• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2009년도 춘계학술대회
• /
• pp.299-301
• /
• 2009

최근 유비쿼터스 기술을 도시 인프라에 적용하는 u-City 개발연구가 활발히 진행되고 있다. u-City에서의 시설관리는 실시간으로 도시내 시설물의 위치 및 상태정보를 모니터링하고 필요에 따라 지능적인 제어가 요구된다. 이를 구현하기 위해서는 기존 도시정보시스템에서 이용되던 GIS도면 혹은 대장에 의한 관리방식에서 벗어나 관리대상의 상태를 원격에서 직접 관리할 수 있는 체계가 필요하다. 이미 '지능형국토정보기술혁신사업'을 통하여 시설물 뿐만 아니라 부재와 센서의 상태파악을 원거리에서 효율적으로 하기 위하여 도시공간객체식별자(UOID:Urban Object IDentifier)를 제안하였다. 본 연구에서는 UOID의 효율적인 부여와 관리를 위한 DBMS기반의 시스템을 개발하였다. 본 시스템을 통해 관리자는 UOID의 생성, 수정, 소멸 등의 이력을 시간정보와 함께 관리할 수 있다. 또한, 3차원 도시객체모델과 함께 UOID를 관리하여, ID를 이용하여 좀 더 직관적인 도시시설 관리가 가능토록 하였다. 향후, 개발될 UOID시스템은 도시공간정보플랫폼에 적용되어 도시 내에 발생하는 모든 이벤트를 효과적으로 관리할 수 있는 식별자가 될 것이다.

• Spatial Information Research
• /
• 제16권1호
• /
• pp.51-64
• /
• 2008

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.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.172-181
• /
• 2011

최근 u-City, u-EcoCity, Smart City 구축 등을 통해 기존 도시를 혁신하려는 움직임이 있으며, 도시시설물관리체계 또한 단순한 DB대장 관리를 넘어서 최신 IT기술을 이용하여 실시간 모니터링 및 사전대처를 하려는 다양한 개발들이 진행중이다. 본 연구에서는 이러한 도시시설물 관리체계의 혁신을 위해 도시공간객체의 표준화된 위치기반 ID체계인 도시공간객체식별자(UOID)를 제시하였으며, 네트워크 기반으로 관리하고 다양한 서비스를 연계시키기 위한 UOID 네트워크 서비스 시스템을 개발하였다. 세종시 테스트베드를 통해 시스템을 시험검증하여 완결성 및 안정성을 확보중이며, 도시공간정보플랫폼의 서비스 모듈로 탑재되어 향후 u-City 등에서 다양한 u-Service에 활용가능하도록 실용화를 추진하고 있다.

• KIEAE Journal
• /
• 제9권5호
• /
• pp.97-104
• /
• 2009

In the process of urban development, the increase in the number and the complexity of urban facilities gives rise to a variety of problems, such as increase in construction and maintenance cost. In particular, taking into account the fact that an emergency situation in an urban facility can cause substantial loss of property as well as casualties, it becomes important to intelligently perceive states of facilities and properly execute countermeasures through real-time monitoring. In recent years, practitioners and researchers have made efforts to improve current passive and manpower-dependent facility management systems to be more active and intelligent, by applying diverse ubiquitous computing technologies for the u-City project. In this study, after discussing major drawbacks of the conventional facilities management, the concept and the model of a sensor-based integrated intelligent management system for urban facilities are proposed. The proposed model, by analyzing and processing real-time sensor data from urban facilities, not only supports the management of individual facilities, but also enables the detection of complex facility-related events and the process of their countermeasures. This active and intelligent management of urban facilities is expected to overcome the limitation of the conventional facilities management, and provide more suitable facility management services for the u-City development.

• 한국측량학회지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.537-546
• /
• 2008

현재의 수치지도는 기존의 5년 주기로 일괄 갱신하던 체계에서 2008년도부터 광역도시권 2년, 기타권역 4년 주기로 갱신하도록 결정되었으나 일괄적으로 갱신함에 따라 정확성 및 신뢰성이 저하되고 갱신이 지연되고 있는 실정이다. 대부분의 지방자치단체는 항공사진측량을 통해 수치지도를 일괄적으로 갱신하고 있으나, 항공사진측량에 의한 일괄갱신은 예산이 많이 소요되며, 다음 갱신이 이루어지기 까지는 변경내용이 수치지도에 반영되지 못하는 등의 문제가 발생되고 있다. 따라서 본 연구에서는 국가에서 제작하고 있는 수치지도에 필요한 정보를 제공하고 매년 수치지도 갱신을 위해 중복투자가 발생하는 국가 및 지자체의 예산을 절감하기 위하여 객체기반의 수치지도 수시갱신 시스템을 개발하였다. 또한, 개발된 시스템의 효용성을 분석하기 위하여 대상지역을 선정하였고 갱신 오류를 분석하였으며 분석결과 검수된 66개의 오류를 수정하고 DB에 저장하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.131-145
• /
• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.