스마트 교통 디지털 트윈 플랫폼

갤럽 월드 IT는 스마트 교통 분야에서 다년간 쌓아온 풍부한 전문 지식을 바탕으로 도시 모빌리티 디지털 트윈 및 사물인터넷 교통 관리 플랫폼의 연구, 개발 및 구현에 집중하고 있습니다. 교통 시나리오 니즈에 대한 심층적인 통찰력과 기술 혁신 역량을 바탕으로, 갤럽 월드 IT는 모니터링, 시뮬레이션, 예측, 최적화 프로세스 전반을 아우르는 종합적인 스마트 교통 솔루션 시스템을 구축했습니다. 자체 개발한 도시 모빌리티 디지털 트윈 시스템은 교차로 카메라 영상, 차량 궤적, 도로 상황 정보 등 다양한 소스 데이터를 통합하여 시각적으로 관리할 수 있을 뿐만 아니라, 일체 포함 기반 교통 시뮬레이션 기술과 결합하여 다양한 시나리오에서 교통 흐름 변화를 정확하게 시뮬레이션합니다. 현재까지 도시 교통 관리 부서, 고속도로 운영 회사, 스마트 캠퍼스 개발 업체에 전문적인 서비스를 제공해 왔습니다.

교통 정보 제공 전문 기술 서비스 제공업체인 갤럽 월드 IT는 "기술을 활용한 도시 교통 효율화"라는 사명을 꾸준히 고수하며, 스마트 교통 디지털 트윈 플랫폼의 실용화에 끊임없이 혁신을 거듭하고 있습니다. 갤럽 월드 IT의 사물인터넷 교통 관리 플랫폼은 센서 및 차량 인프라 협력 장치에서 수집된 실시간 데이터를 활용하여 일체 포함 알고리즘을 통해 교통 상황을 동적으로 모니터링합니다. 또한, 가상 도시 교통 모델(가상 도시 교통 모델)은 이 실시간 데이터를 과거 교통 정보와 통합하여 일체 포함 기반 교통 시뮬레이션을 위한 정밀한 데이터 기반을 제공합니다.

자주 묻는 질문

질문: 저희는 고속도로 운영 회사입니다. 그것 인프라 구축 과정에서 휴일 교통량 급증과 사고 대응 지연으로 인한 교통 체증 문제에 직면하고 있습니다. 기존의 수동 배차 방식은 비효율적이며, 우회 전략을 미리 계획할 수 없습니다. 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요?

A: 고속도로 운영 회사가 겪는 급증하는 교통량과 지연된 대응이라는 과제는 갤럽 세계 IT의 예측 교통 분석 플랫폼과 도시 모빌리티 디지털 트윈을 통해 공동으로 해결할 수 있습니다. 첫째, 회사는 사물인터넷 교통 관리 플랫폼을 구축하여 고속도로에 밀리미터파 레이더 및 비디오 감지기와 같은 장치를 설치하여 차량 통행량, 속도 및 종류에 대한 실시간 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 데이터는 예측 교통 분석 플랫폼과 동기화됩니다. 이 플랫폼은 일체 포함 알고리즘과 과거 휴일 교통 데이터를 결합하여 최대 3일 전까지 최대 교통량 시간대와 잠재적 정체 구간을 예측하여 우회 계획 수립의 기반을 제공합니다. 둘째, 가상 도시 교통 모델을 사용하여 고속도로 및 주변 도로망을 재구성하는 도시 모빌리티 디지털 트윈 시스템을 통합하면 일체 포함 기반 교통 시뮬레이션을 통해 다양한 우회 전략을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이는 선제적 배치를 위한 최적의 계획을 선택하는 데 도움이 됩니다. 동시에 사물인터넷 교통 관리 플랫폼은 사고 현장 데이터를 실시간으로 모니터링하여 도시 이동성 디지털 트윈 시스템에 데이터를 제공합니다. 이 시스템에서는 일체 포함 기반 교통 시뮬레이션을 통해 사고의 영향 범위를 빠르게 모델링하고, 파견자가 효과적인 대응 전략을 수립하도록 지원하여 사고 처리 시간을 줄이고 교통 체증 확산을 억제합니다.

