Abstract
As city functions develop more complex and advanced, interests in smart cities are also increasing. Smart cities refer to the cities effectively solving urban problems such as traffic, safety, welfare, and living issues by utilizing ICT. Recently, many countries are attempting to introduce big data, Internet of Things, and artificial intelligence into smart cities, but they have not yet developed into comprehensive urban services. In this paper, we review the current status of domestic and overseas smart cities and suggest ways to solve issues of data sharing and service compatibility. To this end, we propose a "Deep Learning City Framework" that incorporates the deep learning technology into smart city services, and propose a new smart city strategy that safely shares spatial and temporal data in cities and converges learning data of various cities.
도시 기능이 복합적으로 발전함에 따라 스마트 시티에 대한 관심이 높아지고 있다. 스마트 시티란 정보통신기술을 활용하여 교통, 안전, 복지, 생활 등 도시 문제를 효과적으로 해결하는 것을 말한다. 최근 세계 각국은 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능 기술을 스마트 시티에 도입하는 시도를 하고 있으나 종합적인 도시 서비스로는 발전하지 못하고 있다. 본 논문에서는 국내외 스마트 시티 추진 현황을 살펴보고 핵심 문제로 부각된, 데이터 공유문제, 서비스 호환성 문제를 해결하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 딥러닝 기술을 스마트 시티 서비스에 접목한 "딥러닝 시티 프레임워크"를 제안하고 도시 여러 영역의 시공간 데이터를 안전하게 공유하고 여러 도시의 학습 데이터를 융합하는 새로운 스마트 시티 추진 전략을 제시하였다.
