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교통분야가 최근에 당면한 주요한 이슈 중 하나는 광범위한 교통시스템상에서 시시각각으로 생성되고 수집되는 엄청난 양의 교통 관련 데이터를 누가, 어떤 데이터를 수집하여, 어떤 형태의 정보로 가공한 후, 누구에게, 어떤 방법으로 제공하여, 어떤 목적을 위해 활용하느냐 하는 것이다. 교통상황 예측분석기법들은 교통계획 및 운영을 담당하는 주체나 기관이 어떻게 해야 현재 교통시스템의 활용을 극대화할 수 있는가를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 여러 가지 시각적인 교통정보를 제공해준다. 즉, 도로상에서 발생하는 여러 유형의 정체상황을 과거부터 현재까지 지속적으로 축적되어 온 데이터를 이용한 분석에 기반하여 이를 해소할 수 있는 최선의 방법을 제시하고 각 대안의 효과를 예측할 수 있다. 빅데이터를 활용하려는 관심과 노력은 이미 많은 교통공공기관에서 있어 왔고 실제 적용사례도 다양하지만 교통운영과 관리, 교통계획 등의 분야에서 대표적으로 적용되고 있는 사례를 미국 동부 워싱턴D.C.-메릴랜드-버지니아 지역을 중심으로 설명하고자 한다
교통시스템상 교통관련 데이터를 어떻게 활용할지 관건이다. 교통상황 예측분석기법들은 교통계획과 운영을하는 기관이 어떻게 현재 교통시스템의 활용을 극대화하는 지에 대한 시각적 교통정보를 준다. 교통운영과 관리, 교통계획 분야에서 미국 메릴랜드와 버지니아에 적용중인 사례를 알아본다.