교통빅데이터를활용한교통정책지원시스템 : 대전시사례를중심으로 박은미 목원대학교도시공학과교수 (peunmi@mokwon.ac.kr) 5 배경 국내지능형교통시스템 (Intelligent Transportation System: ITS) 은 1990년대초반경부고속도로를시작으로고속도로, 국도를비롯한지자체에지속적으로확대구축되어왔다. 대전광역시도 2000년첨단교통모델도시건설사업을시작으로 ITS를구축하여현재는 2단계사업이마무리단계에있다. 이러한 ITS 구축및운영을통하여대내외적인성과가나타났으나, 높아진시민의요구와선진행정에대한수요에대응해야할과제가대두되었다. 미국에서는 1990년대중반부터 ITS 센터의실시간데이터가운영목적외에다양한수요층을위해저장및활용되어야한다는필요성이논의되기시작하였다. 1999년에는 ADUS(Archived Data User Service) 를 ITS 아키텍처에새로운사용자서비스 (user service) 로추가하였고, 이에각주에서해당시스템을구축하기시작하였다. 캘리포니아주 PeMS, 버지니아주 ADMS, 오리건주 PORTAL 등이이의대표적사례다. 대전광역시도 ITS로부터수집및가공되어축적된방대한데이터가실시간교통정보제공용도로만사용되는것에서나아가정책결정지원등 2차활용을목표로교통데이터웨어하우스를구축하게되었다. 이러한대전광역시교통데이터웨어하우스의도입배경은 < 그림 1> 에제시되어있다. 대전광역시교통데이터웨어하우스는 2012년 1월구축을완료하고, 2015년 1월 31
ㅣ특집ㅣ국가교통정책선진화를위한빅데이터활용 < 그림 1> 대전광역시교통데이터웨어하우스도입배경 첨단교통모델도시건설사업 이후 ITS 를지속적으로확장 운영중 ITS 운영을통해시민편의증대등대내외적인성과 방대한양의실시간자료 2 차활용미미 높아진시민요구, 행정수요등에대응필요 시스템고도화과제에직면 ADUS(Archived Data User Service) 센터의실시간데이터는운영목적외에다양한수요층을위해저장및활용필요 1990년대중반 : 필요성에대한논의시작 1999년 : National ITS Architecture에새로운 User Service로추가 2000년 : ADUS Deployment 지원을위한 5-year ADUS Program Plan 대전광역시교통DW 시스템구축미국구축사례 California PeMS Virginia ADMS Maryland CHART Oregon PORTAL Washington State TDAD 출처 : 박은미. 2015. < 그림 2> 대전광역시교통데이터웨어하우스구축연혁 구축사업 1 단계 : 2010.3~2011.1 / 2 단계 2011.3~2012.1 DW 기반구축및안정화 1차연도 : 시스템진단 2차연도 : 분석환경고도화 (4 개월 ) 2011.12~2012.4 (7 개월 ) 2012.8~2013.3 로드맵작성 단순, 제한된조회및분석환경, Data Mart 재설계및구축 정형쿼리보고서전면개편 비정형분석보고서신규개발 3 차연도 : 시스템안정화, 이용활성화 (9 개월 ) 2013.5~2014.2 DW 서비스고도화 이용자맞춤형교육실시 DW 다양화, 다각화 4 차연도 : 신뢰도제고, 서비스다양화 (11 개월 ) 2014.3~2015.2 데이터신뢰성검증 서비스다양화 ( 이용자맞춤형대시보드, 인포그래픽스 ) 정부3.0 시대에맞춘정보연계및웹서비스다양화 및고도화 5 차연도 : 진화된시스템운영관리 (11 개월 ) 2015.2.6~2015.12.31 ATMS시스템고도화에따른 DW 운영관리방안제시 효율적업무지원을위한보고서기능개선으로정책활용성과창출 대내외적이용활성화및홍보를위한다각적노력 차세대 DW 도약 2017 년이후 : 차세대 DW 지속가능하고발전하는대전교통데이터웨어하우스시스템구현 출처 : 박은미. 2015. 