최근 u-City와 같은 신도시는 물론 기존 도시에서도 다양한 지능형 도시공간정보 서비스 제공에 대한 관심이 높아가면서, 이들 서비스간 상호운용성 확보를 위한 표준의 보급 및 서비스 적합성 평가가 요구된다. 지능형 도시공간정보 서비스 표준 확산을 목적으로 지능형 도시공간정보 서비스 적합성 평가를 일관성 있게 추진하기 위해서는 지능형 도시공간정보 서비스 적합성 평가모델이 필요하다. 이 평가모델 수립은 기존의 적합성 개념 검토 등 개념정의에서부터 출발하여 국내외 적합성 관련 사례조사 및 분석을 토대로, 지능형 도시공간정보 서비스 및 서비스 표준체계에 입각하여 지능형 도시공간정보 서비스 적합성 평가모델을 제시하였다. 이어 구체적으로 상황인지 상수도 상수유량모니터링에 이를 적용해 봄으로써 지능형 도시공간정보 서비스 확산 및 서비스 적합성 평가모델의 적용방향을 모색하였다.
IT를 매개로 서로 다른 분야의 기술들이 상호 융합되어 새로운 서비스 또는 기술을 제공하는 유비쿼터스 패러다임은 도시에 대한 새로운 시각을 제공하고 있다. u-City는 첨단 정보통신 인프라와 유비쿼터스 정보서비스를 도시공간에 융합하여 도시생활의 편의 증대와 삶의 질 향상, 체계적 도시관리에 의한 안전보장과 시민복지 향상, 신산업 창출 등 도시의 제반기능을 혁신시킬 수 있는 차세대 정보화 도시를 의미한다. 성공적인 u-City 건설을 위해서 기존의 지자체GIS 개념을 확대한 지능형 도시공간정보의 개념이 필요하며, 지능형 도시공간정보를 효율적으로 제공하기 위한 서비스가 요구된다. 이러한 지능형 도시공간정보 서비스는 도시 전반의 영역에서 제시될 수 있으므로 다양한 서비스를 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 지능형 도시공간정보의 개념을 살펴보고, 기존 u-City 관련 서비스 분류에 관한 선행 연구내용을 중심으로 지능형 도시공간정보 서비스 분류체계를 제시였다.
급속도로 발전하는 정보통신 기술과 함께 유비쿼터스 기술이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이러한 유비쿼터스 기술은 도시정보 서비스에 대한 새로운 기능을 제시하고 있다. u-City는 첨단 정보통신 인프라와 유비쿼터스 정보서비스를 도시공간에 융합하여 도시생활의 편의 증대와 삶의 질 향상, 체계적 도시 관리에 의한 안전보장 등 도시의 제반기능을 혁신시킬 수 있는 차세대 정보화 도시이다. 성공적인 u-City 건설을 위해서는 기존 지자체GIS 서비스를 확대한 지능형 도시공간정보의 개념이 필요하며, 이를 기반으로 한 효율적인 지능형 도시공간정보 서비스를 제공하기 위해서는 무엇보다 다양한 분야에서의 도시공간정보에 대한 연계통합이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 도시공간정보의 효율적 활용과 상호운용성 기반의 지능형 도시공간정보 연계통합을 위한 '지능형 도시공간정보 연계통합 모델'을 제시하도록 한다.
최근 IT(Information Technology)산업의 가장 핵심적 키워드는 산업 내 혹은 산업간의 융합화 즉 컨버전스(Convergence)라 할 수 있다. 즉, IT를 매개로 서로 다른 분야의 기술들이 상호 융합되어 새로운 서비스 또는 기술을 제공하는 융합화 현상이 나타나고 있다. 이러한 융합의 핵심에는 유비쿼터스라는 패러다임이 있으며, 유비쿼터스 패러다임은 도시에 대한 새로운 시각을 제공하였다. u-City는 첨단 정보통신 인프라와 유비쿼터스 정보서비스를 도시공간에 융합하여 도시생활의 편의 증대와 삶의 질 향상, 체계적 도시관리에 의한 안전보장과 시민복지 향상, 신산업 창출 등 도시의 제반기능을 혁신시킬 수 있는 차세대 정보화 도시로 정의된다. 성공적인 u-City 건설을 위해선 기존의 지자체GIS 개념을 확대하여 지능형 도시공간정보의 개념이 필요하며, 지능형 도시공간정보를 효율적으로 서비스하기 위한 서비스 표준체계가 필요하다. 즉, u-City의 실질적 구현 및 운영을 위해서는 정보(컨텐츠)가 필요하며. 이를 위해선 도시공간정보의 상호운용성의 확보가 필요한 시점이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 지능형 도시공간정보의 개념과 지능형 도시공간정보 서비스 표준체계를 제시하도록 한다.
