• 제목/요약/키워드: 혼잡도 예측 앱

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빅데이터 분석을 이용한 지하철 혼잡도 예측 및 추천시스템 (Subway Congestion Prediction and Recommendation System using Big Data Analysis)

  • 김진수
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권11호
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    • pp.289-295
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    • 2016
  • 지하철은 버스와 택시에 비해 많은 승객들을 안전하고 신속하게 대량 수송할 수 있는 미래 지향적인 교통수단이다. 지하철 이용자의 증가에 따른 혼잡도 증가는 지하철을 쾌적하게 이용할 수 있는 시민들의 권리를 저해하는 요인 중의 하나이다. 따라서 지하철 내의 혼잡도 예측은 승객의 이용 편의성과 쾌적성을 극대화할 수 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 기존의 지하철 혼잡도를 다중 회귀 분석으로 예측하고 빅데이터 처리를 통한 실시간으로 혼잡도를 모니터링하고, 자신의 출발역과 도착역 정보뿐만 아니라 다양한 정보를 추가하여 개인화된 혼잡도 예측 시스템을 제안한다. 제안된 혼잡도 예측 시스템을 적용한 결과 예측혼잡도가 실제혼잡도에 비해 평균 81% 정확도를 보였다. 본 논문에서 제안한 예측 및 추천 어플리케이션을 지하철 고객에 적용하면 지하철 혼잡도 예측과 개인 사용자의 편리성에 도움이 될 것으로 예상된다.