• Magazine of RCR
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• v.18 no.4
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• pp.56-63
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• 2023

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.35 no.6
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• pp.107-118
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• 2020

The smart city agenda aims to solve various problems arising in cities and promote the welfare and happiness of citizens by utilizing the new technologies of the 4th Industrial Revolution. Smart city policies have been promoted at the national level, but until now, policy implementations have not been effective enough to fundamentally affect citizens. To realize a more realistic and practical smart city, it is necessary to examine the problems occurring in the city in depth and set the direction and tasks of the smart city accordingly. Therefore, this study specifies the issues and problems faced in 12 sectors, including manufacturing, logistics, medical care, and safety. Next, by referring to the existing literature, a future smart city integration model is proposed that can respond to these problems. That is, future smart cities should create detailed services with enhanced efficiency, sustainability, strong risk management, safety, and satisfaction as the main goals. This study is meaningful in that it suggests a vision and tasks of smart cities that can solve problems in various sectors in a form that can be felt by the citizens.

• Journal of KIBIM
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• v.8 no.3
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• pp.12-19
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• 2018

The research aims to find implications of machine learning and urban big data as a way to construct the flexible transportation network system of smart city by responding the urban context changes. This research deals with a problem that existing a bus headway model is difficult to respond urban situations in real-time. Therefore, utilizing the urban big data and machine learning prototyping tool in weathers, traffics, and bus statues, this research presents a flexible headway model to predict bus delay and analyze the result. The prototyping model is composed by real-time data of buses. The data is gathered through public data portals and real time Application Program Interface (API) by the government. These data are fundamental resources to organize interval pattern models of bus operations as traffic environment factors (road speeds, station conditions, weathers, and bus information of operating in real-time). The prototyping model is implemented by the machine learning tool (RapidMiner Studio) and conducted several tests for bus delays prediction according to specific circumstances. As a result, possibilities of transportation system are discussed for promoting the urban efficiency and the citizens' convenience by responding to urban conditions.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.17 no.6
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• pp.144-152
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• 2018

This study focuses on collecting traffic data using drones to compensate for limitation of the data collected by the existing traffic data collection devices. Feasibility analysis was performed to verify the traffic data extracted from drone videos and optimal methodology for extracting data was established through analysis of various data reduction scenarios. It was found from this study that drones are very economical traffic data collection devices and have strength of determining the level-of-service(LOS) for uninterrupted flow condition in a very simple and intuitive way.

• The Journal of Information Systems
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• v.30 no.2
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• pp.243-259
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• 2021

Purpose The beginning of innovation and creation, Haenggung-dong, Paldal-gu, Suwon-si: Suwon Hwaseong Fortress, which began in 1794 by King Jeongjo in accordance with the spirit of Beopgochangsin, mobilized the abilities of traditional techniques, new science and technology, and artists New starting point for urban innovation in Suwon: Based on 5G technology possessed by leading companies in the global ICT industry in Hwaseong (Haenggung-dong), a product of cutting-edge evidence, solve various urban problems through public, private, industrial and academic governance, and a new business model It aims to reorganize into the space where this is created. Design/methodology/approach The New 1794 Project is a 2019 demonstration project requested by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport for "Suwon Smart City Challenge Project: Haenggung-dong, Paldal-gu, Suwon-si," developed by the Dankook University SW Design Convergence Center, and the main project from 2020 to 2022. The smart city project strategy should be implemented based on partnerships with multiple stakeholders, and the bottom-up approach and the traditional top-down must be able to coexist. Therefore, the smart city solution applied a horizontal governance method. Findings In this study, the definition of the New 1794 Project, which is the key to defining smart cities in relation to all analyzed aspects, was developed.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.21 no.4
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• pp.99-105
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• 2022

Public attention to the indoor environment of underground subway stations, which is a representative multi-use facility, has been increasing along with the increase in indoor activities. In underground stations, fine iron oxide, which affects the health of users, is generated because of the friction between wheels and rails. Among particulate pollutant reduction technologies, plants have been considered as a non-chemical air purification method, and their effects in reducing certain chemical species have been identified in previous studies. The present study aimed to derive the total quantitative and qualitative reduction effects of a bio-filter system comprising air purifying plants, installed in an underground subway station. The experiment proceeded in two ways. First, PM(particulate matter) reduction effect by vegetation biofilter was monitored with the IAQ(indoor air quality) station. In addition, chemical speciation analysis conducted on the samples collected from the experimental and control areas where plants and irrigation using SEM-EDS(scanning electron microscopy-energy dispersive X-ray spectroscopy). This study confirmed the effect of the vegetation bio-filter system in reducing the accumulation of particulate pollutants and transition and other metals that are harmful to the human body.

