog system 1200 extracts data or data in a manner such as class definition, object definition, attribute definition, and relationship definition with respect to the traffic collection data provided from the established transport sector database 10 . can do.
In step S120, an ontology of conceptual knowledge extracted from traffic collection data may be built. For example, the metadata catalog system 1200 may construct a hierarchical classification system that semantically connects various knowledge concepts extracted from traffic collection data.
In step S130, the metadata catalog system 1200 builds a graph database. That is, the relationship or hierarchical structure between the classes and objects (individual data) defined in steps S110 and S120 is defined as a graph database. Through this process, inherent complex relationships that are not clearly revealed in existing databases are created as a graph database of intuitive and easy-to-understand logical metadata.
In step S140 , a user interface building procedure for visualizing the logical metadata graph database to the user is provided. For example, the data providing server 1100 may provide the logical metadata graph database as a data map for the user's perspective or intuitive understanding. In addition, according to the filtering method selected by the client 1400 (refer to FIG. 1 ), the logical metadata graph database may be displayed in the form of a data map.
3 is a diagram illustrating an example of extracting knowledge from a pre-established database in the transportation sector and configuring a traffic data classification system. Referring to FIG. 3 , a hierarchical structure of classes and objects of fields, collection equipment, data, time units, and space units may be formed from a pre-established database.
Sectors can be classified into roads, intersections, vehicles, public transport, etc. In addition, detailed objects according to the collection equipment may be subdivided into RSE, CCTV, VDS (Vehicle Detection System), DTG (Digital Tacho Graph), LiDAR/Radar, GPS, and the like. Data is subdivided into speed, Vessel Monitoring System (VMS) information, traffic volume, safety/accident, driving record, vehicle sensor, and location information. In addition, the time unit may be subdivided into months, days, hours, 15 minutes, 5 minutes, and seconds. The space is subdivided into links, roads, routes, stops, and points. Each of these objects is connected by an arrow as shown, and properties of each object can be defined.
4 is a diagram illustrating another example of extracting knowledge from a pre-established database in the transportation sector and configuring a traffic data classification system. Referring to FIG. 4 , traffic collection data may be classified according to data, a basic table, and a code table.
Traffic collection data can provide information about speed, traffic volume, and bus users. The speed data can be hierarchically linked again with node information and link information, and road class, type, section class, region, node type, etc. of the code table. According to the detection method, the traffic data can be related to the road class, type, section class, region, node type, etc. of the VDS detector, the VDS controller, and the code table. The bus user data may be related to route information, stop information, transportation means, user classification, and vehicle (code table). The base table may include node information, link information, VDS detector, VDS controller, route information, and stop information. The code table may include information such as road grade, type, section grade, region, node type, transportation means, user classification, and vehicle.
The class and object defined in the data classification system and the relationship between the objects are defined as a graph database. A method for intuitively and easy to understand logical metadata graph database was proposed to transform inherent complex relationships that are not clearly revealed with existing relational databases.
5 shows another example of configuring classes, objects, and relationships between objects in a graph database. Referring to FIG. 5 , a metadata graph database of interrelationships of objects with respect to a city is shown.
6 to 8 are diagrams exemplarily showing data maps that visualize the above-described logical metadata graph database. 6 is a data map showing the correlation between various object data centering on the amount of traffic. When the user searches for the amount of traffic, various information related to the amount of traffic and time and space may be provided together. 7 shows a data map showing the correlation between various object data based on speed. When information on speed is provided according to the definition of the logical metadata graph database, various information related to speed and time and space may be provided together. 8 is a data map showing the relationship between various object data centering on bus users.
9 shows an example of a web interface provided to a web portal server of a traffic collection data providing system according to an embodiment of the present invention. When a user accesses the web portal server, menus such as data inquiry service, statistical information service, and Mydata service may be provided. Through this web interface, the user can obtain information about the characteristics of the collected material (field, collection equipment, data type, region, space-time unit, etc.) can be obtained In particular, the traffic collection data is provided to the user after the relationship between the various tables presented above is visualized.
