이상기후 현상으로 기후변화가 사회와 경제에 미치는 영향이 뚜렷한 추세로 변화되고 있다. 현재 기후변화에 관련된 연구는 사회 시스템에서 위험관리를 위해 기온과 강수량에 따라 다양한 분야에 미치는 영향에 대한 연구를 중점으로 이뤄지고 있다. 본 연구는 여름철 폭염에 의한 기후변화가 하천수질에 미치는 영향을 평가하기 위한 것으로, 우리나라 기상청 91개의 기상관측소에서 일일온도 33℃ 이상의 이벤트를 대상으로 환경부 수질관측망 918개에 대한 14개의 하천수질인자인 DO, BOD, COD, TOC, DOC, TN, DTN, NH4-N, NO2-N, NO3-N, TP, DTP, PO4-P, Chl-a를 분석하였다. 이를 우리나라 117개 중권역별 하천수질과 폭염강도와 지속시간을 나타내는 폭염 지수를 산정하여 분석하였다. 폭염 관련 뉴스 데이터는 2013년부터 2019년까지 Python 기반 뉴스 크롤러를 이용해 폭염 취약지수(Heat Wave Vulnerability Index, HWVI)를 기준으로 분류하여 키워드를 수집하였으며 HWVI 중 '기후노출' 키워드와 관련된 기사는 총 22,514건으로 69.9%로 수집되었다. 공간적 영향 평가를 위해 Getis-Ord Gi*를 이용하여 폭염지수와 하천수질인자간 핫스팟 분석을 실시하고 폭염관련 빅데이터가 하천수질에 미치는 영향을 평가하였다. 폭염지수는 낙동강유역 하류에 대해 Chl-a, TN, TP 항목에서 높은 밀도를 보였다. 분석대상지역 내 폭염이 발생한 확률과 반경 밖에서 발생할 확률의 우도비를 분석하기 위해 SaTScan을 이용한 공간검색통계분석을 실시하였다. 분석결과 폭염지수와 DO의 공간상관성이 높은 것으로 나타났다.
스마트 서울 정책의 일환으로 도시 빅데이터 활용의 중요성이 부각되고 있으며, 미세먼지, 소음과 같이 교통과 관련된 도시환경 요소가 시민들의 삶의 질에 미치는 영향에 대한 사회적 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 IoT 도시 빅데이터와 교통 빅데이터를 매칭하여 통합 DB를 구축하고, 이를 활용하여 특정 공간이 도로 영향권 내에 포함되는지 여부에 따라 미세먼지, 소음 피해에 유의한 차이가 있는지 분석하였다. 또한 시계열 클러스터링을 통하여 도로교통특성 및 환경요인들이 유사한 특성을 가지는 공간 단위들을 군집화하였으며, 이 결과를 통하여 미세먼지 또는 초미세먼지 hot-spot, 소음 hot-spot 등 도시공간 단위의 환경위험 관리를 체계적으로 구축하는 기반을 마련하고자 하였다.
Edge AI 기술은 자동차, 가전, 스마트폰 등 우리 주변의 다양한 기기에 탑재되어 있다. Edge AI 를 구동하는 프로세서는 여러 종류로 나뉘는데, 대표적으로 저성능의 Microprocessor와 고성능 Microcomputer로 분류할 수 있다. 그중에서도 Microprocessor는 메모리와 저장 용량이 작아 Edge AI 를 구동하기 위한 빅 데이터를 메모리와 저장공간에 저장할 수 없기 때문에 통신을 사용하여 다른 기기로부터 데이터를 받아 연산을 수행해야 한다. 하지만 Microprocessor에서 통신은 빅 데이터와 같은 숫자로 이루어진 값을 전송하는 데에만 사용되는 것이 아니다. 디버깅이나 Processor의 정보 표시 등 문자열을 함께 사용하는 경우가 많은데, 문자열과 숫자 데이터를 함께 주고받으면 빅데이터와 같은 많은 데이터를 전송할때 시간이 오래 걸린다는 문제가 있다. 본 논문에서는 Edge AI에서의 빅데이터를 빠르게 전송할 수 있는 방법을 제안한다.
오늘날 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터(Big Data)'의 시대가 도래 하였으며, 그 중요성이 날로 커지고 있다. 교통분야에서는 전통적인 통행기반교통모형(Trip-Based Model)인 4단계 교통수요추정법의 한계가 드러나고 있으며, 활동기반교통모형(Activity-Based Model)을 이용한 수요 추정 방법이 교통계획에 새로운 패러다임으로 떠오르고 있다. 교통은 사람이나 물류의 공간상의 시간적 이동을 의미한다고 봤을 때 공간데이터와 밀접한 관련이 있다. 따라서 공간정보를 포함하고 있는 SNS를 대상으로 시계열적 공간정보를 추출하고, 이를 현재의 통행기반교통모형(Trip-Based Model) O/D와 비교 분석하여 그 특성을 파악하고 유용성을 검증하였다. 또한, 활동기반교통모형(Activity-Based Model)의 분석자료를 구축하여 교통시뮬레이터 프로그램을 이용해 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 고찰하였다. 연구결과 다수의 활동기반 교통모형 분석자료를 구축할 수 있었으며, 이번 연구를 통해 교통분야 빅데이터 활용의 기술적 한계를 극복할 수 있는 가능성을 확인하였고, 향후 발전방향을 모색하는 기회가 되었다.