32 완공을목표로업그레이드사업이진행되었다. 또한 2011년 12월 1차연도운영관리가개시된이래현재는 5차연도운영관리용역이수행되고있다 (< 그림 2> 참조 ). 이글에서는현재대전광역시에구축및운영중인교통데이터웨어하우스시스템을소개하고, 본시스템이교통정책수립및의사결정에활용되고있는사례를제시하도록한다. 아울러본시스템의구축및운영경험을토대로, 지속가능하고진화하는시스템이되 기위한구축및운영요건을정리하여제시함으로써향후타지자체나기관에서교통데이터웨어하우스를구축하고자할때참고가될것으로기대한다. 데이터웨어하우스개념데이터웨어하우스 (Datawarehouse: DW) 란용어는데이터 (Data) 와창고 (Warehouse) 의합성어다. 데이터웨어하우스의사전적의미는단순히데이터창고 국토제 405 호 (2015. 7)
이지만, 데이터만이아닌분석방법까지포함하여조직내의사결정을지원하는정보관리시스템을의미한다. 즉, 축적된과거데이터를분석하여의미있는정보를찾아내고이를통해미래에효과적으로혹은효율적으로대응하는의사결정을지원하는시스템으로서, 비즈니스인텔리전스 (Business Intelligence: BI) 라는용어와도함께쓰인다 (< 그림 3> 참조 ). 이러한데이터웨어하우스는일반적으로 < 그림 4> 와같은아키텍처로구성되는데, 각단계를간단히설명하면다음과같다. < 그림 3> 데이터웨어하우스 (DW) 와비즈니스인텔리전스 (BI) 개념 1. 1단계 : 원천데이터데이터웨어하우스는실시간운영시스템에축적되어있는데이터가원천으로구축된다. 실시간운영시스템의 DB는업무트랜잭션처리를목적으로하는 OLTP(On-line Transaction Processing) 정규화된 DB로대량의데이터를분석하는복잡한질의 (query) 나임의질의 (ad hoc query) 에효율적으로대응하지못한다. 따라서분석을통한지식추출이라는데이터웨어하우스의목적에맞도록 2단계에서원천데이터를 DW DB로변환해주어야한다. 과거 Raw Data 출처 : http://www.zerotoprotraining.com BI 변환 BI: Business Intelligence 의미있는정보 < 그림 4> 데이터웨어하우스아키텍처구성 Oracle Enterprise BI Server(OBIEE) Oracle Hyperion 변환 BI Solutions SAP Net Weaver BI SAP Business Objects Enterprise XI SAS Enterprise BI Server 미래 더많은이익창출 수익증가 비용절약 안전성 다양성 정확성 Microsoft Business Intelligence IBM Cognos Series 10 1 단계 : 원천데이터 2 단계 : DW 서버 3 단계 : OLAP 서버 4 단계 : 클라이언트 External Sources Operational Databases Extract Clean Transform Load Metadata Datawarehouse Data Marts Serve Analysis Query Reporting Data Mining 2. 