• 제목/요약/키워드: 부산 센텀시티

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유비쿼터스 스마트 도시와 행정공간정보화 연구 - 부산 센텀시티 중심으로 - (A Study on the Administrative Spatial Informatization and Ubiquitous Smart City : Focus on Busan Centum City)

  • 이상윤;윤홍주
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.351-364
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    • 2016
  • 최근 들어 본격적으로 스마트 사회가 시작되고 유비쿼터스 시대로 진입하는 등 정보통신기술의 급격한 변화에 따른 새로운 패러다임의 도래는 지역의 도시행정공간정보화 측면에서 주목할 만한 전환점이 되고 있다. 따라서 본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오 플래닝 방법론을 적용하여 부산지역의 선도적인 글로벌 스마트 도시를 꿈꾸고 있는 부산 센텀시티의 도시정보화에 대한 바람직한 미래상을 도출하였다. 곧 더욱 진화될 스마트 사회와 유비쿼터스 시대에 합당한 부산 센텀시티의 상대적 미래우위전략을 찾고자, 메터데이터로서 행정공간정보화된 정보의 활용 측면을 제안하였으며, 부산 센텀시티의 성공적인 지역정보화 전략을 도출하였다. 결국 2030년 무렵에도 여전히 부산 센텀시티가 선도적인 정보화 스마트도시로 남기위해서는 현재의 도시정책 뿐만 아니라 앞으로도 지속적으로 행정공간정보화된 정보를 메타데이터로서 도시정보시스템에 제공하여 대민서비스의 만족도를 높이는 것이 중요하다.

발전주의 도시 매트릭스의 구축 -부산의 강남 따라하기를 사례로 - (Building a developmental urban matrix : a Busan city case study)

  • 황진태
    • 한국지역지리학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.331-352
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    • 2016
  • 본 연구는 서울 강남으로 상징되는 한국의 발전주의 도시성을 이해하기 위해서 강남이라는 물리적 공간을 넘어서 강남 따라하기를 하는 지방도시에 주목한다. 본 연구를 위하여 신문기사를 비롯한 담론분석, 현지답사와 부산 센텀시티와 마린시티 거주자를 중심으로 심층인터뷰를 시도하였다. 결론적으로 강남 따라하기를 통하여 한국사회에서 소위 "강남문제"는 강남이란 물리적, 상징적, 행정적 경계를 넘어서 작동하고 있음을 밝히고자 한다. 즉, 강남뿐만 아니라 "X의 강남"이 형성되는 공간인 지방도시에 대한 관심의 필요성을 환기시킨다. 궁극적으로 본 연구는 각 지방도시 들이 지향하는 도시모델이 강남 따라하기가 아닌 보다 평등하고, 정의롭고, 지속가능한, 탈발전주의적 도시를 만들기 위한 인식론적 단초를 제공할 것으로 기대된다.

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스마트 환경에서의 사용자 상황인지 기반 지식 필터링을 이용한 콘텐츠 추천 시스템 (Content Recommendation System Using User Context-aware based Knowledge Filtering in Smart Environments)

  • 이동우;김웅수;염근혁
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.35-48
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    • 2017
  • 스마트 환경에서는 센서, 디스플레이, 스마트폰 등 각종 장치들이 존재하며, 이러한 장치들을 이용하여 다양한 콘텐츠가 제공될 수 있다. 그러나 방대한 양의 콘텐츠가 다수의 사용자들에게 제공되고 있지만, 대부분의 환경에서 사용자에 대한 고려가 없거나 위치, 시간 등의 간단한 요소만을 고려하고 있어 사용자를 위한 유의미한 콘텐츠 제공에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하기 위해 사용자, 장치, 콘텐츠가 가진 상황 정보를 인지하여 콘텐츠를 추천할 수 있는 시스템인 상황인지 기반 콘텐츠 추천 시스템을 제시한다. 상황인지 기반 콘텐츠 추천 시스템은 스마트 환경의 컨텍스트를 추론하고 사용자와 콘텐츠의 정보를 이용하여 사용자의 콘텐츠별 선호도를 산출하고 사용자에게 콘텐츠를 추천한다. 이러한 시스템의 프로세스를 구축하기 위해 도메인 지식을 온톨로지 모델로 구축하고, 콘텐츠 추천 시스템을 설계 및 구현하기 위한 방법을 제시한다. 그리고 부산의 센텀시티를 도메인으로 하여 사례 연구를 진행하며 산출된 0.8730의 평균 절대값 오차를 이용하여 제시한 시스템의 콘텐츠 추천 성능의 우수성을 검증하였다.