상황 인지 컴퓨팅에서 상황정보 추론 기능은 상황정보 관리를 위해 중요한 기능 중의 하나이다. 상황정보 추론 기능은 하위 레벨의 상황정보들로부터 사용자의 상황을 나타내는 상위 레벨의 상황정보를 제공한다. 인프라 기반 지능형 공간에서 중앙 집중 형의 상황정보 관리 시스템은 상황정보 추론을 위한 자원 소모를 고려할 필요가 없었다. 하지만 자원이 제약된 장치들로만 구성된 개인 지능형 공간에서는 공간 내 전체의 자원 소모뿐만 아니라 상황정보 관리자 역할을 하는 장치 (coordinator)들의 자원 소모가 최소화 되어야 한다. 본 논문에서는 중앙 집중적인 상황정보 추론 작업을 분배하여 개인 지능형 공간 내의 다른 장치들에게 작업을 분산시키는 상황정보 추론 작업 분배 기법을 제안한다. 제안된 분배 기법은 건강정보, 환경정보, 지리정보 같이 상황정보가 자주 발생하는 환경에서 더 효율적이다. 상황정보 추론작업을 분배 함으로써 상황정보 추론을 위한 개인 지능형 공간의 전체의 처리량을 크게 증가시키지 않으면서 코디네이터의 처리량을 줄일 수 있다. 본 논문의 작업분배 기법은 상황정보 추론의 역할을 하는 코디네이터와 분산된 로컬 상황정보 추론기능을 제안한다. 본 논문에서는 제안된 상황정보 추론 기능을 개인 지능형 공간을 구성하는 장치들에 각각 구현하고 상황정보 추론을 위한 처리부하를 측정하여 제안된 기법의 실행 가능성을 보였다.
급속도로 발전하는 정보통신 기술과 함께 유비쿼터스 기술이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이러한 유비쿼터스 기술은 도시정보 서비스에 대한 새로운 기능을 제시하고 있다. u-City는 첨단 정보통신 인프라와 유비쿼터스 정보서비스를 도시공간에 융합하여 도시생활의 편의 증대와 삶의 질 향상, 체계적 도시 관리에 의한 안전보장 등 도시의 제반기능을 혁신시킬 수 있는 차세대 정보화 도시이다. 성공적인 u-City 건설을 위해서는 기존 지자체GIS 서비스를 확대한 지능형 도시공간정보의 개념이 필요하며, 이를 기반으로 한 효율적인 지능형 도시공간정보 서비스를 제공하기 위해서는 무엇보다 다양한 분야에서의 도시공간 정보에 대한 연계통합이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 도시공간정보의 효율적 활용과 상호운용성 기반의 지능형 도시공간정보 연계통합을 위한 '지능형 도시공간정보 연계통합 모델'을 제시하도록 한다.
스마트 공간은 주변 환경과 상호 작용하여 인간을 지원하는 기술이며, 내장된 동적 지능형 환경을 가지고 있다. 이 논문은 스마트 공간에서 사용자 맞춤 동적 지능형 환경을 제공하는 프레임워크를 제안한다. 사용자 맞춤 지능형 서비스를 제공하는 기존 연구에서는 사용자의 관심사를 명시적으로만 분석하고, 스마트 공간을 고려하지 않았다. 암시적 관심사 분석은 명시적 관심사 분석보다 사용자에게 흥미가 있을 수 있는 서비스의 제안이 가능하지만, 분석 시 명시적 관심사 분석보다 높은 성능을 요구한다. 그리고 스마트 공간은 공간의 정보들과 상호작용하여 유용한 정보를 얻을 수 있다. 연구에서 제안된 프레임워크는 스마트 공간에 적합하도록 근접 기반 사물 소셜 네트워크를 이용한다. 또한, 암시적 관심사 분석은 사물의 소셜 미디어 정보와 공간 정보를 이용하여 스마트 공간을 위한 지능형 정보를 제공한다. 그리고 스마트 공간 특성을 고려하여 정확도를 유지하면서 성능 저하를 막는 방법을 제안한다.
