통합 교통 데이터베이스의 품질평가 및 자료처리 기법의 구현

Abstract

현대 사회의 기술과 정보의 발달로 인하여 대용량의 자료가 생산됨에 따라 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하며 이용할 수 있는 데이터웨어하우스의 역할이 중요하게 되었고, 그에 따라 자료 처리 기법의 개발은 필수 과제가 되었다. 자료 처리의 과정으로 품질 평가와 오류판단, 결측보정, 평활화는 자료의 신뢰도를 판단하고 활용도를 높일 수 있게 함으로 매우 중요하다. 품질 평가는 완전성과 유효성을 수치로 출력하여 데이터의 품질을 확인하고 오류판단에서는 오류 데이터를 정상 데이터와 구별하게 하며 결측보정의 단계에서는 오류 데이터에 대한 보정을 거쳐 정상 데이터로 변환하게 된다. 평활화에서는 이상치를 제거하여 전체 데이터에 대해 정상치화 한다. 이러한 자료 처리 과정을 거친 데이터는 높은 품질을 보장하게 되며 연구자의 활발한 자료의 이용을 가능하게 한다. 데이터는 실 교통 데이터를 사용하였으며 자료처리 과정에 교통 상황을 반영하도록 하였다. 현재 우리나라의 교통 데이터의 이용은 정제되지 않은 자료처리의 과정으로 인하여 연구자들에게 활용되지 못하고 있다. 막대한 양의 교통 데이터가 무분별하게 데이터베이스에 적재되고 있는 상황이며 오랜 기간이 지난 데이터는 삭제되는 실정이다. 본 논문에서 제안된 자료처리의 과정으로 교통 데이터의 정확한 자료처리가 이루어지도록 하며 연구자들에게 쉽게 활용될 수 있도록 한다. 따라서 본 논문에서는 다양한 변수와 함수의 사용으로 명확한 자료처리가 이루어지도록 하였으며 입력 파라미터를 두어 사용자의 요구를 반영할 수 있도록 하였고 결과 값의 분석을 쉽게 하였다. 향후, 변화하는 교통 상황을 지속적으로 반영할 수 있는 다양한 함수를 개발하여 자료처리가 융통적으로 적용될 수 있도록 한다.;The role of Data Warehouse as a medium for effectively storing, managing and accessing data became more important following rising demand for large size and development of data processing method handling such data became a task for developers. The cycle of quality evaluation, error filtering and imputation is very important to as a means to raise the reliability and accessibility of data. This study proposes the most effective data handling method for implementing quality evaluation, error filtering and imputation of traffic missing data by reflecting the actual reality of traffic situations in Korea, reducing margin of error in evaluation standard and by introducing simple but sounding evaluation equation. In addition, requests of traffic system researchers have been reflected on the study by implementing new parameters on error filtering standard. For the imputation method for missing data, various existing techniques have been evaluated implemented on real traffic data by adding few input parameters to existing imputation methods for missing data. Furthermore, this study has developed imputation procedure for missing data to be handled by PL/SQL by directly accessing database storing traffic data and provided an astonishing environment for diversified traffic information to be handled by traffic system researchers through the use of simple but diversified methods for implementing imputation for missing data.