[논문 리뷰] An Interactive Data Visualization and Analytics Tool to Evaluate Mobility and Sociability Trends During COVID-19

Fan Zuo, Jingxing Wang외 6명|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 26.

Traffic Prediction and Management Techniques참고 문헌 9인용 수 33

한 줄 요약

이 논문은 실시간 분석과 시각화를 지원하는 아키텍처를 갖춘 NYC와 Seattle의 COVID-19 영향 분석을 위해 다중 소스 모빌리티 및 사회성 데이터를 융합하는 클라우드 기반 상호작용 대시보드를 설명한다.

ABSTRACT

The COVID-19 outbreak has dramatically changed travel behavior in affected cities. The C2SMART research team has been investigating the impact of COVID-19 on mobility and sociability. New York City (NYC) and Seattle, two of the cities most affected by COVID-19 in the U.S. were included in our initial study. An all-in-one dashboard with data mining and cloud computing capabilities was developed for interactive data analytics and visualization to facilitate the understanding of the impact of the outbreak and corresponding policies such as social distancing on transportation systems. This platform is updated regularly and continues to evolve with the addition of new data, impact metrics, and visualizations to assist public and decision-makers to make informed decisions. This paper presents the architecture of the COVID related mobility data dashboard and preliminary mobility and sociability metrics for NYC and Seattle.

연구 동기 및 목표

• COVID-19 정책이 교통과 사회적 행동에 어떤 영향을 미치는지 이해할 필요성을 동기 부여한다.
• 교통 및 사회성 분석을 위한 다양한 데이터 원천을 수집하는 올인원형의 확장 가능한 대시보드를 개발한다.
• 발병 영향 평가를 위한 실시간 분석 및 시각화를 제공하여 공공 의사결정자를 지원한다.

제안 방법

• 데이터 정확성, 시의성, 유효성, 그리고 입자도(해상도) 점검이 포함된 클라우드 기반 데이터 수집 파이프라인.
• 여러 소스에서 융합된 모빌리티 및 사회성 데이터를 저장하기 위한 통합 데이터 웨어하우스.
• 두 개의 주요 대시보드 보드: mobility board(교통량, 이동 시간, 승차 이용자 수, 사고 건수 등) 및 sociability board( crowd density, social distancing from cameras).
• 실시간 분석 및 시나리오 분석과 시공간 집계를 포함한 시각화를 제공한다.
• 네트워크 성능 및 배출량의 에이전트 기반 시뮬레이션을 위한 MATSim 연결.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 COVID-19 팬데믹의 재택령 동안 NYC와 Seattle에서 모빌리티 패턴(교통량, 이동 시간, 대중교통 이용객 수)이 어떻게 변했는가?
• RQ2 군중 밀집도, 사회적 거리두기 준수와 같은 사회성 지표가 어떻게 변화했고, 정책 수단과의 관계는 무엇인가?
• RQ3 대시보드가 시나리오 분석을 지원하고 재개방 결정에 시의적절한 인사이트를 제공할 수 있는가?
• RQ4 팬데믹 기간 모빌리티와 사회성을 측정하는 데 있어 다중 소스 데이터 융합의 역할은 무엇인가?
• RQ5 플랫폼을 추가 도시 및 데이터 원천으로 확장하려면 어떻게 해야 하는가?

주요 결과

• 모빌리티 지표는 NYC와 Seattle 전역에서 교통 및 대중교통 이용 감소를 보였고 회복 패턴은 차이가 있다.
• 재택령 동안 이동 시간 패턴이 완만해졌고 이후 부분적 회복이 관찰되었으며 Seattle에서 신뢰성 향상이 관찰되었다.
• 실시간 카메라의 영상 처리에서 파생된 군중 밀집도 및 사회적 거리두기 준수의 변화가 나타난다.
• 플랫폼은 여러 데이터 소스에 걸쳐 실시간 분석 및 시각화를 가능하게 하는 낮은 지연의 클라우드 기반 데이터 처리 기능을 보여준다.
• 대중교통 이용 지속 저하와 함께 자동차 교통이 증가하기 시작하면서 모드 선택의 잠재적 변화가 시사된다.
• 대시보드는 추가 도시 및 데이터 소스에 확장 가능하도록 설계되었다.