10 is a diagram illustrating an implementation example of a user interface provided from a data providing server to a client. Referring to FIG. 10 , data on a data map that the user wants to visually check can be checked through filter inquiry. Of course, similar services can be provided through map inquiry.
In the user interface screen shown, on the filter query page, the user selects a link item by field, RSE for collection equipment, speed for data, Sejong Metropolitan Autonomous City for region, 15 minutes for time unit, and link item for space unit on the filter inquiry page. was exemplified as On the user interface, the user may select even basic data associated with specific data.
11 is a diagram illustrating a correlation between data according to a result of a user's selection in the user interface of FIG. 10 . Referring to FIG. 11 , when specific data is selected on the data map, basic data related to data related to the corresponding data in time and space are also shown on the screen. Accordingly, a search method and user interface capable of convenient and accurate search from the user's point of view can be provided.
Through this interface, basic data required for utilization of traffic collection data and mapping is required, the same attribute data from other collection systems, and other attribute data in the same spatio-temporal range can be easily searched visually.
12 shows an example screen of a data inquiry service. Data inquiry service is divided into filter inquiry and map inquiry. In the map inquiry, related tables are provided for each item, so that the relationship diagram and tree diagram can be displayed so that users can easily identify the necessary tables.
13 shows an example screen of the My data service, and DTG data among traffic collection data is used. After selecting one of the bus (city bus, town bus, intercity bus, charter bus) or taxi, select the vehicle registration number and type of dangerous driving behavior (rapid acceleration, rapid deceleration, sudden stop, rapid change of route, sudden overtaking, sharp left and right) turn, refueling turn), the result is provided on the map about which section the vehicle was driving in the relevant danger. Dangerous driving means that the darker the color displayed on the map (the more red) the more likely it is.
14 shows a statistical information service, which also uses DTG data. On this screen, if you select a vehicle type (city bus, town bus, intercity bus, chartered bus, taxi), select the analysis time (non-peak, morning peak, afternoon peak), and select one of the types of dangerous driving behavior It is possible to check how many dangerous driving behaviors occurred in Sejong City by vehicle type.
15 is a block diagram illustrating a system for providing traffic collection data according to another embodiment of the present invention. The traffic collection data providing system 2000 includes a data providing server 2100 , a metadata catalog system 2200 , a third server 2300 , and a client 2400 .
The data providing server 2100 may visualize various traffic collection data in graph form according to the request of the client 2400 and provide it to the client 2400 . The data providing server 2100 may search and filter the traffic metadata graph database provided by the metadata catalog system 2200 to provide it to the client 2400 . The data providing server 2100 may provide a data search and filtering function when providing the traffic metadata graph database or traffic collection data to the client 2400 . The data providing server 2100 may include a web portal server 2110 and a storage device 2300 for this purpose. Even in this embodiment, if the storage device 2130 is provided remotely, the web portal server 2110 itself may function as the data providing server 2100 .
The web portal server 2110 allows the client 2400 to provide desired traffic collection data in the form of a web interface. The storage device 2130 may store data desired by the user or may store raw data. Alternatively, the raw data may be stored in a remote storage such as the first server 2210, the second server 2230, or the third server 2300 of the metadata catalog system 2200, and the data providing server 2100 It may be stored in the storage device 2130 in the.
The metadata catalog system 2200 is a system including metadata for various data required for analysis including traffic collection data. The metadata catalog system 2200 is managed by the database management system and refers to a file system capable of storing, querying, searching for, and updating object data. Various data required for analysis include related data tables, which are Intelligent Transport Systems (ITS)/Bus Information System (BIS) tables, necessary to provide traffic data such as speed, traffic volume, and bus, node-link information, road information, and detector-link relationship , bus route information, bus stop information, etc. basic and master tables, road grades, road types, node types, area codes, etc. code tables.
The metadata catalog system 2200 may structure a relationship for traffic collection data collected in different forms. In addition, the metadata catalog system 2200 may be configured as a traffic metadata graph database in which a user can visually and intuitively understand the logical relationship of data.
