도로교통공단, '데이터 표준화 사업' 착수
교통 AI빅데이터융합플랫폼 구축 위해
표준용어·코드 제작…내·외부데이터 융합
도로유형별 일 평균 교통량 현황. 그래픽=데이터포털
이번 사업을 통해 데이터의 공통 표준용어 및 코드 사전을 제작하고, 다양한 내·외부 데이터를 융합하여 교통분야의 유용한 활용모델을 개발할 계획이다.
전국 교통정보 수집·분석용 CCTV 설치·운영 현황. 그래픽=데이터포털
교통 빅데이터 플랫폼을 구축하고 축적된 데이터를 인공지능 기술로 활용하려면 데이터 표준화가 매우 중요하다. 데이터 표준화로 데이터 품질과 신뢰성을 향상시키고 데이터의 융복합과 인공지능, 빅데이터 기술을 응용해 양질의 교통정보와 다양한 교통안전서비스를 국민에게 제공할 수 있게 된다.
고속국도 일평균 승용차 교통량 현황. 그래픽=데이터포털
데이터 표준화 사업은 정형데이터 표준화부터 단계적으로 추진하게 되며, 공단은 이를 기반으로 국민의 교통안전과 미래교통 생태계에서 활용하기 위한 교통AI빅데이터융합 플랫폼 구축을 계획하고 있다. 정형 데이터 표준화를 시작으로 비정형 데이터 디지털화, 타기관 정보 연계, 공공데이터 개방, 생태계 조성 등 미래교통기술 혁신과 교통안전 확보의 추진목표를 설정하여 단계별로 추진할 예정이다.
이주민 도로교통공단 이사장은 “데이터 표준화 추진과 거버넌스 수립을 통해 교통 빅데이터 활용 기반을 만들어 데이터 생태계 조성에 기여 할 것”이라며, 공단의 데이터 행정 로드맵을 밝혔다. 이어 그는 “교통사고분석 및 운전면허시험 관련 데이터 수집을 통한 쉽고 편리한 범용적이고 유용한 활용모델을 개발하여 교통사고 감소와 국민의 교통안전을 위해 더욱 노력할 것”이라고 말했다.
고속국도 일평균 교통량의 트럭 구성 비율 현황. 그래픽=데이터포털
서울지역 교통사고 다발지역 현황. 그래픽=데이터포털
이은실 데이터투자 기자 news@datatooza.com
