• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.95-96
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• 2021

본 논문에서는, 서울시 자치구별 공공데이터를 활용한 분석 정보를 통해, 도시가 어떤 구조와 산업으로 형성되었는지 알아본다. 데이터 분석을 통해 얻어진 서울의 특징과 도시(자치구별)의 교통 측면, 상업, 데이터에서 발견한 정보를 통해 도시 특성과 구조를 알아본다. 본 논문에서 연구한 결과는 스마트 도시 정책에 활용하여 도시 기본 설계시 교통, 주거, 상업 등의 효율성을 증대 시키는데 기본 자료로 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.72-72
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• 2022

전 세계적으로 기후변화로 인한 기상재해의 발생 빈도가 증가하고 있다. 특히 기후변화로 인한 기온상승은 사계절이 뚜렷한 우리나라의 기후도 동남아와 같은 아열대 기후로 변하고 있는 추세이다. 기후변화 전망보고서에 따르면는 우리나라의 연 강우량이 현재(1,491mm)보다 약 11% 증가(1,658mm) 하고, 연평균기온이 현재 대비 2040년대 0.7℃, 2090년대 3.1℃ 상승할 것으로 전망했다. 기후변화에 의한 여름철 기온 상승과 겨울철 기온 하강은 에너지 소비량과 소비 패턴 변화를 유발하고 에너지 수요와 공급 불일치의 원인이 된다. 이에 정부에서는 기후변화에 적응하기 위해 화석연료 기반의 에너지 생산에서 그린에너지를 이용한 에너지 생산으로 전환이 효과적이라고 공표하였다. 이어 2050년까지 탄소중립 달성을 위해 신재생에너지르 통한 도전과제를 제시하였으며, 기업 및 공공기관의 RE100참여를 확대하고 활용 가능한 유망 재생에너지원을 발굴을 목표로 하고 있다. 이에 본 연구팀은 국가 기상재해·그린에너지 빅데이터 센터를 설립하여 정부의 다양한 이행수단의 근거 데이터를 제공하고, 민·관에서 활용 할 수 있는 그린에너지 데이터를 제공하고자 한다. 본 센터에서는 침수예측데이터, 풍력, 태양광, 소수력, 수열 잠재 에너지 데이터를 생산하고 있으며, 각 데이터에 대한 활용 및 서비스 방안을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.160-160
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• 2021

과거 대규모 댐 건설 등 물 개발 중심에서 벗어나 효율적이고, 균형 잡힌 물관리 중심으로 '물관리 패러다임'이 변화되고 있다. 물관리 일부인 수질은 생활하수, 산업폐수, 농·축산 폐수에 의해 하천 및 호소 오염의 심각성이 대두되어, 수질 개선에 관한 연구가 진행되고 있다. 한강 유역은 한강, 남한강, 북한강 등 여러 수계로 구성되어 있으며, 서울을 포함한 주요 도시지역을 포함하고 있다. 한강 유역은 도시 및 농촌지역이 혼재되어 있으며, 도시지역의 경우 수변구역이 주민생활과 밀접한 유역이 많다. 한강대권역관리계획, 지자체별 총량제도를 통하여 관리를 하고 있으나, 각각의 유역별 특성이 다양하여 여러 이슈와 환경적 문제점이 발생하고 있어 유역에 적합한 수질개선 방안이 필요한 실정이다. 국내에서는 수질오염총량제도를 통해 수계의 수질을 관리하고 있지만, 오염물질의 부하량을 기준으로 수립하여 데이터의 다양성을 나타내기에 한계가 있다. 본 연구에서는 하천의 수계를 단위유역 단위가 아닌 중권역 단위로 구분하여 수질 인자의 농도를 활용하여 인자 간의 관계가 하천에 주는 영향을 보고자 한다. 수질 측정망에서 수집된 수질 데이터를 활용하여 여러 기법의 데이터 분석을 통해 한강 유역 수질의 특성과 경향을 시각화 그래프로 나타낸 결과를 토대로 유역특성을 반영한 수질 개선방안을 도출하고자 한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.5
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• pp.1-17
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• 2021

