프로젝트 배경
상습정체 집중관리 솔루션은 도시 내 교통 혼잡 구간을 실시간으로 모니터링하고,
상습적으로 정체가 발생하는 구간을 집중적으로 관리할 수 있게 설계된 웹 기반 시스템입니다.
센서(LiDAR), AI 카메라, 지도 연동, WebRTC 등 첨단 기술을 활용하여
도로별 유동인구 및 차량 흐름을 실시간으로 분석하고,
관리자는 웹 대시보드에서 데이터를 시각적으로 확인하며,
효율적으로 교통 상황을 파악하고 대응할 수 있도록 지원합니다.
주요 경험 포인트
Web: Asp .NET Core(C#), React 기반의 실시간 대시보드 개발
장비 연동: Lidar 센서, AI 카메라, 실시간 데이터 수집/분석
지도 서비스: 도로 지도 연동, 구간별 혼잡 정보 시각화
영상 스트리밍: WebRTC를 이용한 실시간 모니터링
AI 활용: 유동인구, 차량 분석 등 데이터 기반 의사결정 지원
실적 및 의의
복잡한 도시 환경에서의 실시간 데이터 처리/시각화 경험
관리자/운영자 중심의 효율적인 웹 UI/UX 설계
실제 현장에서의 시스템 운용, 피드백 반영 및 고도화 경험
상습적으로 정체가 발생하는 구간을 집중적으로 관리할 수 있게 설계된 웹 기반 시스템입니다.
센서(LiDAR), AI 카메라, 지도 연동, WebRTC 등 첨단 기술을 활용하여
도로별 유동인구 및 차량 흐름을 실시간으로 분석하고,
관리자는 웹 대시보드에서 데이터를 시각적으로 확인하며,
효율적으로 교통 상황을 파악하고 대응할 수 있도록 지원합니다.
주요 경험 포인트
Web: Asp .NET Core(C#), React 기반의 실시간 대시보드 개발
장비 연동: Lidar 센서, AI 카메라, 실시간 데이터 수집/분석
지도 서비스: 도로 지도 연동, 구간별 혼잡 정보 시각화
영상 스트리밍: WebRTC를 이용한 실시간 모니터링
AI 활용: 유동인구, 차량 분석 등 데이터 기반 의사결정 지원
실적 및 의의
복잡한 도시 환경에서의 실시간 데이터 처리/시각화 경험
관리자/운영자 중심의 효율적인 웹 UI/UX 설계
실제 현장에서의 시스템 운용, 피드백 반영 및 고도화 경험
핵심 기능

실시간 Lidar Sensor를 이용한 데이터 수집 / Map 표출
수십개의 Lidar Sensor를 이용한 데이터 수집을 통해
도로의 혼잡도를 계산하고 판단함
MAP
실시간 교통량 표출
실시간 영상 표출
실시간 혼잡도 표출
도로의 혼잡도를 계산하고 판단함
MAP
실시간 교통량 표출
실시간 영상 표출
실시간 혼잡도 표출

Web RTC 를 이용한 Camera Streaming
폐쇄망에 연결된 카메라를 스트리밍해서 Front web에 실시간 스트리밍 해줌

대용량 데이터 처리, 통계분석, 대시보드관리
다양한 통계 분석 및
대용량 데이터 처리
대용량 데이터 처리
진행 단계
기획디자인개발테스트런칭
2024.08.
기획디자인개발테스트런칭
프로젝트 상세
상습정체 집중관리 솔루션은 도시 내 교통 혼잡 구간을 실시간으로 모니터링하고,
상습적으로 정체가 발생하는 구간을 집중적으로 관리할 수 있게 설계된 웹 기반 시스템입니다.
센서(LiDAR), AI 카메라, 지도 연동, WebRTC 등 첨단 기술을 활용하여
도로별 유동인구 및 차량 흐름을 실시간으로 분석하고,
관리자는 웹 대시보드에서 데이터를 시각적으로 확인하며,
효율적으로 교통 상황을 파악하고 대응할 수 있도록 지원합니다.
주요 경험 포인트
Web: Asp .NET Core(C#), React 기반의 실시간 대시보드 개발
장비 연동: Lidar 센서, AI 카메라, 실시간 데이터 수집/분석
지도 서비스: 도로 지도 연동, 구간별 혼잡 정보 시각화
영상 스트리밍: WebRTC를 이용한 실시간 모니터링
AI 활용: 유동인구, 차량 분석 등 데이터 기반 의사결정 지원
실적 및 의의
복잡한 도시 환경에서의 실시간 데이터 처리/시각화 경험
관리자/운영자 중심의 효율적인 웹 UI/UX 설계
실제 현장에서의 시스템 운용, 피드백 반영 및 고도화 경험
상습적으로 정체가 발생하는 구간을 집중적으로 관리할 수 있게 설계된 웹 기반 시스템입니다.
센서(LiDAR), AI 카메라, 지도 연동, WebRTC 등 첨단 기술을 활용하여
도로별 유동인구 및 차량 흐름을 실시간으로 분석하고,
관리자는 웹 대시보드에서 데이터를 시각적으로 확인하며,
효율적으로 교통 상황을 파악하고 대응할 수 있도록 지원합니다.
주요 경험 포인트
Web: Asp .NET Core(C#), React 기반의 실시간 대시보드 개발
장비 연동: Lidar 센서, AI 카메라, 실시간 데이터 수집/분석
지도 서비스: 도로 지도 연동, 구간별 혼잡 정보 시각화
영상 스트리밍: WebRTC를 이용한 실시간 모니터링
AI 활용: 유동인구, 차량 분석 등 데이터 기반 의사결정 지원
실적 및 의의
복잡한 도시 환경에서의 실시간 데이터 처리/시각화 경험
관리자/운영자 중심의 효율적인 웹 UI/UX 설계
실제 현장에서의 시스템 운용, 피드백 반영 및 고도화 경험
