[빅내비게이션] 개요

- 시연 동영상 : 기존 내비게이션의 길안내 방향과 다른 길을 안내 받고, 실제로 또 그 길이 더 빠르게 도착하는 지름길임을 확인 할 수 있었다!

  

- (좌)실제 길안내 기능 중 스크린샷, (우)POI검색 기능

- 전체 시스템 구성도

프로젝트명	빅내비게이션	본인역할	클라이언트 애플리케이션 및 서버개발	개발인원	2명
관련전공	캡스톤 설계I, 캡스톤 설계II	수강학기	3-2 ~ 4-1	개발기간	1년
진행사유	WPC Lab 과제 진행 및 졸업작품을 위한 프로젝트
프로젝트 소개	기존에는 내비게이션은 교통량, 날씨 및 도로의 종류와 신호등 유무까지 여러 요소들의 분석을 했다. 하지만 이러한 방법은 도로 네트워크 데이터 기반이라는 데에 한계가 있다. 기존 방법의 대안으로 본 프로젝트에서는 실제 사용자 경험 지식기반의 경로 데이터를 활용했다. 지식기반 경로 데이터란 운전자들의 운전노하우가 반영된 실제 차량 주행에 대한 정보가 담긴 GPS좌표의 집합을 의미한다. 이 데이터를 빅데이터 처리를 통해 분석함으로써 사용자들의 경험 지식에 기반한 실제적인 최소 경로의 파악이 가능해지며 이를 기반으로 한 빅데이터 처리 알고리즘 및 내비게이션 시스템을 개발하였다.
개발내용 (본인 구현부분)	웹으로 개발된 내비게이션을 통해 빅데이터 처리된 결과물을 토대로 서비스를 받을 수 있다. 그 절차의 첫 번째로 가고자 하는 목적지를 POI검색 기능을 통해 지정 한다. 서버로부터 경로 데이터를 수신 받으면 해당 GPX 파일을 파싱하여 지도에 렌더링 된다. 사용자의 현위치를 실시간으로 파악하여 길안내를 실시하며, 클라이언트의 내부적인 다양한 계산을 통해 사용자의 전방 방향에 따른 내비게이션 지도의 회전 방향이나 향후 진로 방향에 대한 정보를 받아 볼 수 있다. 뿐만 아니라 오픈소스 내비게이션 OSMAND를 변형하여 개발된 데이터수집앱을 활용하면, 사용자가 빅데이터 처리 서버에 직접 기여 할 수 있다.
프로젝트 어려움/해결방안	지식기반의 경로 데이터들의 빅데이터 처리함으로써 의미있는 다양한 경로들의 조합을 생성하였으며 개발한 시스템을 이용하여 직접 차량 주행하여 실질적인 길안내까지 가능함을 입증하였다. 웹이라는 네이티브보다 비교적 제한적인 환경 특성상 단말기의 센서를 활용하는 것은 다소 어려움이 존재 한다. 주어진 자원인 위치정보를 활용하여 다양한 정보들을 계산하는 솔루션을 제작하여 이러한 한계점을 극복하였다. 본 시스템에 대한 연구를 더 진행한다면, 향후에는 시간, 날씨 뿐만 아니라 차량 사고 및 특수한 행사 등 다양한 동적인 변화에도 민감하게 대응하여 빠른 길안내 서비스가 가능 할 것으로 전망된다.
시연 영상	http://wpclab.smuc.ac.kr/~taeho/pf/bignavi.mkv

빅데이터와 내비게이션이라는 부분의 조합을 통해 기존에는 없는 방식의 내비게이션 서비스를 개발했다.

WPCL에서 활동 중 손꼽히는 성과 중 하나 ㅎㅎ

반년은 OSMAND를 통해 서비스를 개발하고, 남은 반년은 독자적인 시스템을 갖추고자 웹 기반의 내비게이션을 별도로 개발하였다.

밤새도록 고통받으면서 했기에 더 애착이 남는 프로젝트인 것 같다.

관련 논문도 여러편 나올 수 있었다.