• The Journal of Information Systems
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• v.31 no.4
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• pp.101-121
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• 2022

Purpose This study aims to introduce a Smart-Platform for solving numerous problems in urban cities and improving citizens' convenience. This Smart-Platform is achieved by studying the City Data Hub technology to build and spread a Smart City Data Hub . Design/methodology/approach In this study, we analyzed the functions in detail and interlocking flows specific to the published City Data Hub module and designed a Smart-Platform with additional UI-based functions to improve users' convenience based on our previous experience. Findings The City Data Hub will provide a modular data hub platform functionality for application by different stakeholders. However, further research on detailed functionality and experience in interworking legacy systems will be required to apply the platform realistically. Therefore, we judged that this Smart-Platform, which supplements the City Data Hub with additional functions, would be useful for utilizing the City Data Hub in the future. Through the demonstration of the platform designed, it is also necessary to explore the direction of continuous development for the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.335-335
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• 2023

본 연구에서는 국가가뭄정보통계집 내 실제 농경지 피해 사례를 바탕으로 농경지 피해영향지수라는 새로운 개념을 정의하고, 이를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, 전국 15개 광역시·도를 대상으로 2018년부터 2021년까지 실제 발생한 가뭄피해 사례들을 심층 분석하고, 대상 지역 내 전체 농경지 면적 대비 농경지 피해 면적의 비율을 대표적인 농업가뭄 피해 인자로 선정하였다. 평년 대비 영농기 강수량 및 저수율을 가뭄영향인자로 고려한 후, 실제 가뭄 발생 당시 인자들 간의 직간접적인 관계를 파악하고, 그 영향 정도를 수치화하여 농경지 피해영향지수를 정의하였다. 추가로, 가뭄피해 발생시기의 농업용수 비상지원 사례에 주목하여 농업용수 비상지원 여부에 따른 가뭄인자의 조건별 농업가뭄 발생확률을 산정하고, 그 결과로부터 대상 지역별 상대위험도 및 농업가뭄 취약 정도를 비교·평가하였다. 본 연구를 통해 산정한 농경지 피해영향지수와 상대위험도는 국내 농업가뭄 취약지역을 선정하는 기준 마련에 도움을 줄 수 있고, 지역별 농업용수 지원의 효율성을 평가하는 요소로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.359-359
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• 2023

최근 기후변화로 인한 홍수 및 가뭄과 같은 자연재해가 증가함에 따라 이를 선제적으로 탐지 및 예방할 수 있는 해결책에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이러한 수재해를 예방하기 위해서 하천, 저수지 등 가용수자원의 지속적인 모니터링은 필수적이다. SAR 위성 영상의 경우 주야간 및 기상상황에 상관없이 지속적인 수체 탐지가 가능하다. 일반적으로 SAR 기반 수체 탐지 시 송수신 방향이 동일한 편파(co-polarized) 영상을 사용한다. 하지만 co-polarized 영상의 경우 바람 및 강우에 민감하게 반응하여 수체 미탐지의 가능성이 존재한다. 한편 송수신 방향이 서로 다른 편파(cross-polarized) 영상은 강우 및 바람의 영향에 민감하지 않지만 식생에 민감하게 반응하여 수체의 오탐지율이 높다는 단점이 존재한다. 이에 SAR 영상의 편파 특성에 따라 수체 탐지의 정확도 차이가 발생하여 최적의 편파 영상 조합을 구성하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 위성의 VV, VH, VV+VH 편파 영상과 머신러닝 알고리즘 중 하나인 SVM (support vector machine)을 활용하여 수체탐지를 수행하였다. 편파 영상 조합별 수체 탐지 결과의 검증을 위하여 혼동행렬 (confusion matrix) 기반 평가지수를 사용하였다. 각각의 수체탐지 결과의 비교 및 분석을 통하여 SAR 기반 수체 탐지를 위한 최적의 밴드 조합을 도출하였다. 본 연구결과를 바탕으로 차후 높은 시공간 해상도를 가진 SAR 영상의 활용이 가능하다면 수재해 및 수자원 관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.194-194
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• 2021

최근 지구온난화 및 이상기후 현상으로 인하여 집중호우의 빈도와 강도가 급증하고 있다. 그리고 급격한 도시화로 불투수 면적이 증가하여 도시지역에 침수피해가 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 이러한 침수피해를 방지하기 위하여 침수위험지구, 재해위험지구를 선정하여 집중호우에 대하여 집중관리를 하고 있지만 위험지구이외의 곳에서 침수가 발생할 경우 신속하게 대처하지 못하는 문제가 발생하고 있다. 또한, 하천이 범람하여 발생하는 외수침수의 경우 수위를 실시간으로 확인할 수 있어 미리 대응이 가능하지만, 내수침수의 경우 지하에 매설되어 있는 관로의 상태를 확인할 수 없기 때문에 순간적으로 발생하는 침수에 대하여 신속하게 대처를 해야 한다. 현재 침수 피해를 신속하게 대처하기 위하여 CCTV를 활용해 침수의 발생여부를 모니터링 하고 있지만 CCTV설치 지역에 비하여 적은 인력으로 모든 CCTV를 확인하지 못하여 침수피해를 신속하게 대처하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 침수사진 자료를 CNN(Convolutional Neural Network)기법을 이용하여 학습시켜 침수의 발생여부를 판단하는 모델을 제안하였다. 딥러닝 기법의 CNN은 이미지의 특징을 추출하여 학습하는 과정을 가지게 되는데 학습이 완료된 모델은 침수사진의 특징을 파악하여 침수가 발생하였는지에 대한 여부를 자동적으로 판단하게 된다. 본 연구결과를 CCTV관재센터 혹은 지자체와의 연계를 통하여 침수의 발생여부를 자동적으로 판단해주는 시스템이 개발된다면 신속한 침수피해 대처가 이루어 질 수 있을 것이라 판단된다.