2단계 : DW 서버운영시스템에서 과정을통하여데이터를추출, 변환및정제하여 DW DB에적재한다. 여기서 은추출 (Extraction: E), 변환 (Transformation: T), 적재 (Loading: L) 의약어다. 실시간운영시스템이정규화된 1차원관계형 DB였다면, DW DB는분석목적에합당한스타스키마 (star schema) 나눈꽃송이스키마 (snowflake schema) 와같은다차원관계형 DB로구축한다. DB 스키마에대한설명은지면의제약으로생략하도록한다. 다만강조하고자하는것은데이터웨어하우스본연의기능인 3단계에서의다양하고유연한분석을수행하기위해매우중요한단계로서경험과노하우를갖춘 DW 전문기술자와도메인지식을갖춘전문가의역할이반드시필요하다. 33
ㅣ특집ㅣ국가교통정책선진화를위한빅데이터활용 3. 3 단계 : OLAP 서버 이터와의미있는연관분석에필요한외부연계데이 터를원천으로구축되었다. < 그림 5> 에서보는것과 다양한비즈니스관점에서쉽고빠르게다차원데이터에접근하여대화식으로정보를분석하는과정이다. 이러한분석과정을통하여의사결정에활용할수있는정보를얻을수있게해준다. 같이대전교통데이터웨어하우스 DB는 ODS, DW, DM 3개의영역으로구성되어있으며, 그내용은다음과같다. 첫번째, ODS 영역은원천데이터에서데이터를 추출해서적재하기위한공간으로 DW 에변환및적 4. 4 단계 : 클라이언트 재전에원천데이터와동일한형태로데이터를추출 한다. 두번째, DW 영역은 ODS 에적재된데이터를 다양한분석결과를시각화하고조회하는과정이다. 대상으로사실과차원으로정의된스타스키마나눈 꽃송이스키마등다차원모델형태로적재하여데이 대전광역시교통데이터웨어하우스구축현황 터정합성을확보한후 DM 으로데이터를전달한다. 세번째, DM 영역은분석의용이성을위해 DW DB 대전광역시교통데이터웨어하우스시스템은 IBM Datastage 와 IBM Cognos 라는 및 OLAP 상용툴에의해구축되었으며, 시스템구성은 < 그림 5> 와같다. 실시간교통관리시스템 (Advanced Traffic Management System: ATMS) 과버스정보시스템 (Bus Information System: BIS) 으로부터수집된데 를주제별로나누어정의된영역이며, MOLAP, 큐브구축을위한소스영역으로사용되기도한다. < 그림 5> 에서 OLAP는사용자가다차원데이터에직접접근하여정보를분석하고의사결정에활용하는과정이다. 대전광역시교통데이터웨어하우스는대시보드, 정형보고서, 비정형분석보고서, 정기보고 < 그림 5> 대전광역시교통데이터웨어하우스구축현황 Source System Datawarehouse DB OLAP 사용자 대시보드 ATMS ODS Datawarehouse 교통속도, 교통량 정형보고서 교통정책결정자 도로기반정보 34 VDS, RSE 등현황 BIS 버스운행정보 버스이용, 기반정보 외부연계 RSE 정보 VDS 정보노드링크정보 노선정보정류장정보버스정보 도로교통 대중교통 도로교통 장애이력 외부연계 Data Mart 장애이력 비정형보고서 정기보고서 이용자맞춤형대시보드 실무부서담당자 (Power User) 교통분석가 DW 운영관리자 일반이용자 사회경제자료 기타외부연계자료 직접조사자료 대중교통 외부연계 인포그래픽스 용역수행자유관기관 출처 : 박은미. 2015. 국토제 405 호 (2015. 7)
