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리트머스 교통량 데이터

리트머스 교통량 데이터는 이동 통신을 위해 통신사 기지국에 접속한 고객 단말의 기록을 원천 데이터로 하여 서비스하고 있습니다. 이 기록이란 고객의 단말에 대한 어떤 정보도 포함되지 않은 고객이 접속한 기지국의 위치와 시간 정보에 한정됩니다. 물론 이것만으로 교통량 서비스를 수행할 수 는 없습니다. 기지국은 멀게는 수 킬로미터 간격으로 떨어져 있으며 기지국의 위치가 고객의 접속 위치를 대변할 수 없기 때문입니다. 리트머스는 소개된 내용 (링크 추가) 와 같이 고도화된 인공지능 기반의 측위 기술을 토대로 정확하게 위치 정보를 유추해 내고 이를 통해 이동 도로와 매칭한 교통량 정보를 추산해 내고 있습니다.

교통량 데이터의 품질 관리

이동 통신 데이터 기반의 교통량 데이터는 기존 하드웨어 설치 방식 대비 정확도는 부족한 부분이 있으나 무제한의 커버리지와 상대적으로 0에 가까운 투자, 설치, 유지 보수 비용 등의 장점이 있습니다. 그렇다 하더라도 정확도에 대해서 타협하진 않습니다. 아래 이미지와 같이 정답 데이터가 지속적으로 확보될 수 있는 전국 주요 도로 구간에 대해서는 실시간으로 교통량 데이터의 품질을 비교하여 모델의 정확도를 높여가고 있습니다.

리트머스 교통량 데이터 서비스 품질 

리트머스는 원천 데이터의 사전 분석 및 모델링을 통하여 대상 도로 구간의 교통량 품질 인덱스를 제공합니다. 해당 교통량 품질 인덱스는 대상 도로의 특성 (도로 폭, 차선 수, 도로 랭크, 인접 도로 패턴 등) 과 더불어 교통량 데이터를 생성하기 위한 이동 통신 기지국 원천 데이터의 분포 및 배치 특성을 인공지능 기술로 모델링 하여 도출합니다. 

상기 품질 인덱스 기준에 따라 도출된 교통량 데이터는 R Squared (결정계수 - 모델이 실제 데이터의 변동성을 설명하는 정확도) 기준 이상의 서비스 품질을 보장합니다. 예를 들어 품질 인덱스가 2.5 로 측정된 도로 구간에 대해서는 결정계수 0.85 이상의 교통량 데이터 정확도를 보장하게 됩니다. 만약, 교통량 품질 인덱스가 1 미만인 경우라 하더라도 대상 지역 관리 주체와의 협의 및 리트머스 교통량 모델 파라미터 최적화 등을 통하여 높은 정확도의 데이터를 제공할 수도 있습니다. 

서비스 품질 인덱스 적용 사례

실제 리트머스 교통량 데이터를 활용한 서비스 영역의 서비스 품질 인덱스를 가시화한 결과를 아래 내용을 통해 확인할 수 있습니다. 품질 인덱스 1 이상의 도로가 많이 분포되어 있으나 일부 구간의 경우 품질 인덱스가 1 미만으로 데이터 품질 향상을 위한 추가적인 작업이 (예: 정답지 확보, 모델 파라미터 조정 등) 필요한 것으로 판단 되는 구간입니다.