テレマティクスデータ用のモジュール型視覚化フレームワーク

カーネギーメロン大学の情報ネットワーク研究所のキャップストーンプロジェクトは、テレマティクスデータ用のモジュール式視覚化フレームワークの作成に焦点を当てています。このプロジェクトでは、テレマティック軌跡データを表示して処理するように設計されたインタラクティブなダッシュボードを開発しました。これにより、複雑なデータセットがより便利でアクセスしやすくなりました。このフレームワークにはさまざまなツールやプラグインが統合されているため、ユーザーはインタラクティブマップを通じてデータを視覚化したり、詳細なオーバーレイで軌跡を分析したり、タイムスライダーにアクセスして履歴データを再生したりできます。このフレームワークはカスタマイズ可能でモジュール式の設計になっているため、テレマティクスにおける特定の分析ニーズに応える将来のプラグインの統合にも対応できます。

このプロジェクトの中心的な特徴は、テレマティクスデータの詳細を表示するインタラクティブマップです。ユーザーは車両の軌跡を視覚化し、特定のエリアを拡大してより詳細な分析を行うことができます。このマップには、速度、距離、その他の関連指標のオーバーレイが含まれているため、ユーザーは車両の移動パターンや挙動を把握できます。この機能は、大量のテレマティクスデータを分析する必要がある都市計画担当者、物流会社、研究者に役立ちます。

ダッシュボードには、ユーザーが過去のテレマティクスデータを再生できるタイムスライダー機能も含まれています。この機能は、時間の経過に伴う傾向やパターンを特定し、データ分析に時間的側面を加えるのに不可欠です。ユーザーは、特定の期間における車両の軌跡、速度変動、その他の指標の変化を追跡できるため、特定の要因が車両の挙動にどのように影響するかを理解するのに役立ちます。この機能によりフレームワークの分析機能が強化され、長期的な研究や評価に適したものになります。

カスタマイズは、モジュール式ビジュアライゼーションフレームワークの重要な側面です。プロジェクトチームは、ユーザーが特定のニーズに基づいてプラグインを追加したり削除したりできるように、ダッシュボードを柔軟に設計しました。このモジュール式アプローチにより、フレームワークは単純なデータ視覚化タスクからより複雑な分析機能まで、さまざまなユースケースや要件に確実に適応できます。また、新しいプラグインを統合できるということは、テレマティクスやデータ視覚化技術の進歩に合わせてフレームワークを進化させることもできるということです。

このモジュール式の視覚化フレームワークの開発には、それぞれがさまざまな分野の専門知識を提供する多様な学生チームによる共同作業が必要でした。このプロジェクトでは、NextJS、SUMO (都市モビリティのシミュレーション)、A/B ストリート、Grafana などのテクノロジーが活用されました。16 週間にわたって、チームはテレマティクスデータ分析における現在のニーズを満たし、将来の需要を予測できるフレームワークの構築を目指しました。このプロジェクトを通じて、チームはテレマティクスデータの分析と利用の方法を強化し、業界のさまざまな利害関係者に利益をもたらすツールを提供しました。