오늘날 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 ‘빅데이터(Big Data)’의 시대가 도래 하였으며, 그 중요성이 날로 커지고 있다. 교통분야에서는 전통적인 통행기반교통모형(Trip－Based Model)인 4단계 교통수요추정법의 한계가 드러나고 있으며, 활동기반교통모형(Activity－Based Model)을 이용한 수요 추정 방법이 교통계획에 새로운 패러다임으로 떠오르고 있다. 교통은 사람이나 물류의 공간상의 시간적 이동을 의미한다고 봤을 때 공간데이터와 밀접한 관련이 있다. 따라서 공간정보를 포함하고 있는 SNS를 대상으로 시계열적 공간정보를 추출하고, 이를 현재의 통행기반 교통모형(Trip－Based Model) O/D와 비교?분석하여 그 특성을 파악하고 유용성을 검증하였다. 또한, 활동기반교통모형(Activity－Based Model)의 분석자료를 구축하여 교통시뮬레이터 프로그램을 이용해 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 고찰하였다. 연구결과 다수의 활동기반 교통모형 분석자료를 구축할 수 있었으며, 이번 연구를 통해 교통분야 빅데이터 활용의 기술적 한계를 극복할 수 있는 가능성을 확인하였고, 향후 발전방향을 모색하는 기회가 되었다.
오늘날 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 ‘빅데이터’의 시대가 도래 했으며, 그 중요성이 날로 커지고 있다.