최근 창조경제 시대를 맞이하여 급부상하는 단어가 바로 빅데이터이다. 이에 따라 공간정보 관련 기관들도 공간빅데이터체계를 구축하기 위해 노력하고 있다. 공간빅데이터는 공간정보와 빅데이터가 결합한 형태로써 사용자들이 효율적으로 이해하기 위해서 데이터 시각화 기술이 필수적이다. 최근 데이터 시각화 기술 중에 떠오르는 분야는 바로 인포그래픽이다. 국내에서는 조선닷컴이 2010년 8월부터 인포그래픽 뉴스를 서비스하고 있다. 대한민국 정부도 2013년 정부 부처 업무보고를 시작으로 인포그래픽을 선도적으로 활용하고 있다. 외국 인포그래픽 업체 Visual.ly의 경우 이집트 의원선거 결과를 인터랙티브 인포그래픽을 이용하여 직관적이고 효과적으로 데이터를 시각화했다. 국방분야 인포그래픽 가운데 영국 가디언지가 2010년에 발표한 아프가니스탄 전쟁 관련 인포그래픽을 완성도가 높은 데이터 시각화의 형태로 볼 수 있다. 가디언지가 제작한 인포그래픽을 연구한 결과 국방분야 인포그래픽이 갖추어야 할 5가지 조건을 도출하였다. 첫째, 원천 데이터는 시공간적으로 정확성을 갖추고 있어야 한다. 둘째, 인포그래픽의 이미지는 정보를 압축하여 담고 있어야 한다. 셋째, 인포그래픽은 지휘관을 위해 가공된 정보를 제공해야 한다. 넷째, 질 높은 인포그래픽 생산을 위해 공유과 개방, 소통이 필수적이다. 다섯째, 과거의 자료를 토대로 정보를 생산하고 미래의 사건을 예측할 수 있는 분석적 도구로써의 인포그래픽이 되어야 한다. 인포그래픽은 데이터를 직역하여 보여주는 것이 아닌 사용자의 판단과 결심을 돕는 분석적 도구로써 사용되어야 할 것이다.
본고에서는 제4차 산업혁명시대의 새로운 사이버보안 인텔리전스 서비스에 대응하는 지능형 정부 연구측면에서 바람직한 미래형 전자정부의 새로운 모습을 찾았다. 특히 제4차 산업혁명시대의 주요 특징인 중앙화 및 지능화의 측면에서 빅데이터 사이버보안기술에 주목하여 미래형 전자정부의 전략방안에 대해 고찰하였다. 연구결과 빅데이터를 활용한 보안분석기술이 적용되는 보다 고도화된 상관관계 분석을 통한 기존의 한계를 뛰어넘는 시스템 마련을 제시하였다. 제4차 산업혁명시대에 적합한 보안 정보 및 이벤트 관리 시스템 구축 측면에서 IT 시스템에서 발생하는 로그정보를 빅데이터 분석 기술을 적용해 보안 위협 여부를 선제적으로 탐지하는 인공지능과 같은 지능형의 고도화된 SIEM(Security Information & Event Management) 시스템 마련을 제안하였다. 제안된 시스템이 구현되면 제4차 산업혁명시대의 전자정부 보안에 있어 중앙화 및 집중화된 빅데이터 대상 확대, 증가된 데이터에 따른 처리속도 및 탐지 후의 대응까지 보다 지능화된 차원에서 선제적으로 기능할 수 있다.
최근 들어 스마트생태환경보장에 대한 논의가 본격화되고 있다. 이는 2000년대 후반부터 본격적으로 스마트사회가 시작되고 유비쿼터스 시대로 진입하는 등 정보통신기술의 급격한 변화에 따른 새로운 패러다임의 도래에 따라 빅데이터를 활용한 유비쿼터스 행정공간정보화측면에서 요즘 들어 더욱 주목받고 있다. 또한 스마트사회에서의 유비쿼터스 스마트도시건설 측면에서 환경보전과 이에 따른 재난방재차원에서 한층 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오 플래닝 방법론을 적용하여 지진발생과 같은 재난상황 시 고리원전 사고와 이에 따른 연속적인 재난방재차원의 유비쿼터스 행정공간정보화에 대한 바람직한 미래상을 도출하였다. 빅데이터와 빅데이터 시스템 활용이 더욱 심화될 2030년 무렵에 우리나라의 도시재난방재정보화 수준이 지금보다 수준 높은 위상을 확립하기 위해서는 앞으로 스마트생태도시를 구현하는 차원에서 선진적인 빅데이터 행정공간정보화 ICT 재난방재시스템 마련이 중요하다.