Identifying the exact train and the type of train boarded by passengers is practically cumbersome. Previous studies identified the trains boarded by each passenger by matching the Automated Fare Collection (AFC) data and the train schedule diagram. However, this approach has been shown to be inefficient as the exact train boarded by a considerable number of passengers cannot be accurately determined. In this study, we demonstrate that the AFC data - diagram matching technique could not estimate 28% of the train type selected by passengers using the Seoul Metro line no.9. To obtain more accurate results, this paper developed a two-step method for estimating the train type boarded by passengers by applying the AFC data - diagram matching method followed by a mixture distribution analysis. As a result of the analysis, we derived reasonable express train use/non-use passenger classification points based on 298 origin-destination pairs that satisfied the verification criteria of this study.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.26 no.4
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• pp.173-187
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• 2023

In an era of population decline, depopulated regions facing challenges in attracting inbound population migration must enhance urban vitality through the attraction of living populations. This study focuses on Busan, a city experiencing population decline, comparing the spatiotemporal distribution characteristics of registered residents and living populations in various administrative districts (Eup-Myeon-Dong) using mobile communication big data. Administrative districts are typified based on population change patterns, and regional characteristics are analyzed using indicators related to urban decline and vitality. Spatiotemporal distribution analysis reveals generally similar density patterns between registered residents and living populations; however, a distinctive feature is observed in the city center areas where the density of registered residents is low, while the density of living populations is high. Divergent trends in spatial patterns of change between registered residents and living populations show clusters of registered population decline in low-density areas and clusters of living population decline in high-density areas. Areas adjacent to declining living populations exhibit large clusters of population changes, indicating a spillover effect from high-density to neighboring areas. Typification results reveal that, even in areas with a decline in registered residents, there is active population influx due to commuting or visiting. These areas sustain an increase in the number of businesses, confirming the presence of industrial and economic growth. However, approximately 47% of administrative districts in Busan are experiencing a decline in both registered residents and living populations, indicating ongoing regional decline. Urgent measures are needed for enhancing urban vitality. The study emphasizes the necessity of utilizing living population data as an urban planning indicator, considering the increasing limit distance of urban activities and growing interregional interaction due to advancements in transportation and communication.

• Land and Housing Review
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• v.7 no.1
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• pp.19-29
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• 2016

This study proposes the big data policy and case studies in Korea and the application of land and housing of spatial big data to excavate the future business and to propose the spatial big data based application for the government policy in advance. As a result, at first, the policy and cases of big data in Korea were evaluated. Centered on the Government 3.0 Committee, the information from each department of government is being established with the big-data-based system, and the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport is establishing the spatial big data system from 2013 to support application of big data through the platform of national spatial information and job creation. Second, based on the information system established and administrated by LH, the status of national territory information and the application of land and housing were evaluated. First of all, the information system is categorized mainly into the support of public ministration, statistical view, real estate information, on-line petition, and national policy support, and as a basic direction of major application, the national territory information (DB), demand of application (scope of work), and profit creation (business model) were regarded. After the settings of such basic direction, as a result of evaluating an approach in terms of work scope and work procedure, the four application fields were extracted: selection of candidate land for regional development business, administration and operation of rental house, settings of priority for land preservation, and settings of priority for urban generation. Third, to implement the application system of spatial big data in the four fields extracted, the required data and application and analytic procedures for each application field were proposed, and to implement the application solution of spatial big data, the improvement and future direction of evaluation required from LH were proposed.

• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.2
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• pp.85-95
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• 2020

In this study, a mobility analysis method is suggested to estimate an O/D trip demand estimation using Mobile Phone Signaling Data. Using mobile data based on mobile base station location information, a trip chain database was established for each person and daily traffic patterns were analyzed. In addition, a new algorithm was developed to determine the traffic characteristics of their mobilities. To correct the ping pong handover problem of communication data itself, the methodology was developed and the criteria for stay time was set to distinguish pass by between stay within the influence area. The big-data based method is applied to analyze the mobility pattern in inter-regional trip and intra-regional trip in both of an urban area and a rural city. When comparing it with the results with traditional methods, it seems that the new methodology has a possibility to be applied to the national survey projects in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.309-309
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• 2018

기후변화에 따른 강우의 규모와 발생빈도 증가로 농촌유역의 홍수 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 우리나라의 홍수 피해 저감 대책은 도시지역의 대하천 주변으로 집중되어있으며, 소하천 및 농촌유역의 홍수 피해 저감에 대한 관리와 투자 노력은 부족한 실정이다. 특히, 최근 들어 갑작스런 집중호우 등으로 인한 농촌유역 돌발홍수 피해 사례가 증가하고 있으며, 이에 대응하기 위해서는 홍수 발생 등을 신속하게 파악하기 위한 돌발홍수 예경보 시스템 개발이 필요하다. 한편, 최근 산업의 혁신과 생산성 향상을 위한 새로운 패러다임으로 4차 산업혁명이 대두되고 있으며, 빅데이터와 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)을 비롯하여 사물인터넷 (Internet of Things, IoT), 드론, 슈퍼컴퓨팅 등의 이른바 4차 산업혁명 기술을 활용한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 농촌유역 홍수 피해를 저감하고 또한 사전에 대비하기 위해 빅데이터와 인공지능 등 4차 산업혁명 기술을 적용한 농촌유역 돌발홍수 예경보 시스템을 개발하고 그 적용성을 평가하고자 한다. 우선, 농촌유역의 홍수와 관련된 빅데이터 (기상 자료, 수문 자료, 기후변화 자료, 농업용 수리구조물 자료 등)를 토대로 정형 빅데이터와 비정형 빅데이터를 구분 추출하고 이를 연계 해석할 수 있는 시스템을 개발하였다. 추출한 정형 및 비정형 빅데이터를 활용하여 딥러닝을 기반으로 농촌유역의 홍수를 예측하고 홍수 예경보 기준에 따른 평가를 수행할 수 있는 시스템을 개발하였다. 과거 강우사상을 홍수 예경보 시스템에 적용하여 홍수 모의 결과를 도출하였으며, 재해연보 등과 비교 분석하여 시스템의 적용성을 분석하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.2
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• pp.100-112
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• 2021

With the recent growth of the big data technology market, interest in visualization technology has steadily increased over the past few years. Data visualization is currently used in a wide range of disciplines such as information science, computer science, human-computer interaction, statistics, data mining, cartography, and journalism, each with a slightly different meaning. Big data visualization in smart cities that require multidisciplinary research enables an objective and scientific approach to developing user-centered smart city services and related policies. In particular, spatial-based data visualization enables efficient collaboration of various stakeholders through visualization data in the process of establishing city policy. In this paper, a user-centered spatial big data visualization expression request method was derived by examining the spatial-based big data visualization expression process and principle from the viewpoint of effective information delivery, not just a visualization tool.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.2
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• pp.59-65
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• 2017

The basic goal of urban safety is to support citizens' quality of life and city competitiveness, and its importance is increasing. Since the risk of disasters is growing, there is a growing demand from society for minimizing the damage by preventing and responding to them in advance. In case of urban governments, securing safety emerges as one of the most important policy tasks due to natural disasters such as heavy rain and heavy snow and human disasters such as various accidents. Recently, it is emphasized the necessity to increase the prevention effect through disaster analysis using Big Data. This study examined paradigm change of disaster safety management using big data centering on Seoul city. In particular, the study tried case analysis from the viewpoint of maximizing effective government services for disaster safety management, and sought the strategic meaning in connection with the ordinance.