Hadoop을 이용한 스마트 자동차 서비스용 빅 데이터 솔루션 개발

Addressing Big Data solution enabled Connected Vehicle services using Hadoop

자동차 진단 데이터의 양이 증가함에 따라 자동차 에코시스템의 액터는 스마트 자동차에서 수집된 데이터에 따라새로운 서비스를 시뮬레이션 하거나 설계하기 위하여 실시간으로 분석을 해야 하는 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 자동차에서 생성된 막대한 양의 자동차 내장 진단 데이터를 처리하고 분석하는데 필수적이고 심오한 해석학을 제시하는 빅 데이터 솔루션에 관한 연구를 하였다. Hadoop 및 그 에코시스템은 자동차 소유자에 대한 새로운서비스 제공을 위해 자동차 에코시스템의 액터에 의해 사용될 수 있는 막대한 데이터 및 전달된 유용한 결과를 처리하기 위해 개발된 것이다. 지능형 교통시스템이 안전성 보장, 속도로 인한 사고로 입는 상해 및 충돌의 비율 감소 등에 관여함에 따라, 자동차 진단 데이터 기반의 빅 데이터 솔루션 개발을 통해 향후 실시간 결과 감시, 여러 스마트 자동차에서의 데이터 수집, 수집된 데이터에 대한 신뢰성 있는 처리 및 용이한 저장을 실현화하게 된다.

As the amount of vehicle’s diagnostics data increases, the actors in automotive ecosystem will encounter difficulties to perform a real time analysis in order to simulate or to design new services according to the data gathered from the connected cars. In this paper, we have conducted a study of a Big Data solution that expresses the essential deep analytics to process and analyze vast quantities of vehicles on board diagnostics data generated by cars. Hadoop and its ecosystems have been deployed to process a large data and delivered useful outcomes that may be used by actors in automotive ecosystem to deliver new services to car owners. As the Intelligent transport system is involved to guarantee safety, reduce rate of crash and injured in the accident due to speed, addressing big data solution based on vehicle diagnostics data is upcoming to monitor real time outcome from it and making collection of data from several connected cars, facilitating reliable processing and easier storage of data collected.