IoT의 결정판

Connected Car를

소개합니다.

최의신

한국IBM KLAB

AGENDA

1. Context Mapping 서비스

2. Driver Behavior 서비스

3. Watson IoT Platform 서비스

4. 개발 과정 시연

5. 어플리케이션 확장

1. Context Mapping 서비스 - 개요

• 사용자의 어플리케이션에서 전 세계의 도로망에 대한

최단경로 검색, 맵 매칭 등의 지리공간 기능을 사용할

수 있도록 해주는 Bluemix 서비스이다.

• Context Mapping 서비스는 OpenStreetMap에서

WGS84 좌표로 도로망 데이터를 추출하여 사용한다.

• OpenStreetMap

• 오픈소스 방식의 참여형 무료지도

• 집단 지성 형식으로 누구나 편집

Context Mapping 서비스 – 기능

• 맵 매칭 : GPS 좌표를 실제 도로망에 맵핑

• 도로 기하구조 데이터 검색 : 맵핑 된 도로망을 검색하여 맵에 도로형태 그리기

• 동적 최단경로 검색 : 교통량 등의 실시간 이벤트를 통합하는 최단경로 검색

• 실시간 교통 이벤트 조작 : 교통상태와 같은 실시간의 맵 매칭된 이벤트를 추가하여 동적 최단경로 검색 결과를 개선

Context Mapping 서비스 – 기능

• 맵 매칭

mapMatching getLinkInformation

요청 원시 GPS 요청 링크 ID

응답 맵 매칭된 링크 ID 응답 도로 유형

• 경로 검색

routeSearch

요청 시작과 끝 좌표

응답 맵 매칭된 최단 경로

Context Mapping 서비스 – 기능

• 교통 이벤트

createEvent queryEvent

요청 이벤트 정보 요청 영역 정보(L,T,B,R)

응답 이벤트 ID 응답 이벤트 정보

deleteEvent getAffectedLinkInformation

요청 이벤트 ID 요청 이벤트 ID

응답 응답 영역 정보

2. Driver Behavior 서비스 - 개요

• Driver Behavior는 운전자의 행동을 수집하고 검색하는데 사용할 수 있는 Bluemix 서비스이다.

• Driver Behavior Analysis 자동차 프로브 및 컨텍스트 데이터에서 운전자의 행동을 수집하고 분석하는데 사용

• Trajectory Pattern Analysis 자동차 프로브 데이터에서 운행의 기점/종점 및 경로 패턴을 분석하는데 사용

• 큰 볼륨의 자동차 프로브 및 컨텍스트 데이터를 검색하고 분석하기 위해 하둡을 백앤드 인프라로 사용한다.

Driver Behavior Analysis

• 운전행동 • 속도 : 급가속, 급제동, 과속, 빈번한 정차, 빈번한 가속, 빈번한 제동

• 회전 : 급회전(고속회전), 회전 전 가속, 회전 종료 전 과도한 제동

• 기타 : 피로운전

• 운전 컨텍스트 • 시간범위 : 낮, 밤, 아침 피크시간, 저녁 피크시간

• 도로유형 : 고속도로, 도시고속도로, 간선도로, 지선도로

• 속도 패턴 : 자유흐름, 정상흐름, 심각한 혼잡, 혼잡, 혼합상태

Driver Behavior Analysis – 기능

• 자동차 데이터

API 설명

sendCarProbeData 분석할 자동차 프로브 데이터 전송

getCarProeDataListAsDate 자동차 프로브 데이터 목록 반환

deleteCarProbeDataListByDate 자동차 프로브 데이터 삭제

• 분석작업

API 설명

sendJobRequest 운전 행동분석 작업 요청

getJobInfo 지정된 작업의 정보를 반환

getJobInfoList 분석작업 목록을 반환

Driver Behavior Analysis – 기능

• 분석결과

API 설명

getAnalyzedTripSummaryList 분석된 운행 요약 목록을 반환

getAnalyzedTripInfo 분석된 자세한 운행 정보를 반환

deleteJobResult 분석된 운행 정보를 삭제

3. Watson IoT Platform

• MQTT 프로토콜

• 디바이스, 게이트웨이, 어플리케이션 등록 및 관리

• 빠르고 안전하게 스마트 커넥티드 디바이스를 개발

• 디바이스 데이터를 수집하고, 조직의 실시간 데이터에 대한 분석을 수행

• Watson Cognitive API와 연동

• 예) Natural voice interface or Image recognition

• 조직, 디바이스 상태, 관리 등의 Application API

Watson IoT Platform 시연

• 디바이스 유형, 디바이스 등록 및 API 키 생성

• ESP8266 디바이스

• PC 어플리케이션 연동

• 안드로이드 어플리케이션 연동

• TI SensorTag

• Edge Rule

• 스키마 생성 [ 디바이스 – 스키마 관리 ]

• 규칙 작성 [ 규칙 – 클라우드 규칙 ]

Watson IoT Platform 시연 – ESP8266

• Java Application • Keyboard & Mouse

• ESP8266

Watson IoT Platform 시연 - SensorTag

Watson IoT Platform 시연 – Edge Rule

• 센서 디바이스 스키마 작성

• 클라우드 규칙 작성

• 이메일 결과확인

• 센서 데이터를 차트로 표시

4. 개발과정 시연

① Watson IoT Platform 서비스 생성

② Context Mapping 서비스 생성

③ Driver Behavior 서비스 생성

④ Node-RED를 이용한 Driver Behavior Analysis 개발

⑤ 분석 요청 및 분석 결과 확인

4. 개발과정 시연 - 개발 프로세스

4. 개발과정 시연 - 시나리오

실행결과

실행결과

Car Sharing

5. 어플리케이션 확장

• 다른 Watson 서비스 연동 • 예)사고구간 정보를 Speech To Text & Text To Speech를 이용

• Weather Company Data 연동 • 예) 날씨에 따른 안전운전 정보를 전달

• 운전습관과 정비이력 • 운전 습관에 대한 스코어 정보와 정비 이력 연결

소스 코드

https://github.com/Choi-Eui-Shin/DeveloperConnect

Thank you