2016.10.31

데이터, 도시의 교통 신호를 완전히 바꾸다

BrandPost Sponsored by HPE
HPE | HPE


도시 인프라를 개선해야 할 시점을 맞은 뉴질랜드 오클랜드 시는 미래 도시에 대한 비전을 가지고 있었습니다.

오클랜드 교통국(Auckland Transport)은 뉴질랜드 최대 도시인 오클랜드의 교통 인프라를 관리합니다. 오클랜드는 증가하는 자동차, 자전거, 보행자들을 수용하기 위해 더 나은 도로와 대중 교통 시스템을 필요로 했습니다. 고급 데이터 분석을 통해 오클랜드 교통국의 미래 도시 비전이 어떻게 실현되었는지 알아보겠습니다.

로저 존스 : 저는 오클랜드 교통국의 CTP 로저 존스입니다. 오클랜드 교통국은 전국 고속도로를 제외한 교통의 모든 것을 책임집니다. 우리는 모든 시내 도로, 모든 오클랜드 시외 도로를 운영하고, 도로 전반의 유지와 운영을 맡고 있습니다.

맨 처음 인지한 것들 중 하나는 바로 우리가 여러 시스템을 실행 중이라는 사실입니다. CCTV의 경우 다섯 개의 인프라와 다섯 개의 통제실을 별도로 운영하고 있었습니다. 시스템을 자동화할 수 있다면, 일반 대중의 안전을 확보하고, 운영 측면에서도 엄청난 효율성과 규모의 경제 효과를 얻을 수 있습니다. 이 점이 바로 모든 운영 시스템을 한데 모으고, 전체 데이터 분석을 실행하고, 분석 데이터를 다른 긴급 서비스에도 활용할 수 있도록 만든 이유입니다.

우리는 두 가지 관점에서 이 문제를 생각했습니다. 첫 번째는 도시 전체의 실시간 데이터와 센서 데이터 확보 문제였으며, 두 번째는 그 이후 분석이 관건이었습니다. 우선 기존의 데이터 웨어하우스를 분리했습니다. 이 데이터 웨어하우스는 버스 등 대중교통에서 대량의 실시간 데이터를 수집하는 용도였습니다. 그리고 버티카(Vertica) 플랫폼으로 실시간 분석을 시작했습니다. 현재 CCTV에서만 페타바이트 규모의 데이터를 얻고 있습니다. 매우 많은 양이지만, 버티카 플랫폼으로 실시간 처리를 할 수 있습니다.

그래서 우리는 IDOL을 모든 CCTV 분석의 프론트 엔드 처리용으로 사용합니다. IDOL은 핵심엔진으로, 운영자에게 경보를 보내주는 사고 관리를 맡고 있습니다. 이후 서로 다른 종류의 데이터 세트를 버티카로 보냅니다. 여기에서는 사고를 관리하는 담당자인 플래너가 실시간 쿼리를 담당합니다.

우리는 이 두 가지 과정을 분리했습니다. 실시간 관리는 현재 일어나고 있는 일, 그리고 약간 이전에 일어난 일, “5분 전에 무슨 일이 일어났지? 10분 뒤에 무슨 일이 발생할까?”하는 경우에 해당됩니다. 그래서 IDOL같은 엔진을 사용하면 카메라를 보행자와 자전거의 숫자 파악, 빨간 불에 지나간 사람, 자동차의 숫자 등을 파악할 수 있습니다. 여러 작업을 한 번에 진행할 수 있으며, 이전에는 가지지 못한 실질적 정보를 얻을 수 있습니다. IDOL은 프론트 엔드 분석을 아주 잘 처리하지만, 이후에는 버티카로 넘겨 줍니다.

효율적 설계를 통해 우리가 현재 할 수 있는 일은 카메라의 수를 줄이고 멀티태스킹 하는 것입니다. 그래서 오클랜드 시의 카메라는 자동차 수만 세는 데 그치지 않고, 자동차 번호판도 읽을 수 있고, 보행자 수도 셀 수 있습니다. 자전거를 탄 사람을 위해 신호등을 켤 수도 있습니다.

맞습니다. 우리는 도시에서 신호등이 작동하는 방식을 근본적으로 바꾼 것입니다.


