Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.132-132
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2016
수돗물에 대한 국민적 불신과 불안의 해소는 K-water의 정책목표로서 지난 10여년 동안 추진되어온 중점과제이다. 특히 수돗물에 불신으로 직접 음용하는 비율이 1~6% 내외에 불과하고 이로 인해 많은 사회적 비용이 발생하고 있는 것이 현실이다. K-water에서는 수돗물에 대한 오해를 불식시키기 위해 '14년부터 건강한 수돗물을 공급하는 스마트워터시티(Smart Water City, 이하 SWC) 구축사업을 시작하였다. SWC사업은 권역별로 거점 도시를 구축해 추진 중이며, 북부권(파주시, 송산그린시티), 중부권(세종시), 남부권(부산에코델타시티) 중 수도권지역본부는 파주시를 대상으로 시범 사업을 실시하였고 전국적 확산을 위해 2015년 '건강한 물 공급 확대 및 SWC 구축 중장기 계획'을 수립하였는데 2024년까지 총 2,940억원이 투입될 예정이다. SWC 사업의 지속적인 추진을 위해서는 충분한 재원의 확보가 뒷받침되어야 하며 수도 요금 인상요인도 발생할 것으로 전망되어 이에 대한 대응방안을 마련하는 것도 필요하다. 상수도 요금의 설정방법은 다양하지만, 본 연구에서는 SWC 사업이 위수탁대가 및 상수도 요금에 미치는 영향을 분석하고, "지불의사금액"(Willingness to Pay:WTP)과 함께 가계소득과 가계지출을 기반으로 한 수익자의 "지불가능금액"(Affordability to Pay : ATP)을 추계하여 적정 상수도요금 수준을 검토하고자 한다.
As COVID-19 pandemic sweeps across the world, more than 45 million confirmed cases and over 1,000,000 deaths have occurred till now, and this situation is expected to continue for some time. In particular, more than half of the infections in European countries such as Italy and Spain occurred in nursing homes, and it is reported that over 4,000 people died in nursing homes for older adults in the United States. Therefore, the issues that need to be addressed after the COVID-19 crisis include finding a fundamental solution to group care and shifting to family-centered care. More specifically, it is expected that there will be ever more lively discussion on establishing and expanding hyper-technology based community care, that is, family-centered care integrated with ICT and other Industry 4.0 technologies. This poses a challenge of how to combine social security and social welfare with Industry 4.0 in concrete ways that go beyond the abstract suggestions made in the past. A case in point is the proposal involving smart welfare cities. Given this background, the present paper examined the concept, scope, and content of non-face-to-face care in the context of previous literature on the function and scope of the social security platform, and the concept and expandability of the smart welfare city. Implementing a smart city to realize the kind of social security and welfare that our society seeks to provide has significant bearing on the implementation of community care or aging in place. One limitation of this paper, however, is that it does not address concrete measures for implementing non-face-to-face care from the policy and legal/institutional perspectives, and further studies are needed to explore such measures in the future. It is expected that the findings of this paper will provide the future course and vision not only for the smart welfare city but also for the social security and welfare system in administrative, practical, and legislative aspects, and ultimately contribute to improving the quality of human life.
Tae Han Kim;Jae Young Lee;Chang Gil Song;Ji Eun Oh
Journal of the Semiconductor & Display Technology
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v.23
no.1
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pp.12-18
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2024
The accelerated pace of climate crisis due to continuous industrialization and greenhouse gas emissions necessitates sustainable solutions that simultaneously address mitigation and adaptation to climate change. Naturebased Solutions (NbS) have gained prominence as viable approaches, with Green Infrastructure being a representative NbS. Green Infrastructure involves securing green spaces within urban areas, providing diverse climate adaptation functions such as removal of various air pollutants, carbon sequestration, and isolation. The proliferation of Green Infrastructure is influenced by the quantification of improvement effects related to various projects. To support decision-making by assessing the climate vulnerability of Green Infrastructure, the U.S. Department of Agriculture (USDA) has developed i-Tree Tools. This study proposes a comprehensive evaluation approach for climate change adaptation types by quantifying the climate adaptation performance of urban Green Infrastructure. Using i-Tree Canopy, the analysis focuses on five urban green spaces covering more than 30 hectares, considering the tree ratio relative to the total area. The evaluation encompasses aspects of thermal environment, aquatic environment, and atmospheric environment to assess the overall eco-friendliness in terms of climate change adaptation. The results indicate that an increase in the tree ratio correlates with improved eco-friendliness in terms of thermal, aquatic, and atmospheric environments. In particular, it is necessary to prioritize consideration of the water environment sector in order to realize climate change adaptive green infrastructure, such as increasing green space in urban areas, as it has been confirmed that four out of five target sites are specialized in improving the water environment.