The main server 2210 may provide the logical metadata graph database to the data providing server 2100 according to the catalog query of the web portal server 2110 . In particular, the main server 2210 provides data or data in a manner such as class definition, object definition, attribute definition, and relationship definition for traffic data corresponding to the raw data of the first server 2230 or the second server 2250 . can be harvested. The extracted knowledge is loaded into the traffic metadata graph database in the main server 2210 .
The client 2400 refers to an interface device directly controlled by a user who wants to use traffic collection data. In general, a personal computer or the like is possible, but other portable terminals, smart phones, tablets, or laptops may also be included. The client 2400 may receive traffic data collected in different forms in a visual and intuitive form through the data providing server 2100 .
16 is a flowchart illustrating a method of providing traffic collection data of the system for providing traffic collection data shown in FIG. 15 .
The traffic collection data providing method of the traffic collection data providing system of the present invention includes the steps of storing the traffic collection data (S210), registering the metadata for the traffic collection data in at least one metadata catalog system (S220), Providing the registered metadata through the web interface (S230), querying the metadata catalog system for the requested metadata when the metadata for specific observation data is requested through the web interface (S240), and It may include a step (S250) of providing collected data corresponding to the query metadata among the stored traffic collection data through a web interface.
When at least one or more metadata catalog systems include a plurality of metadata catalog systems, when querying metadata to the plurality of metadata catalog systems, the plurality of metadata catalog systems may be synchronized with each other by a grid-based technique. .
17 is a view showing an example for providing the corresponding data by the metadata catalog system when querying for speed among traffic collection data as raw data in an embodiment of the present invention.
When a query of the logical metadata graph database for speed occurs among the traffic collection data collected by the web portal server 3110, the main server 3210 responds to the protocol from the first server 3230 (GeoNetwork Protocol). You will configure the metadata graph database.
18 illustrates an example of managing and inputting metadata in an embodiment of the present invention. The administrator may access the metadata catalog system 4100 through a user authentication process. The administrator may input metadata for the raw material into the metadata catalog system 4100 . The metadata catalog system 4100 may provide an administrator with a web interface for metadata input and management, and the administrator selects an option for metadata input provided through this web interface to select metadata for new raw materials. However, new metadata may be additionally stored in the database 4200 .
19 illustrates an example in which a metadata catalog system and a web portal server are linked as an embodiment of the present invention. The speed data is collected at the municipal ITS center and stored in the storage device 5130 . Transmitted data may be transmitted and stored at predetermined times, and if there is newly collected data in the received data, the manager registers the data in the metadata catalog system 5200 to generate metadata of the corresponding raw data. When a request for metadata registration is received, the metadata catalog system 5200 may update and store metadata information of the metadata database 5300, and may update and store the corresponding metadata data in the future. The web portal server 5110 may provide a web interface to the user using metadata stored, updated, and registered in the metadata database 5300 .
20 is a block diagram illustrating a traffic collection data providing system for providing metadata to a user according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 20 , according to an embodiment of the present invention, a user may request a raw data result such as speed data from the web portal server 6110 of the first server 6100 . The metadata for the raw data stored in the storage device 6210 of the remote server 6200 is registered and managed by the metadata catalog system 6230 of the remote server 6200 .
The metadata catalog system 6150 of the first server 6100 and the metadata catalog system stored and managed in the remote server 6200 may be synchronized with each other as shown. Accordingly, the user can check the metadata stored in the storage device 6210 of the remote server 6200 from the web portal server 6110 from the web interface, and can request the desired raw data using this. Then, the remote server 6200 may transmit the raw data stored in the storage device 6210 to the first server 6100 using a data transmission protocol such as FTP, and the first server 6100 stores the received raw data. It may be temporarily stored in the device 6130 or the like. The web portal server 6110 may visualize the result of the raw data requested by the user using the temporarily stored raw data and provide it to the user through the web interface.
The above are specific embodiments for carrying out the present invention. In addition to the above-described embodiments, the present invention may include simple design changes or easily changeable embodiments. In addition, the present invention will include techniques that can be easily modified and implemented using the embodiments. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, and should be defined by the claims and equivalents of the claims of the present invention as well as the claims to be described later.