2016.10.31

데이터, 도시의 교통 신호를 완전히 바꾸다

BrandPost Sponsored by HPE
HPE | HPE


도시 인프라를 개선해야 할 시점을 맞은 뉴질랜드 오클랜드 시는 미래 도시에 대한 비전을 가지고 있었습니다.

오클랜드 교통국(Auckland Transport)은 뉴질랜드 최대 도시인 오클랜드의 교통 인프라를 관리합니다. 오클랜드는 증가하는 자동차, 자전거, 보행자들을 수용하기 위해 더 나은 도로와 대중 교통 시스템을 필요로 했습니다. 고급 데이터 분석을 통해 오클랜드 교통국의 미래 도시 비전이 어떻게 실현되었는지 알아보겠습니다.

로저 존스 : 저는 오클랜드 교통국의 CTP 로저 존스입니다. 오클랜드 교통국은 전국 고속도로를 제외한 교통의 모든 것을 책임집니다. 우리는 모든 시내 도로, 모든 오클랜드 시외 도로를 운영하고, 도로 전반의 유지와 운영을 맡고 있습니다.

맨 처음 인지한 것들 중 하나는 바로 우리가 여러 시스템을 실행 중이라는 사실입니다. CCTV의 경우 다섯 개의 인프라와 다섯 개의 통제실을 별도로 운영하고 있었습니다. 시스템을 자동화할 수 있다면, 일반 대중의 안전을 확보하고, 운영 측면에서도 엄청난 효율성과 규모의 경제 효과를 얻을 수 있습니다. 이 점이 바로 모든 운영 시스템을 한데 모으고, 전체 데이터 분석을 실행하고, 분석 데이터를 다른 긴급 서비스에도 활용할 수 있도록 만든 이유입니다.

우리는 두 가지 관점에서 이 문제를 생각했습니다. 첫 번째는 도시 전체의 실시간 데이터와 센서 데이터 확보 문제였으며, 두 번째는 그 이후 분석이 관건이었습니다. 우선 기존의 데이터 웨어하우스를 분리했습니다. 이 데이터 웨어하우스는 버스 등 대중교통에서 대량의 실시간 데이터를 수집하는 용도였습니다. 그리고 버티카(Vertica) 플랫폼으로 실시간 분석을 시작했습니다. 현재 CCTV에서만 페타바이트 규모의 데이터를 얻고 있습니다. 매우 많은 양이지만, 버티카 플랫폼으로 실시간 처리를 할 수 있습니다.

그래서 우리는 IDOL을 모든 CCTV 분석의 프론트 엔드 처리용으로 사용합니다. IDOL은 핵심엔진으로, 운영자에게 경보를 보내주는 사고 관리를 맡고 있습니다. 이후 서로 다른 종류의 데이터 세트를 버티카로 보냅니다. 여기에서는 사고를 관리하는 담당자인 플래너가 실시간 쿼리를 담당합니다.

우리는 이 두 가지 과정을 분리했습니다. 실시간 관리는 현재 일어나고 있는 일, 그리고 약간 이전에 일어난 일, “5분 전에 무슨 일이 일어났지? 10분 뒤에 무슨 일이 발생할까?”하는 경우에 해당됩니다. 그래서 IDOL같은 엔진을 사용하면 카메라를 보행자와 자전거의 숫자 파악, 빨간 불에 지나간 사람, 자동차의 숫자 등을 파악할 수 있습니다. 여러 작업을 한 번에 진행할 수 있으며, 이전에는 가지지 못한 실질적 정보를 얻을 수 있습니다. IDOL은 프론트 엔드 분석을 아주 잘 처리하지만, 이후에는 버티카로 넘겨 줍니다.

효율적 설계를 통해 우리가 현재 할 수 있는 일은 카메라의 수를 줄이고 멀티태스킹 하는 것입니다. 그래서 오클랜드 시의 카메라는 자동차 수만 세는 데 그치지 않고, 자동차 번호판도 읽을 수 있고, 보행자 수도 셀 수 있습니다. 자전거를 탄 사람을 위해 신호등을 켤 수도 있습니다.

맞습니다. 우리는 도시에서 신호등이 작동하는 방식을 근본적으로 바꾼 것입니다.


X