< 그림 6> 대전광역시교통데이터웨어하우스서비스현황 대시보드 요약된정보를한눈에볼수있도록구성 정형쿼리보고서 정형화된보고서에서데이터조회및추출 비정형분석보고서 차원과측정값을가지고원하는보고서생성및분석 이용자맞춤형대시보드 정기보고서 인포그래픽스 이용자가원하는내용으로맞춤형화면을구성 일정기간마다제출하는보고서를구성 일반인들도쉽게이해할수있도록구성 서로구성되어서비스하고있으며, 인포그래픽스는시범운영중이다. 대시보드는전일교통상황을한눈에알아볼수있도록요약된장표다. 정형보고서는정해진보고서틀안에서생성단위, 일자, 시간, 공간등원하는조회조건을선택하여조회함으로써원하는정보를얻을수있는보고서다. 현재대전광역시에는주제별로 78장의정형보고서가구축되어서비스되고있다. 비정형분석보고서는다양한관점으로유연한분석이가능하도록사전에정의된 차원 값과 측정 값들중사용자가원하는값들을끌어교차분석을수행할수있다. 아울러다양한연산, 정렬, 필터등의기능을활용하여분석을수행함으로써데이터에숨어있는지식을발견해낼수있다. 정기보고서탭에서는교통상황을요약한일간보고서와월간보고서가정기적으로생성되어제공되고있다. 또한매년 10월셋째주조 사결과를가지고단순반복작업으로매년만들던교통량조사보고서를시스템에서자동생성되도록하여시간과비용절감은물론신뢰도향상까지도모하였다. 사용자들이이해하기쉽게정보를제공하기위한방안으로인포그래픽스가시범적으로구축되어제공되고있다. < 그림 6> 에서는이상에서설명한내용의이해를돕기위해대전광역시데이터웨어하우스에서서비스되고있는각종보고서들을캡쳐하여제시하였다. 교통데이터웨어하우스를활용한교통정책지원사례대전광역시는교통데이터웨어하우스시스템의축적된데이터와분석기능을제반교통현안에효과적으로대응하고합리적인교통정책을도출하는데활용하고있다. 이러한대전광역시교통데이터웨어하우 35
ㅣ특집ㅣ국가교통정책선진화를위한빅데이터활용 스의활용사례는크게여섯가지항목으로구분되 며, 구체적내용은다음과같다. 1. 교통현황및추세조회 분석 석, 크리스마스도심교통상황변화, 야구시즌야구장주변소통및대중교통이용변화분석 기상상태등에따른영향분석 : 강우량에따른속도, 버스이용객변화분석 시스템에구축되어있는대시보드, 정형쿼리보고서, 정기보고서등을조회하여교통량, 승용차속도, 버스속도, 버스이용객수의현황, 증감추세등을조회해보고, 시간대별혹은도로별비교등을수행한다. 이를통해과거필요에따라부분적인현장조사에의해제한적으로파악하거나혹은경험에의해개략적으로짐작하던대전광역시교통상황을보다정확하고상세하게알수있게되었다. 2. 행사, 공사, 기상상태변화등각종이벤트상황에대한대책수립기초자료 3. 주요계획수립의기초자료시에서수립되는법정계획을비롯한주요교통관련계획에서현황분석시교통데이터웨어하우스의데이터를활용하는것이가능하다. 물론모든항목의현황분석을교통데이터웨어하우스데이터에의해수행할수있는것은아니나, 활용할수있는부분에대해서는비용절감은물론분석의정확도및신뢰도를제고할수있다. 4. 정책또는사업시행효과분석 36 각종행사나공사혹은악천후상황은교통소통과대중교통이용에지대한영향을준다. 따라서이에대한교통대책수립은시교통담당부서의매우중요한업무다. 통상임기응변식의대응이나별도용역발주에의한대책수립이있어왔는데, 교통데이터웨어하우스에축적된과거유사혹은동일한이벤트상황에대한교통분석결과를토대로보다효율적인방법으로더욱정확한대책을수립할수있게되었다. 이해를돕기위해그간대전광역시의활용사례를제시하면다음과같다. 