Smart City operates with the purpose of solving urban problems. The important thing in smart city operation is that spatial information must be managed at a high level. In addition, it has the characteristics of being managed by one platform. This study presented the core value dimension of smart city based on analysis of various domestic and overseas smart city operation cases. Smart cities are basically operated based on spatial information, and the higher the level of spatial information, the more smart city services can be connected and managed in an integrated manner. The performance dimension of smart city core values presented in the study includes prosperity, personalization, convenience, accuracy, sustainability, safety, environment, integration, etc., and there is a connectivity dimension, a concept that can be managed in an integrated manner. This study will be useful for empirical research on smart city performance dimension design and surveys based on case studies. It will also help field managers who develop, operate, and manage smart cities when quantifying performance dimensions.
Accurate knowledge of land use/land cover (LULC) features and their relative changes over upon the time are essential for sustainable urban management. Urban sprawl growth has been always also a worldwide concern that needs to carefully monitor particularly in a developing country where unplanned building constriction has been expanding at a high rate. Recently, remotely sensed imageries with a very high spatial/spectral resolution and state of the art machine learning approaches sent the urban classification and growth monitoring to a higher level. In this research, we classified the Quickbird satellite imagery by object-based image analysis of Dempster-Shafer (OBIA-DS) for the years of 2002 and 2015 at Karbala-Iraq. The real LULC changes including, residential sprawl expansion, amongst these years, were identified via change detection procedure. In accordance with extracted features of LULC and detected trend of urban pattern, the future LULC dynamic was simulated by using land transformation model (LTM) in geospatial information system (GIS) platform. Both classification and prediction stages were successfully validated using ground control points (GCPs) through accuracy assessment metric of Kappa coefficient that indicated 0.87 and 0.91 for 2002 and 2015 classification as well as 0.79 for prediction part. Detail results revealed a substantial growth in building over fifteen years that mostly replaced by agriculture and orchard field. The prediction scenario of LULC sprawl development for 2030 revealed a substantial decline in green and agriculture land as well as an extensive increment in build-up area especially at the countryside of the city without following the residential pattern standard. The proposed method helps urban decision-makers to identify the detail temporal-spatial growth pattern of highly populated cities like Karbala. Additionally, the results of this study can be considered as a probable future map in order to design enough future social services and amenities for the local inhabitants.
최근 u-City, Smart city 등 첨단도시를 구축하려는 다양한 움직임이 있으며, 이러한 첨단도시의 기반인프라로서 공간정보가 필수적인 요소로 인식되고 있다. 그러나 많은 경우에 있어서 기존에 구축된 공간정보 즉 GIS 데이터는 포맷의 다양성으로 인한 자료간 호환성 부족으로 기관간 상호연계 및 대국민 웹서비스 등에서 어려움을 겪어왔다. 이에 본 연구에서는 이기종 분산환경에서 기 구축되어 활용되고 있는 GIS 및 UIS 데이터를 국제표준인 OGC(Open Geospatial Consortium) 표준기반으로 상호연동할 수 있도록 중계역할을 해주는 상호연계서버를 개발하고, 테스트베드 적용을 통해 성능을 검증하였다. 해당 성과는 향후 첨단도시의 통합관제플랫폼 및 화산재해대응플랫폼 등에 적용되어 기 구축 DB의 활용성을 제고하고 시스템의 효율성을 높일 수 있으리라 기대된다.