질문: 저희는 스마트 캠퍼스 개발 업체로서 현재 그것 인프라를 개선하고 효율적인 캠퍼스 내부 교통 관리 시스템을 구축할 계획입니다. 하지만 캠퍼스는 보행자와 차량의 교통이 혼재되어 있고, 주차 공간이 부족하며, 피크 시간대 교통 흐름 예측에 어려움을 겪고 있습니다. 어떤 지원을 제공해 주실 수 있을까요?

A: 스마트 캠퍼스의 복잡한 교통, 주차 공간 부족, 그리고 교통 흐름 예측의 어려움 등의 문제를 해결하기 위해, 갤럽 월드 IT는 가상 도시 교통 모델과 사물인터넷 교통 관리 플랫폼을 결합한 솔루션을 제공합니다. 첫째, 가상 도시 교통 모델을 활용하여 도로, 주차장, 출입구의 배치를 시뮬레이션하는 캠퍼스 전용 도시 모빌리티 디지털 트윈 시스템을 구축합니다. 동시에 사물인터넷 교통 관리 플랫폼을 구축하여 센서를 통해 보행자 및 차량 흐름과 주차 공간 점유 현황에 대한 실시간 데이터를 수집하고, 이 데이터를 도시 모빌리티 디지털 트윈과 동기화하여 시각적 모니터링을 수행합니다. 둘째, 과거 교통량 데이터를 기반으로 하는 일체 포함 기반 교통 시뮬레이션 기술을 통합하여 아침/저녁 피크 시간대 또는 대규모 이벤트 발생 시 교통 패턴을 시뮬레이션하고, 정체 지점을 예측하며, 도로 표지판 및 주차 안내와 같은 솔루션을 최적화합니다. 또한, 예측 교통 분석 플랫폼과 결합하여 유입 차량 흐름 피크 시간대를 최대 2시간 전까지 예측할 수 있습니다. 캠퍼스 앱을 통해 주차 제안과 최적의 진입 경로를 제공할 수 있으며, 사물인터넷 교통 관리 플랫폼은 게이트 진입 속도를 조정하여 내부 혼잡을 방지하고, 전반적인 캠퍼스 교통 운영 효율성을 향상시킵니다.

질문: 저희는 중소도시의 교통 관리 부서입니다. 그것 인프라 구축 과정에서 현재 교통 관리는 수동 순찰에 크게 의존하고 있어 도시의 실시간 교통 상황을 파악하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 더욱이 교통 최적화 정책을 수립할 과학적 근거가 부족하여 대중교통 이용 경험이 저하되고 있습니다. 이러한 상황을 어떻게 개선할 수 있을까요?

A: 교통 관리 부서가 직면한 실시간 모니터링의 어려움과 정책 수립의 어려움은 갤럽 세계 IT의 도시 모빌리티 디지털 트윈 시스템과 예측 교통 분석 플랫폼을 통해 종합적으로 해결할 수 있습니다. 첫째, 사물인터넷 교통 관리 플랫폼을 구축하여 교차로 카메라, 전자 경찰 시스템, 가변형 전광판 등 기존 장치의 데이터를 통합하고, 새로운 수집 장치를 추가할 수 있습니다. 이를 통해 도시 전체 교통 데이터를 실시간으로 수집하여 도시 모빌리티 디지털 트윈 시스템과 동기화할 수 있습니다. 가상 도시 교통 모델을 활용하여 도시의 실시간 교통 상황을 동적으로 재구성하여 기존의 수동 순찰을 대체하고 교통 관리자가 혼잡 및 사고를 즉시 모니터링할 수 있도록 합니다. 둘째, 사물인터넷 교통 관리 플랫폼의 과거 데이터와 도시 인구 통계, 고용 및 학교 분포 정보를 활용하는 예측 교통 분석 플랫폼을 통합하면 일체 포함 알고리즘을 사용하여 향후 1~3개월 동안의 교통 흐름 추세를 예측할 수 있습니다. 이는 장기적인 교통 최적화 정책 수립을 위한 과학적 근거를 제공합니다. 동시에, 도시 이동성 디지털 트윈 시스템 내에서 일체 포함 기반 교통 시뮬레이션을 활용하여 제안된 정책의 효과를 시뮬레이션하면 구현 전에 실행 가능성을 검증하는 데 도움이 되며, 임의적 의사 결정을 피하고 대중의 이동 경험과 도시의 교통 거버넌스 수준을 점진적으로 개선할 수 있습니다.