주요대규모행사에대한대책수립기초자료 : 2012년세계조리사대회교통대책, 2014년교황방문시월드컵경기장주변교통대책 주기적개최지역행사 축제에대한대책수립기초자료분석 : 유성온천문화축제 ( 매년 5월초개최 ), 어린이날행사장주변교통상황변화분 시에서수행한교통정책이나사업시행에의한사전 사후효과분석을교통데이터웨어하우스에축적된데이터를통해용이하고정확하게분석할수있게되었다. 도로개설이나도로기하구조개선사업의사전 사후소통상황변화분석수행이대표적사례다. 계룡로만년교앞좌회전증설효과분석 계룡로우회도로와동서대로개통전후소통상황변화분석 5. 주요현안에대한대책의기초분석시는항상각종교통현안에직면해있으며, 사안이크고중대하면별도의예산에의한용역수행으로, 그렇지못한경우주로경험과직관에의하여대책이수립되었다고할수있다. 중대한현안에대한별도의용역수행필요성을전혀배제할수는없으나, 교통데 국토제 405 호 (2015. 7)
이터웨어하우스데이터와분석기능을활용하여많은현안에효율적이고효과적으로대응할수있게되었다. 이러한현안에대응한사례를구체적으로열거하면다음과같다. 적자가심화된외곽버스노선개편현안에버스이용과환승패턴을분석하여합리적개편안을도출하고주민설득에활용함. 대전공공자전거인 타슈 확장계획을수립함에있어타슈이용현황, 패턴, OD 등을분석하여활용함. 혼잡한유성IC 이전현안에대하여주변교통소통현황및영향분석을수행함. 대규모교통유발시설입지에대한교통영향에대하여과거유사사례를찾아분석함으로써그영향을추정함. 6. ITS 센터실시간운영신뢰도제고데이터웨어하우스본연의목적은이력데이터분석과정책활용에있으나, ITS 센터의실시간운영정확도및신뢰도를분석하여센터운영지원기능도함께수행하고있다. 실시간정보제공결과에대한정확도를분석하고미진한부분과원인을파악할수있도록하여센터운영의신뢰도향상을도모하고있다. 버스도착안내정확도분석 가변정보판 (VMS) 제공정보신뢰도분석지속가능하고진화하는교통데이터웨어하우스구축을위한제언데이터웨어하우스는교통분야에서는상대적으로새로운분야이지만, 민간기업을비롯한그밖의분야에서는이미오래전부터구축되어운영되어왔다. 그러 나데이터웨어하우스를구축하고도제대로활용하지못하고데이터만쌓고있는많은시행착오사례가있다. 이러한시행착오를답보하지않기위해대전광역시교통데이터웨어하우스는지속가능하고진화하는데이터웨어하우스를표방하고노력을경주해왔다. 교통데이터웨어하우스에대한전문적인운영관리를수행토록하고, 그활용도를높이기위하여시스템기능을향상시키고서비스다양화를이루어왔다. 이러한경험을토대로향후교통데이터웨어하우스혹은요즘트렌드에맞춰교통빅데이터를구축하고자하는기관에도움이되고자하는바람으로, 성공적인교통데이터웨어하우스로자리잡기위해필수적이라판단되는핵심적인사항을정리하면다음과같다. 1. 지향하는서비스에부합하는시스템구축빅데이터냐전통적 DW/BI냐하는선택에대한고민은 수집 과 저장 에초점을맞춘것으로서, 어떤선택을할것인가에있어가장중요한핵심은어떤서비스를지향하는가에서출발해야한다. 즉, 빅데이터든 DW/BI든그것을어떻게활용하고그러한활용을위해어떤분석및조회기능이구현되어야하는지가가장먼저계획되어야한다. 이러한계획에는빅데이터나 DW 전문가보다는교통도메인의지식을갖춘전문가의역할이더중요하다. 그다음에이러한서비스내지기능구현에효과적인대안이빅데이터냐아니면 DW/BI냐를따져보는것이필요하다. 또한기술적트렌드가무엇이고이트렌드를따를때안정성에얼마나위험부담이있는지꼼꼼히따져보아야할것이다. 37