현대사회가 산업화 되고 고도성장을 이룩하며 자연환경이 훼손됨에 따라 기후변화 대응 및 저탄소 녹색성장을 위한 도시차원의 구체적인 실천대안의 필요성이 증대되고 있다. 국내에서 많은 저탄소도시 및 녹색도시 관련 연구가 진행 중에 있으나 대부분의 관련 연구들에서는 저탄소도시 혹은 녹색도시 구축을 위한 연구를 진행함에 있어 건축, 교통, 에너지 등 각 분야별로 연구를 진행하고 있기에 각 분야별 연구 결과들이 통합적으로 이용되지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 저탄소도시 혹은 녹색도시를 위한 시스템을 구축하는 관련 연구들의 현황을 조사하고, 각 분야별로 도출된 결과물을 통합적으로 이용할 수 있는 방안을 정의하고자 한다. 논문에서 정의된 '탄소저감 도시계획 통합시스템'의 통합 모델로서 각 개별 시스템을 분석 시 데이터 로드 등에 대한 문제로 인하여 C/S 시스템으로 개발하고, 통합 시스템에 분석된 DB를 조회/활용할 수 있도록 개발하며, 통합 시스템은 Web으로 개발하는 방향으로 결정하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 차후 연구개발 사업들에서는 경제적이고 효율적인 통합 모델이 도출될 수 있을 것이며, 현장에서 실제로 각 개발 성과물들이 활용될 수 있을 것이다.
지능화된 도시시설물 관리를 위해서는 상하수도, 가스, 난방 등 지하시설물 및 교량, 도로 등 지상시설물에 대한 관리시스템을 유기적으로 연계하고 상호운영성의 기반위에서 통합 운영환경을 제공할 수 있는 '지능형 도시공간정보 플랫폼'이 필요하다. 도시공간정보 플랫폼은 도시내 다양한 센서 단말 등으로부터 정보를 수집하고 이를 모니터링 및 분석하여 도시관리 및 정보제공 서비스를 수행하는 시스템이다. 본 연구에서는 도시공간정보 플랫폼에 대한 사용자 요구사항을 분석하고, 이에 따라 플랫폼을 구성하는 세부기능을 정의하였으며, 이를 종합하여 도시공간정보 플랫폼 모델을 제시하였다.
본 연구는 건축물에서 발생하는 탄소배출량에 영향을 미치는 도시특성 요인을 분석하였다. 2021년 서울시 에너지정보 플랫폼에서 구득한 건축물에서 사용된 에너지와 탄소배출량을 이용하여 424개 행정동 단위의 분석을 실시하였다. 종로와 강남, 구로와 목동 등지에서 단위 건물면적당 탄소배출량이 큰 것으로 나타났다. 공간시차모형(SLM)을 이용하여 회귀분석을 실시한 결과, 건물의 탄소배출량에 영향을 미치는 변수는 건조환경요인의 상업, 교육, 업무, 공업시설 변수와 인구요인의 생활인구, 교통시설 요인의 통행량, 버스노선 수, 지하철역 수, 환경요인의 녹지면적과 하천면적으로 파악되었다.
본 논문은 우리나라의 빅데이터 정책과 활용사례 조사, 공간 빅데이터의 토지주택 활용분야를 제시함으로써 토지주택분야의 미래 사업을 발굴하고, 정부정책에 선제적으로 대응하기 위한 공간 빅데이터 기반 활용분야를 제안하였다. 연구결과, 첫째, 우리나라의 빅데이터 관련 정책과 사례를 살펴보았다. 우리나라는 정부3.0 추진위원회를 중심으로 정부부처의 각 정보를 빅데이터 기반 체계로 구축하고 있으며, 국토교통부에서는 국가공간정보 플랫폼을 통한 빅데이터의 적극적 활용, 일자리 창출을 지원하기 위하여 2013년부터 공간 빅데이터 체계 구축을 추진 중이다. 둘째, LH에서 구축 및 운영하고 있는 정보시스템을 중심으로 국토정보의 현황과 토지주택분야에서의 활용방안을 살펴보았다. 먼저, 정보시스템은 크게 공사업무지원, 통계조회, 부동산정보조회, 온라인민원, 국가정책지원 분야로 구분되며, 주요 활용분야 도출의 기본방향으로는 국토정보(DB), 활용수요(업무영역), 수익창출(사업모델) 측면을 고려하였다. 이러한 기본방향 설정 후 접근방법으로서 업무분야와 업무절차 측면에서 살펴본 결과, 지역개발사업 후보지 선정, 임대주택 운영 및 관리, 토지비축 우선순위 설정, 도시재생 우선순위 설정 등 4개의 활용분야를 도출하였다. 셋째, 도출한 4개의 활용분야에서 공간 빅데이터 활용체계를 구현하기 위하여 필요한 데이터와 적용방법, 각 활용분야별 분석절차를 제시하였으며, 공간 빅데이터 활용방안을 구현하기 위하여 LH에 요구되는 개선사항과 향후 검토방향을 제시하였다.