최근 출시되는 다양한 IoT 서비스 환경에 참여하고 있는 객체들은 각자 인터넷에 연결되어 다른 객체와 통신할 수 있다. 이전에는 디바이스가 직접 인터넷에 연결될 수 있는 능력이 없었기 때문에 게이트웨이와 같은 중간 연결 매개체를 통해 인터넷에 연결되었다. 이후 IoT 디바이스의 성능이 좋아짐에 따라 디바이스가 직접 인터넷에 연결되고, 다른 디바이스들과 직접 통신할 수 있게 되었다. 디바이스는 사용자의 스마트폰이 될 수 있고, 스마트홈이나 스마트시티를 구성하는 여러 디바이스들이 될 수 있으며, 이를 확인하고 안전하게 데이터를 송수신하기 위해서는 인증 및 키 관리가 필수적이다. 객체가 인터넷에 연결될 수 있음에도 불구하고 IoT 디바이스들은 제한된 환경에서 동작하는 특성을 가지기 때문에, 기존 인증 및 키 합의 프로토콜을 그대로 적용할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 IoT를 구성하는 객체가 인터넷에 직접 연결되고 서로 안전하게 통신하기 위해 ECQV(Elliptic Curve Qu-Vanstone) 묵시적 인증서를 통해 상호 인증 후 키를 안전하게 합의할 수 있는 인증 및 키 합의 기법에 대해 연구한다.
현재 우리나라는 2013년 제주 스마트그리드 실증단지사업을 완료한 이후, 현재 AMI 및 ESS 보급사업을 진행 중이고 더불어 주요 7~8개 도시에 대한 스마트그리드 시티 사업도 준비 중에 있다. 스마트그리드 인프라의 본격적인 확산과 더불어 가장 우려되는 사안 중의 하나가 사이버 보안 이슈이며, 이는 기존의 주요 전력망 보안정책이 폐쇄망 운영을 골자로 하고 있다는 점에서 볼 때 상충되는 측면이 있다. 스마트그리드의 중심이 기존의 대형 전력망 중심에서 스마트 홈 기반 중심으로 옮겨가면서, 전력망은 외부 네트워크와의 연결성이 강화되고 있으며 통신 분야에서 진행되어 오던 사물통신(Internet of Things: IoT) 개념과 결합하면서 그 개방성의 진행이 가속화되고 있다. 따라서 기존의 폐쇄망 정책만으로는 보안성을 확보하는데 명확한 한계가 존재하며 시대적 조류에도 부합하지 않기 때문에, 새로운 패러다임이 필요한 때라고 판단된다. 그 대안 중의 하나로 개방 네트워크로 인해 증가하는 연결성을 보안 위협의 루트가 아닌 보안성을 강화하기 위한 환경으로 활용하는 것이다. 촘촘히 연결된 네트워크를 통해 각 개체가 서로를 상호 모니터링 함으로써 전체 시스템이 오염되는 것을 막을 수 있다. IoT의 도입을 통해 기기 간에는 사회적 연결성이 강화될 것이며, 이러한 연결성과 그 안에 숨겨진 맥락을 통해 이상 여부를 사전에 감지해낼 수 있다. 본 논문에서는 그러한 사회적 관계성에 근거하여 AMI 네트워크에서의 이상 징후를 감지하기 위한 기본적 방법론을 제안하고자 한다.