ㅣ특집ㅣ국가교통정책선진화를위한빅데이터활용 2. 전문적이고안정적인운영관리 속적으로관리하는것이필요하다. 이러한작업의중 요성을인지하지못하고소홀히하게되면, 데이터웨 시스템개통후시스템이적극적으로활용되고, 구축초기에있을수밖에없는시행착오들을수정보완하여나아가기위해서는실력과경험을갖춘기관에의한운영관리가필요하다. 이때운영관리인력은빅데이터 /DW 전문인력과교통도메인지식을갖춘인력이함께투입되어야한다. 어하우스본연의기능인분석에많은제약이따르게된다. 참고로분석기반강화를위해대전광역시교통데이터웨어하우스운영관리에서는 수집-가공-제공데이터품질관리, 기초데이터코드체계검증및기초데이터현행화, 노드링크체계검증및관리 와같은작업을지속적으로수행하고있다. 3. 분석 기반강화 4. DW 시스템업무활용활성화노력 교통빅데이터나데이터웨어하우스가 ITS 실시간수집및가공자료를원천으로하여구축된다고할때, 가장중요한사항은분석기반의조성이다. 트랜잭션기반 ITS 센터의 DB 원천데이터를 DW로옮겨옴에있어분석목적에맞게코드체계를포함한 DB를리모델링해야한다. 아울러 DW로옮겨져축적되고있 교통부문에서데이터웨어하우스는아직도생소한분야로, 구축후에도활용에대한인식이부족하여활성화되지못할수있다. 아무리좋은시스템이라도현업에서활용되지못한다면사장될수밖에없다. 시스템에서무엇을할수있고어떻게활용하는가에대한지속적인교육, 홍보등을위한노력이필요하다. 는데이터의정확성및신뢰성등품질을검증하고지 < 그림 7> 연차별교통데이터웨어하우스운영관리사례 ( 대전광역시 ) 1 차연도 (4 개월 ) 2 차연도 (7 개월 ) 3 차연도 (9 개월 ) 4 차연도 (11 개월 ) 시스템진단로드맵작성 시스템전면개편 분석환경고도화 시스템안정화및이용활성화 시스템신뢰도제고및서비스다각화 / 고도화 용역목표 대시보드개발 정형쿼리보고서조회기본기능개발 외부연계정보조회환경개발, Data Mart 재설계및구축 정형쿼리보고서전면개편 비정형분석보고서개발 2 차연도시스템개선에대한 Fine Tuning 데이터신뢰성분석 날씨, 이벤트관련 DB 구축 쿼리조건위치및메뉴얼구축 개선된시스템에대한지속적튜닝 DW 수집데이터신뢰성분석및보정 운영관리업무고도화및비정형분석보 고서생성다양화 날씨, 이벤트관련 DB 수정보완 활용 간단한조회조건 기존장표의조회조건다양화 특정 분석 목적의장표추가개발 용이, 신속, 다양한분석가능 이용자맞춤형대시보드 (BI: Business Insight) 샘플구축 이용자맞춤형대시보드 (BI) 이용활성화 다양한분석을통한 DW 활용극대화 대전교통DW를활용한현안과제발굴및수행 DW와맵연동방안제시 38 이용활성화 시스템소개위주교육 학습동아리카페오픈 워크숍 (4 차 ) DW 이용자교육 (5 차 ) 학습동아리카페운영관리 DW 사용자관심과제발표회 (2 차 ) 개편된시스템교육 시스템명칭공모 시스템외부이용확대검토 관련부서별면담수요재조사및맞춤형교육 대전교통 DW 성과발표회 출처 : 목원대학교산학협력단컨소시엄. 2013. 국토제 405 호 (2015. 7)
< 그림 8> 대전광역시교통데이터웨어하우스발전로드맵 차세대 DW 로도약 데이터마이닝시스템도입 기반조성 (2011년까지) 대전교통데이터웨어하우스시스템개발완료 일대시보드, 정형쿼리보고서등을조회하는기본기능을중심으로개발 분석환경조성 (2012년까지) 1. 기초적인분석환경조성 (1차연도운영관리기간 ) QS(Query Studio) 분석에요구되는레벨화된차원설계및구현 외부연계데이터조회환경조성 2. 