Claims (5)

자료 제공 서버 및 메타데이터 카탈로그 시스템을 포함하는 교통 수집 데이터 제공 시스템의 교통 수집 데이터 제공 방법에 있어서:
원시 자료 형태의 교통 수집 데이터를 수집하여 제 1 서버의 저장 장치에 저장하는 단계;
상기 메타데이터 카탈로그 시스템에 의해 상기 제 1 서버에 저장된 상기 교통 수집 데이터를 데이터 분류 체계를 사용하여 클래스 및 객체들을 계층 구조로 구분하고, 상기 클래스와 상기 객체들 간, 또는 상기 객체들 간의 관계를 정의하는 교통 메타데이터 그래프 데이터베이스를 구성하는 단계;
특정 교통 데이터에 대한 메타데이터를 웹 인터페이스를 통해 요청받은 경우, 상기 자료 제공 서버가 상기 요청받은 메타데이터를 상기 메타데이터 카탈로그 시스템에 질의하는 단계; 그리고
상기 메타데이터 카탈로그 시스템으로부터 제공되는 상기 교통 메타데이터 그래프 데이터베이스를 시각적으로 도식하는 데이터 맵으로 상기 웹 인터페이스를 통해 제공하는 단계를 포함하되,
상기 웹 인터페이스 상에서, 상기 클래스는 분야, 수집장비, 데이터, 지역, 시간단위, 공간단위로 구분되고,
상기 분야는 도로, 교차로, 차량, 대중교통, 보행, 그리고 주차를 포함하고,
상기 수집장비는 RSE(Road Side Equipment), CCTV, DTG(Digital Tacho Graph), VDS(Vehicle Detection System), 라이다/레이더, 그리고 GPS를 포함하고,
상기 데이터는 교통량, 속도, 그리고 버스 이용객 수를 포함하고,
상기 지역은 전국 및 각 지방자치지역을 포함하고,
상기 시간단위는 분, 시간, 일, 월을 포함하고,
상기 공간단위는 링크, 도로, 노선, 정류장을 포함하고,
상기 웹 인터페이스 상에서 상기 교통량, 상기 속도, 상기 버스 이용객 수 중에서 선택된 항목과 관련되는 기초 데이터 및 연관 데이터에 관한 정보가 데이터 맵 형태로 시각적으로 제공되며,
상기 기초 데이터는 링크정보, 노드정보, 도로 정보, RSE 마스터, 요일 유형코드를 포함하고,
상기 연관 데이터는 RSE OBU(On Board Unit) 수집, 링크 15분 패턴, 버스 속도, 링크소통상황을 포함하는 교통 수집 데이터 제공 방법. A method for providing traffic collection data in a traffic collection data providing system including a data providing server and a metadata catalog system, the method comprising:
collecting traffic collection data in the form of raw data and storing the data in a storage device of a first server;
Classifies the traffic collection data stored in the first server by the metadata catalog system into a hierarchical structure using a data classification system, and defines a relationship between the class and the objects or between the objects constructing a traffic metadata graph database;
querying, by the data providing server, the requested metadata to the metadata catalog system, when metadata for specific traffic data is requested through a web interface; and
Providing the traffic metadata graph database provided from the metadata catalog system as a data map visually schematic through the web interface,
On the web interface, the class is divided into field, collection equipment, data, region, time unit, space unit,
The sector includes roads, intersections, vehicles, public transport, pedestrians, and parking;
The collection equipment includes RSE (Road Side Equipment), CCTV, DTG (Digital Tacho Graph), VDS (Vehicle Detection System), lidar / radar, and GPS,
The data includes traffic volume, speed, and number of bus users,
The region includes the whole country and each local autonomous region,
The time unit includes minutes, hours, days, months,
The space unit includes links, roads, routes, and stops,
Information on basic data and related data related to a selected item among the traffic volume, the speed, and the number of bus users on the web interface is visually provided in the form of a data map,
The basic data includes link information, node information, road information, RSE master, day type code,
The related data is RSE OBU (On Board Unit) collection, link 15-minute pattern, bus speed, traffic collection data providing method including a link communication status. 제 1 항에 있어서,
상기 메타데이터 카탈로그 시스템은 복수의 메타데이터 카탈로그 시스템들을 포함하고, 상기 복수의 메타데이터 카탈로그 시스템들은 그리드 기반 기술에 의해 서로 동기되는 교통 수집 데이터 제공 방법.The method of claim 1,
