本研究的目的，試圖要讓VD 資料與 GPS 資料在經過資料融合後，建立在 相同時間間隔的基準點上，建立兩者資料的關聯性，形成關聯式資料庫，提供路 段速率資料，以供未來在研究上使用。在本節內容中，第一部分將探討VD 資料 與GPS 資料經過資料處理後的資料內容與特性，將資料內容與特性上的差異作 一比較，第二部份將針對GPS 資料進行路段速率運算的程序，來取得兩者間的 一制性，最後將探討即時資料融合的架構與程序，建立路段速率的關聯式資料庫。
2.3.1 即時資料彙整與比較
根據VD 所收集的即時資料其內容包括時間、路段名稱、車流總量、平均車 速、平均佔有率，而台北市交通控制中心再透過運算模式，將該路段的總長度除 以平均車速來得到旅行時間，所以在台北市交通控制中心所提供的XML 資料除 了包含車輛偵測器蒐集到的基本資料外，還有運算後的旅行時間。
衛星派遣計程車中心所提供的計程車GPS 資料，其內容包括時間、X 座標、
Y 座標，以及作為辨識用的車輛編號、事件編號、備註。為了讓兩者資料作資料 融合，將兩者即時資料的特性作一彙整與比較，如表2.3 所示。
在即時資料擷取的頻率上，雖然兩者資料的更新頻率不同，但從中心伺服器 去擷取資料的時間點來看，將設定同樣為五分鐘去擷取一次資料，讓兩者資料在 同一個時間點上去做資料上的更新。
在時間上，由於兩者伺服器主機端的時間有些微差異，又較難做到將兩者伺 服器主機時間校正，故在本研究中將兩者伺服器主機的時間視為同步，以協助研 究上的進行。
表2.3 即時資料彙整比較表 使用PaPaPaGo!電子地圖軟體與 PaPaGo!SDK 元件來協助進行與開發程式，將運 用GPS 資料來運算出路段速率。
1.軟體與開發工具
為了進行GPS 資料的路段速率運算，將透過 GIS 軟體工具來協助進行，目
究選擇PaPaPaGo!作為本研究使用之 GIS 軟體。
選用PaPaPaGo!的因素，首先 PaPaPaGo!是由台灣研勤科技股份有限公司設 計，全部屬中文介面，使用上較為其他外文軟體方便許多；其次是PaPaPaGo!
軟體其中包含全台灣電子地圖與汽車導航之內部元件，不需花額外的費用去購買 電子地圖，以及耗費其他的時間來匯入與校正電子地圖；此外PaPaPaGo!SDK 元 件（Component），是以 PaPaPaGo!電子地圖為核心，可透過使用此開發元件以 及COM 架構的程式語言，來建構 GIS 相關的應用程式與軟體。
所以在此將使用PaPaPaGo!V5、PaPaPaGo!V7 之 GIS 軟體，以及
PaPaPaGo!SDK 之 GIS 軟體元件（Component），來協助研究進行路段速率運算 之程序，其他詳細功能說明在文獻回顧中已有介紹。
2. 路段速率運算程序
第一步驟將運用資料處理完成後的GPS 資料載入，第二步驟為進行資料排 序（Data Sorting），排序的規則第一是車號，將同一車號的資料排在一起，第二 是中心任務編號，將同一任務的資料排在一起，第三是時間，依照時間順序先後 排序。在此資料排序的意義，是要將所有的資料，依照車號排序以便找出同一輛 車的資訊，在這輛車其中的一個任務，依照時間排序好，則完成資料排序。
第三步驟是資料選擇（Data Select），此時將進行判斷，首先是判斷是否為同 一車號的資料，接著是判斷是否為同一任務的資料，依照這些判斷方式將資料選 擇出來。
第四步驟是執行PaPaPaGo!SDK。
第五步驟是PaPaPaGo!SDK 將輸出路徑運算的資料，其中包括行駛總距離、
行駛路段名稱、行駛路段距離。
第六步驟是運算路段之速率。透過輸出的資料，利用速率公式，也就是距離
除以時間等於速率，就可以求得路段速率。
第七步驟是將求得的路段速率存進資料庫當中。
路段速率運算程序如圖2.11 所示。
GPS資料 SQL DB
開始
1.資料載入
2.資料排序 a.車號
b.中心任務編號 c.時間
3.資料選擇 a.同一車號
b.同一中心任務編號
4.PaPaGo!SDK
5.輸出路徑 資料檔
6.運算路段速率
7.存入資料庫
2.3.3 即時資料融合程序
本研究試圖把VD 與 GPS 資料，建立在相同時間間隔的基準點上，進行即 時資料融合程序，找出資料間的關係，形成關聯式資料庫，提供路段速率資料。
在2.3.1 節中已經將兩種資料作一特性的分析與比較，針對交通資訊資料庫 而言，可以發現到VD 資料與 GPS 資料的相同點在於取得路段速率的資料，故 在2.3.2 節中，將計程車 GPS 資料透過路段速率運算程序，可以獲得路段速率的 資料。
目前VD 資料的路段平均車速與 GPS 資料的路段速率資料已經接近達到同 一個標準，接下來將要做的第一個步驟是，取得兩者資料的相同時間間隔。根據 表3-3 即時資料彙整表中，可以發現 VD 資料的中心擷取頻率是每五分鐘一次，
也就是說VD 資料的時間間隔為五分鐘，每五分鐘就有一筆資料會送到資料庫當 中，同樣的GPS 資料也是中心伺服器每五分鐘會擷取一次資料，同理 GPS 資料 的時間間隔也是五分鐘，而且中心伺服器同步擷取兩者資料，所以我們將兩者資 料之時間間隔都設為五分鐘。
第二個步驟是，取得兩者的相同路段資料。根據VD 資料而言，在台北市交 通控制中心之資料交換中心XML 網頁上所提供的車輛偵測器數量，總共有 119 個車輛偵測器，而計程車因為跑遍大街小巷，沒有固定的行經路線，所以在此為 了取得相同的基準點，本研究以VD 佈設的路段資料為基準，而 GPS 資料也以 同樣的路段資料為基準，其餘行經的路線再做補充，故我們以VD 的路段資料為 基準點，將兩者的路段資料都設為相同。
第三個步驟是將兩者資料建立關聯性，將兩者之不同的資料表，形成關聯式 資料庫，提供路段速率資料。
透過即時資料融合程序，建立兩者資料的相同基準點，我們取得相同時間間
隔為五分鐘，而兩者路段資料都以VD 的路段資料為統一標準，即可將兩者的路 段速率資料在相同的基準點上，建立兩者資料的關聯性，形成關聯式資料庫，提 供路段速率資料，而即時資料融合程序流程圖如圖2.12 所示。
建立資料相同基準點 取得相同時間間格
取得相同路段資料 資料特性分析與比較
關聯式資料庫 路段速率資料
GPS路段速率 VD資料 運算
平均速率 路段速率
建立資料的關聯性
圖2.12 即時資料融合程序流程圖