우리가 살아가는 삶속에 깊숙이 파고든 공간정보는 유비쿼터스 시대에 맞춰 지능형 공간정보로 진화하고 있다. 또한 이를 이용한 다양한 서비스 모델이 소개되고 있다. 하지만 이러한 서비스에 대하여 사용자와 제공자에게 동시에 설명할 수 있는 분류체계는 존재하지 않는다. 이에 다양한 지능형 공간정보 서비스들을 체계적으로 분류할 수 있는 체계가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 지능형 공간정보의 개념을 소개하고 공간정보 서비스들의 특성을 고려한 서비스 분류 체계를 개발하였다. 개발된 지능형 공간정보 서비스분류 매트릭스는 지능수준 척도, 공간정보 정확도, 서비스 영역을 기준으로 하였다. 본 연구에서 제안한 서비스 분류 매트릭스는 두 가지 관점에서 활용될 수 있다. 첫째, 지능형 공간정보의 수요가 늘어나면서 유사한 기능만을 가진 채 실수요를 반영하지 못하고 중복된 서비스들이 나타나는 현실을 개선시킬 수 있다. 둘째, 공간정보 산업의 현황을 들여다보고 새로 진입하게 되는 서비스의 목표 선정이나 미래의 발전 방향을 제시할 수 있다. 이러한 활용을 토대로 서비스 분류 매트릭스는 새로운 블루오션 창출과 같이 공간정보 사업 활성화를 이루는데 도움이 될 수 있다. 하지만, 서비스 분류 매트릭스는 향후 개발될 다양한 서비스를 적용하는데 있어 문제점이 없도록 수정과 보완이 필요하다. 그리고 분류 매트릭스는 궁극적으로 서비스 로드맵을 작성하기 위한 자료로 활용되거나 참조모델로서 활용될 수 있도록 해야 할 것이다. 하여 U-City의 미래를 더욱 밝게 할 것이다.
최근 GIS는 지리정보에 u-IT 기술을 접목하여 새로운 지능형 지리정보 기술로 융합 및 확장되어 가는 추세이다. 이미, 지리공간정보와 관련한 글로벌 IT 업계에서는 GeoSpatial Web 기술을 통해 실세계와 가상세계를 연계하고 있으며, 사용자가 쉽게 지리공간정보에 접근, 활용할 수 있는 엔진이나 플랫폼 등의 기술 개발에 주력하고 있다. 이에 본고에서는 지능형 지리정보 기술의 핵심인 GeoSpatial Web 에 관해 간략히 살펴보고, 아울러 국내외 지능형 지리정보 기술 동향 및 u-GIS 표준화 동향을 분석함으로써, 향후 지능형 지리정보 기술이 세계 시장에서 경쟁력을 가진 기술 분야로 진출할 수 있는 기술 개발 전략을 제시하고자 한다.
도시공간정보 통합플랫폼은 도시의 체계적이고 과학적인 관리, 특히 지상 및 지하시설물 관리에 필요한 센서 및 미들웨어 기술, 유무선 네트워크, GIS-USN 연계 등의 요소기술이 집적된 지능형 도시운영 시스템 기반 환경으로 정의된다. 도시공간정보 통합플랫폼은 도시 시설물 관리 대상 시설물인 상수도, 하수도, 가스, 난방, 송유, 전력, 통신의 지하시설물과 교량, 육교, 터널 등 도시 지상시설물 등 도로기반시설물 관리를 지능화 할 수 있는 시스템을 제공한다. 본 논문에서는 지능형 도시공간정보 통합플랫폼 참조모델 개발을 위해 개방형 분산처리 레퍼런스 모델 (RM-ODP, Reference Model for Open Distributed Processing)의 적용을 통해 표준화된 참조모델을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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