The metadata catalog system includes a plurality of metadata catalog systems, wherein the plurality of metadata catalog systems are synchronized with each other by a grid-based technology. 제 1 항에 있어서,
상기 원시 자료 형태는, 교통 수집 장비에서 매초마다 수집되는 GPS 좌표, 감가속도, 이동거리, 교통량 중 적어도 하나의 원시 데이터 또는 이를 1차 가공한 데이터를 지시하는 교통 수집 데이터 제공 방법.The method of claim 1,
The raw data form is a traffic collection data providing method for indicating at least one raw data of GPS coordinates, deceleration, moving distance, and traffic volume collected every second from the traffic collecting equipment or data obtained by primary processing thereof. 제 1 항에 있어서,
상기 교통 메타데이터 그래프 데이터베이스를 구성하는 단계는, 상기 교통 수집 데이터에 대한 상기 클래스, 상기 객체, 그리고 속성을 정의하는 단계를 포함하는 교통 수집 데이터 제공 방법.The method of claim 1,
The constructing of the traffic metadata graph database includes defining the class, the object, and attributes for the traffic collection data. 제 1 항에 있어서,
상기 웹 인터페이스는 필터 조회 또는 맵 조회 방식으로 사용자가 시공간적으로 데이터를 선택하는 조회 서비스를 제공하는 교통 수집 데이터 제공 방법.
The method of claim 1,
The web interface is a method of providing traffic collection data that provides a query service for a user to select data spatio-temporally in a filter query or map search method.
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102615971B1 (en) * 2023-05-31 2023-12-19 이문자 Method for collecting and providing bus information through a virtual bus driver terminal in a cloud server environment

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100901331B1 (en) * 2008-06-27 2009-06-09 주식회사 비츠로시스 Traffic information system
KR101475037B1 (en) * 2013-12-23 2014-12-22 한국교통대학교산학협력단 A Distributed Transportation Data Management System
KR20160076777A (en) * 2014-12-23 2016-07-01 이에스이 주식회사 Open traffic information platform and service method thereof
KR20170142790A (en) * 2016-06-20 2017-12-28 엔쓰리엔 주식회사 Cloud network based data visualization method and apparatus
KR101987103B1 (en) * 2018-06-07 2019-09-30 주식회사 드로미 System and method for providing traffic information
KR20200134311A (en) 2018-11-21 2020-12-01 구글 엘엘씨 Integration of questions and answers from different data sources
KR20210107741A (en) * 2018-12-27 2021-09-01 페이스북 테크놀로지스, 엘엘씨 User interaction on head-mounted display with eye tracking

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100901331B1 (en) * 2008-06-27 2009-06-09 주식회사 비츠로시스 Traffic information system
KR101475037B1 (en) * 2013-12-23 2014-12-22 한국교통대학교산학협력단 A Distributed Transportation Data Management System
KR20160076777A (en) * 2014-12-23 2016-07-01 이에스이 주식회사 Open traffic information platform and service method thereof
KR20170142790A (en) * 2016-06-20 2017-12-28 엔쓰리엔 주식회사 Cloud network based data visualization method and apparatus
KR101987103B1 (en) * 2018-06-07 2019-09-30 주식회사 드로미 System and method for providing traffic information
KR20200134311A (en) 2018-11-21 2020-12-01 구글 엘엘씨 Integration of questions and answers from different data sources
KR20210107741A (en) * 2018-12-27 2021-09-01 페이스북 테크놀로지스, 엘엘씨 User interaction on head-mounted display with eye tracking

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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