Connected Vehicle(CV) 기술구현을 위한 실증 사업은 해외에서는 2000년대부터, 국내에서는 2014년부터 활발하게 시도되고 있다. 가장 대표적인 것이 차량과 도로 인프라 그리고 운전자 등 각각의 요소들이 상호 연결되어 실시간으로 정보를 교환하고 통합 관리되는 C-ITS(Cooperative Intelligent Transport Systems)이다. C-ITS 서비스는 교통 안전성 증대, 교통 체증 완화, 대기오염 감소를 목표로 하는데 본 연구에서는 대전-세종 C-ITS 시범사업 구간에서 발생한 빅데이터를 분석함으로써 C-ITS 서비스가 교통 안전성을 향상하는 데 기여하는지 확인하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 기반으로 서비스 사용자의 평균 속도, 급정거율, 급감속률 그리고 과속률을 추출하여 운전행태의 변화를 측정하고 이를 바탕으로 교통사고 위험성을 간접적으로 평가하고자 하였다.
본 연구에서는 2017년 1월부터 2020년 12월 사이에 대전-세종 C-ITS 시범사업에서 발생한 빅데이터를 사용하여 cloud computing 기반의 Spark엔진의 병렬 처리기법으로 C-ITS 서비스 이용자의 운행 기록 데이터를 처리, 가공하여 분석에 필요한 변수들을 추출하였다. 대응표본 t 검정을 통해 C-ITS 서비스의 단기 효과를 분석하였고 중기적 효과를 분석하기 위해 SOM 클러스터링 분석이 사용되었다. C-ITS 서비스 월 사용일수를 기반으로 4개의 군집으로 분류하여 군집별 특징을 알아보고, Mann-Kendall trend test를 통해서 C-ITS 서비스의 중기적 효과를 검증하였다.
중, 단기 분석 결과는 C-ITS 서비스 이용자의 운전행태가 안전 운행이 증대되는 방향으로 변할 수도 있다는 가능성을 보여준다. C-ITS 서비스가 안전 운전을 도모하는 데 어느 정도 효과적이라고 볼 수 있다면 추후 연구를 통해 C-ITS 서비스의 중장기적 효과에 대한 보다 종합적인 검증이 요구된다.