고도화된분석환경조성 (2차연도운영관리기간 ) 기개발수정보완 : 정형쿼리보고서, 정기 시스템안정화및이용활성화 (2013 년까지 ) 고도이용을위한이용자교육 : 개선된시스 템에대한교육 AS 보고서작성방법 BI(Business Insight) 동적리포트개발 : 상세레벨조회, 차원바꾸기기능등 2 차연도개선시스템 Fine Tuning 기초데이터, 수집데이터, 가공데이터에대한 세밀한검증 Map 기반추가개발에대한방향정립 분석환경및정보서비스고도화 (2014 년 ) 개선된시스템튜닝 운영관리업무고도화및비정 형보고서생성다양화 이용자맞춤형대시보드 (BI: Business Insight) 이용활성화 DW 와 Map 연동방안제시 날씨, 이벤트관련 DB 수정보완 DW 내축적된수집데이터신 뢰성검증및보정 Map 기반은분석환경및정보서비스고도화 (2015 년 ) GIS 연동기반의시스템구현 시범 빅데이터 (Big Data) 처리환 경기반의분석시스템시 범구축 새로운분석환경에맞춘노 후장비교체 빅데이터 (Big Data) 분석을통한정보서비스개선 (2016 년 ) 교통상용시뮬레이터와데 이터웨어하우스시스템과 연계및시스템예측기능 강화 빅데이터 (Big Data) 를활용 한실시간분석환경구축 교통, 도시계획등의비정형데이터에통합및분석할수있는시스템으로개편 보고서 ( 월간보고서, 일간보고서, 교통조사보고서 ), 메뉴구조조정 신규 / 재구축 : DM(Data Mart) 설계및구축, 재설계및구축 DW시스템홍보 : 학회독립섹션홍보 날씨, 행사, 공사등이벤트관련 DB 신규구축 DW 화면서비스고도화 : 쿼리조건위치및 온라인메뉴얼구축 공단, 경찰청, 대전발전연구원등유관기관으로 이용자확대 : Cognos License 문제에대한 대책필요 정부 3.0 시대정보공개방침에 따른웹서비스방안강구 홍보 홍보물제작, Technical Tour 개최 ( 시별도예산필요, 운영관리용역수행자는 기획및실행지원 ) 출처 : 목원대학교산학협력단컨소시엄. 2014. 5. 지속적인서비스다양화를위한노력 가다르게진보한다. 기술진보에맞춰시스템이개량 되어활용성과가함께커질수있도록발전로드맵을 초기구축에서는현업에서의요구사항이명확하지 않다는등의이유로제한적으로구축될수있다. 운 영을시작하여시스템을활용하게되면더많은요구 만들고기술발전추세에맞춰수정보완하면서지속 가능하고발전하는데이터웨어하우스시스템으로만 들어가는것이필요하다 (< 그림 8> 참조 ). 사항이생기기마련이며, 이러한요구사항에효과적으로대응하기위해서비스다양화를위한지속적인연구와개발이필요하다. 앞서전문적이고안정적인운영관리를언급한바있는데, 별도개발사업이필요한부분도있겠으나, 가벼운사안은운영관리차원에서지속적으로수정보완이이루어질수있도록 사명감과전문성을갖춘운영관리가필수적이다 (< 그림 7> 참조 ). 6. DW 시스템발전로드맵마련및이행한번에완벽하게또는충분히활용가능한시스템을만들기는현실적으로쉽지않고, 더욱이기술은하루 참고문헌 ----- 박은미. 2015. 대전광역시교통데이터웨어하우스구축및운영성과. 대한교통학회춘계학술대회. 2 월 13~14 일. 도로교통공단. 목원대학교산학협력단컨소시엄. 2011. 대전광역시교통데이터웨어하우스운영관리용역제안서. 대전 : 목원대학교산학협력단컨소시엄.. 2013. 대전광역시교통데이터웨어하우스운영관리용역최종보고서. 대전 : 목원대학교산학협력단컨소시엄.. 2014. 대전광역시교통데이터웨어하우스운영관리최종보고서. 대전 : 목원대학교산학협력단컨소시엄. http://www.zerotoprotraining.com Business Intelligence Tutorials. 39