KIM, Seung-Yub;LEE, Ho-Hyun;CHOI, Eun-Soo;GO, Je-Ung
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.3
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pp.146-160
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2020
In the 4th industrial revolution, research on solving urban problems using ICT technology is emerging. Representatively, research is being conducted mainly focusing on smart cities. 3D geo-spatial. Various case studies on smart cities are being conducted to solve urban problems, and in order to effectively implement smart cities, it is implemented on the basis of a digital twin interconnecting physical and virtual environments. To implement a digital twin, the concept of space is essential, and spatial information that composes the real world is also essential. Therefore, in order to implement the digital twin, this study conducted a study on the construction and modeling of 3D geo-spatial information based on the national spatial information establishment regulations and the international standard CityGML for buildings, water facilities, and transportation facilities in Jeonju. In Jeonju, the research area, the LOD was defined, and the possibility of digital twin based on geo-spatial information was determined through data collection, analysis, and construction for each detail. In this study, it is meaningful that a plan to construct geo-spatial information for the implementation of a digital twin is presented, and the result of the construction is modeled as an urban standard model. The results of study are expected to be used as reference for detailed construction plans and standard establishment by governments and local governments promoting smart city and digital twin construction in the future.
Park, Young ki;Im, Sang il;Jo, Ik hyeon;Cha, Jae sang
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.5
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pp.97-105
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2020
Recently, for a smart city, there is a demand for a technology for acquiring traffic information using an intelligent road infrastructure and managing it. In the meantime, various technologies such as loop detectors, ultrasonic detectors, and image detectors have been used to analyze road traffic information but these have difficulty in collecting various informations, such as traffic density and length of a queue required for building a traffic information DB for moving vehicles. Therefore, in this paper, assuming a smart city built on the basis of a camera infrastructure such as intelligent CCTV on the road, a solution for calculating the traffic DB of moving vehicles using Vision Tracking of road CCTV cameras is presented. Simulation and verification of basic performance were conducted and solution can be usefully utilized in related fields as a new intelligent traffic DB calculation solution that reflects the environment of road-mounted CCTV cameras and moving vehicles in a variable smart city road environment. It is expected to be there.
The Korean government is pursuing technological development through nearly every government agency, and Korea's growing R&D spending is yielding good results in many fields. With the country moving from the technology development stage to the demonstration stage, it is actively implementing testbed projects to demonstrate developed technologies and services. This is, however, not without problems. There is no consistent systematic system for the testbed projects because government agencies compete against each other in the planning of execution of R&D: they do not work together. The most serious problem is that both testbeds and developed technologies die out due to poor operation management after the completion of test projects. Research should, therefore, be done on operation management and commercialization. However, the government still does not consider the system after the test: it focuses on building testbeds to verify developed technologies. This study intends to determine the basic orientation of operation management to ensure maximum performance, efficiency, and continuity of national projects through intensive analysis of ongoing national R&D testbed projects and examination of success stories of operation management at home and abroad.
In addition to the current quality control procedures for the weather observation performed by the Korea Meteorological Administration (KMA), this study proposes quality inspection standards for Internet of Things (IoT) urban weather observed data based on machine learning that can be used in smart cities of the future. To this end, in order to confirm whether the standards currently set based on ASOS (Automated Synoptic Observing System) and AWS (Automatic Weather System) are suitable for urban weather, usability was verified based on SKT AWS data installed in Seoul, and a machine learning-based quality control algorithm was finally proposed in consideration of the IoT's own data's features. As for the quality control algorithm, missing value test, value pattern test, sufficient data test, statistical range abnormality test, time value abnormality test, spatial value abnormality test were performed first. After that, physical limit test, stage test, climate range test, and internal consistency test, which are QC for suggested by the KMA, were performed. To verify the proposed algorithm, it was applied to the actual IoT urban weather observed data to the weather station located in Songdo, Incheon. Through this, it is possible to identify defects that IoT devices can have that could not be identified by the existing KMA's QC and a quality control algorithm for IoT weather observation devices to be installed in smart cities of future is proposed.
In this study, a model was developed to determine whether flooding occurred using image data, which is unstructured data. CNN-based VGG16 and VGG19 were used to develop the flood classification model. In order to develop a model, images of flooded and non-flooded images were collected using web crawling method. Since the data collected using the web crawling method contains noise data, data irrelevant to this study was primarily deleted, and secondly, the image size was changed to 224×224 for model application. In addition, image augmentation was performed by changing the angle of the image for diversity of image. Finally, learning was performed using 2,500 images of flooding and 2,500 images of non-flooding. As a result of model evaluation, the average classification performance of the model was found to be 97%. In the future, if the model developed through the results of this study is mounted on the CCTV control center system, it is judged that the respons against flood damage can be done quickly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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