최근 새롭게 등장하는 핫스팟 지역과 트렌드 중심지는 SNS를 이용하는 골목러(골목 구석구석을 탐색하며 자신 만의 멋집 및 맛집을 찾아 SNS로 공유/홍보하는 사용자)들에 의한 바이럴 효과로 인해 골목 및 블록 등으로 세분화되어 움직이는 현상이 나타나고 있다. 따라서 유의미한 트렌드 중심지(상권 및 핫 플레이스)를 파악함에 있어서, 국가에서 정의하는 상권분석 데이터 및 지하철역, 쇼핑몰 상가 등 대형집객시설과 유동인구수 등의 거시적인 지표만으로는 한계가 있으며, SNS 사용자 데이터를 활용한 면밀한 분석이 필요하다. 본 연구는 사용자에 의해 형성되는 트렌드 중심지 파악을 위해 최근 급부상하는 SNS인 인스타그램 데이터를 활용하여 "소셜 빅 데이터 분석 방법론"을 구축하고 검증하였다. 트렌드 중심지 도출을 위한 빅 데이터 분석 기법으로 국지모란지수법을 활용하여 공간분석 모델을 개발하였고, 개발된 분석 모델을 기반으로 인스타그램 데이터에 대한 공간분석을 수행하였다. 소셜 빅 데이터에 대한 공간분석 결과, 국가 지정의 국내 기존 상권 정보에는 나타나지 않는 "SNS 사용자 데이터 기반의 새로운 트렌드 중심지"가 도출되었다. 본 연구에서 제시된 분석 방법론을 통해, SNS를 활용하여 빠르게 변화하는 최신 트렌드 지역을 보다 명확하게 파악할 수 있으며, 소상공인 및 골목상권 상인들의 창업, 마케팅 등에 활용될 수 있는 유용한 실무 정보를 제공할 수 있을 것이다. 본 연구에서 제안된 분석 방법론은 앞으로 다양한 소셜 빅 데이터 연구에 활용될 수 있을 것이다.
전 세계 4차 산업혁명의 도래에 맞춰 한국은 적극적으로 국가적 대응계획 I-Korea 4.0을 수립하여 2017년 11월에 발표하였다. 이 계획은 국가성장을 위한 산업혁신과 사회문제 해결을 목표로 하고 있다. 부동산산업도 예외는 아니며 산업혁신을 위해서는 스마트환경에서 주거, 상업, 업무, 복합 등 다양한 가용공간의 효과적 활용이 선행되어야 한다. 이를 위해서는 효율적 의사결정이 필요하고 이는 공간수요자 행태의 실시간 정보와 정확한 예측이 이루어 질 때 가능하다. 이에, 본 연구는 빅데이터 기반 스마트 스페이스 플랫폼을 제안하고 플랫폼의 구조와 서비스를 구체화 시키고자 한다. 스마트 스페이스 플랫폼도 스마트 트래픽, 스마트 시티, 스마트 헬스 등 다양한 스마트환경 적용사례처럼 급속히 발전하고 있는 정보통신기술(ICT)을 이용해 빅데이터의 효율적 저장, 접근, 분석, 활용이 가능하다. 스마트 스페이스 플랫폼의 구조는 6개 레이어 즉, Collection layer, Transfer layer, Storage layer, Service layer, Application layer, Management layer로 구성된다. 이 플랫폼은 의사결정자들이 행위기반(activity-based), 시장기반(market-based), 정책기반(policy-based) 빅데이터를 Searching, Mining, Integrating, Storing, Analyzing, Visualizing 할 수 있는 서비스체계를 가지고 있다.
최근 병원에서는 빅데이터, 지능형 사물인터넷(AIoT) 등 인공지능 기반 기술들을 활용하여 환자 진료 및 치료 영역은 물론 의료산업 및 의료 시설 등과 관련된 다양한 영역에서의 활용방안을 모색하고 있다. 지능형 사물인터넷(AIoT, Internet of Things)은 AI와 IoT의 기술적인 결합으로 산업의 혁신을 가져와 국가 전체의 생산성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 삶의 질의 변화는 물론 병원의 의료 환경에 있어서도 많은 파급 효과를 가져다 줄 것으로 예상하고 있다. 본 논문에서는 병원의 효율적인 공간관리를 위한 AIoT 기반의 가변 스마트 진료실 예약 시스템에 대한 설계 및 구현을 통하여 병원의 주요 자산인 공간이라는 개념을 효율적으로 이용하고 병원 내 소통과 협업을 위한 유연한 진료 환경을 제공함으로서 병원의 규모와 진료 전문성에 맞추어진 가변적 공간 기능을 통해 병원의 경쟁력을 높이는 것을 그 목적으로 하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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