디지털트윈은 현실데이터를 수집하고 가상공간을 구현하는 측면에서 핵심 인프라에 대한 디지털 관리체계 구축의 하나로 자리 잡고 있다. 하지만 현재 국내에는 3차원 기반의 통합적인 해양정보 분석도구 및 기술이 부재하며, 육상과 달리 유동적인 해양정보를 디지털화하기 위해서는 새로운 3D모델링 기술과 자료처리 기술이 요구되나 추진에 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 해양 디지털트윈 관련 동향과 디지털트윈 기술 요소를 분석하여 향후 해양 디지털트윈의 구조, 데이터, 모델링, 활용 플랫폼 4가지 부문으로 개발 방향을 제시하고자 한다.
도시의 기반 시설은 국가 또는 도시의 기술적인 발전 정도를 표현하는 지표적인 의미를 가지므로 이들을 효과적으로 관리하고 운영하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 u-City에서 지능적으로 도시의 지하 시설물을 관리하기 위한 상황인식 시스템을 제안하고, 이에 대한 알고리즘 및 프로토타입(prototype)을 개발한다. 제안된 상황인식 시스템의 알고리즘 작성은 USN(ubiquitous sensor network)환경에서 시설물을 관리하고 있는 각종 센서가 이상 신호를 감지하여 알람을 발생시킨 시점부터 상황인식 시스템이 발생한 알람의 원인을 찾아낸 후 그 결과를 도시공간정보 통합 플랫폼과 주변의 모듈에 전송해 주는 시점까지이다. 그리고 이 알고리즘을 기반으로 동작하는 상황인식 시스템의 프로토타입을 구현한 후 단위 테스트를 수행하여 구현된 프로토타입의 유효성을 검증하였다. 본 논문에서 구현된 지하시설물의 관리를 위한 알고리즘과 프로토타입은 검증 및 수정 작업을 거친 후 실제적인 시스템 개발로 연결될 것이며, 도시의 여러 가지 시설물을 관리하는 관련 시스템들의 참조모델로서 유용하게 사용될 것이라 기대한다.
최근 언제, 어디서나 컴퓨팅이 가능한 유비쿼터스 환경을 도시에 구현하고자 하는 u-City에 대한 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 따라서, 도시내 시설물 관리도 이러한 유비쿼터스 개념을 도입하여 실시간으로 시설물의 위치정보와 상태정보를 모니터링 해야 하며, 필요에 따라 제어관리 또한 이루어져야 한다. 이를 구현하기 위해서는 각 시설객체를 직접적으로 관리하기보다는 ID로 관리하는 것이 바람직하며, 기존의 RFID, LCODE, EPC 등이 대표적인 관리코드라 할 수 있다. 본 연구에서는 기존 공간정보 관리코드의 이용현황을 분석하고 문제점을 파악하여 도시공간정보 객체식별자 구축방안을 수립하였다. 또한, 최적의 u-City 구축 관리를 위한 도시공간정보 객체식별자의 현장적용 및 실용화 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 u-City를 구성하는 주요 인프라 시설물을 효과적으로 관리할 수 있을 뿐만 아니라, 향후 네트워크 서비스 형태로 개발하여 다른 도시 내 유비쿼터스 서비스와 연동, 통합되어 도시민에게 다양한 서비스를 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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