• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권7호
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• pp.475-487
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• 2020

The paper aims to facilitate a discussion around how big data technologies and data from citizens can be used to help public administration, society, and policy-making to improve community's lives. This paper discusses opportunities and challenges of big data strategies for government, society, and policy-making. It employs the presentation of numerous practical examples from different parts of the world, where public-service delivery has seen transformation and where initiatives have been taken forward that have revolutionized the way governments at different levels engage with the citizens, and how governments and civil society have adopted evidence-driven policy-making through innovative and efficient use of big data analytics. The examples include the governments of the United States, China, the United Kingdom, and India, and different levels of government agencies in the public services of fraud detection, financial market analysis, healthcare and public health, government oversight, education, crime fighting, environmental protection, energy exploration, agriculture, weather forecasting, and ecosystem management. The examples also include smart cities in Korea, China, Japan, India, Canada, Singapore, the United Kingdom, and the European Union. This paper makes some recommendations about how big data strategies transform the government and public services to become more citizen-centric, responsive, accountable and transparent.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.95-102
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• 2023

Road accidents not only caused loss of human lives but also costed 3% of gross domestic product in most of the countries. The road accidents pose significant challenges to public safety and urban transportation management. There is a need to identify the high-risk area of accidents along with the critical day of week and vulnerable time period in order to implement effective preventive measures and optimizing the resource allocation. We collected 5,012 accident data from 대구교통종합정보. This study identified the high-risk locations, days of week, and time periods for accidents in Daegu and estimated the conditional probabilities of accidents occurring based on combinations of location, day of the week, and time period. The result is visualized in the form of dashboard in Tableau. This study holds substantial practical significance for urban planners, transportation authorities, and policymakers in Daegu to strategically allocate resources for traffic management, law enforcement, and targeted safety campaigns.

• 국제초고층학회논문집
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• 제6권4호
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• pp.301-306
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• 2017

The design and construction of supertall buildings has grown dramatically in recent years. This area of practice has traditionally fallen within the purview of a very small group of architects and engineers, but this is rapidly changing, as unprecedented growth and densification has spread to markets not traditionally known for high rise construction. The design community has been increasingly committed to the adoption of green and sustainable design, and the integration of smarter, cleaner technologies across the building spectrum. This paper examines current supertall design trends, and suggests that recently completed and planned projects are trending towards more sustainable solutions, and that a unique set of best practices are emerging specific to Supertalls.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.3-10
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• 2024

본 연구는 국내 최초 스마트시티로 지정된 건설 현장에 적용된 스마트건설장비의 효과를 분석하여 향후 스마트건설장비의 발전 및 활성화 방안을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해 토목공사 현장에 적용되는 대표적 스마트건설장비인 머신가이던스(Machine Guidance; MG)기술에 의한 안전시스템과 시공시스템의 실제적 활용 효과와 문제점을 분석한 후에 개선방안을 제시하였다. MG안전시스템과 MG시공시스템 모두 결과적으로 시공성 개선에 충분히 활용성이 있음을 파악하였고, MG시스템에 의한 작업결과의 승인문제와 잦은 현장 장비교체에 의한 시스템 변경문제, 고령의 현장 근로자의 사용성 개선문제 등이 속히 해소해야 할 과제로 분석되었으며, 연구에서는 이러한 문제에 대해 현장에서 해결한 일부 방안을 제시하였다. 연구에서 제시한 활용효과와 문제점 등은 머신가이던스기술을 현장에 상당기간 실제로 적용한 후에 직접 활용한 근로자와 관리자 등을 통하여 분석하였으므로, 장비자동화를 위한 실증적 분석 자료가 많지 않은 점에서 향후 유사 현장에 적용하기 위한 선행자료로 활용성을 갖을 수 있다.

• 한국건축시공학회지
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• 제23권5호
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• pp.571-581
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• 2023

최근 국내 건설산업은 건설업체의 경영난과 물량 감소로 인해 위축되고 있다. 국내 건설사들은 건설시장에서의 경쟁 우위 확보를 위해 모든 공종에 대해 원가절감 및 품질향상을 위한 노력을 기울이고 있다. 가치공학(VE) 기법은 건축공사에서 원가절감뿐만 아니라 공기 단축과 품질향상을 위한 도구로 활용되는데, 골조 공사 분야에 적용되는 성과가 상대적으로 미미한 실정이다. 공장 건설에서 골조 공사는 전체 공정에 큰 영향을 미치는 주요 공정이므로 골조 공사 계획단계에서 VE 기법을 도입해 설계도서와 현장 여건을 분석하여 품질과 안전을 확보하면서 공사 기간 단축, 원가절감, 작업성을 높일 수 있는 대안을 개발할 필요가 있다. 본 연구는 공기 단축, 원가절감, 시공 안전성 확보를 위한 기초연구가 될 것으로 기대된다.

• 서비스연구
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• 제13권4호
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• pp.97-112
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• 2023

연구 배경: 현대 사회에서 공공디자인의 중요성은 도시 기능과 시민의 삶의 질 향상에 기여하는 데 크게 자리 잡고 있다. 공공시설물은 사용자의 접근성을 높이고, 편리함과 안전성을 제공함으로써 사용자 경험을 풍부하게 하며, 도시의 가치를 높이는 중추적 역할을 해왔다. 이 연구는 공공시설물의 중요성을 인식하고, 도시가 직면한 문제들을 해결하고 지속 가능하며 포용적인 도시로 나아가는 데 있어서 스마트 공공시설물의 발전 가능성을 탐구한 것이다. 연구 방법: 문헌 연구는 스마트 공공시설물에 대한 기존 이론과 연구 결과를 종합적으로 검토한다. 사례 연구는 국내외 도시에서 구현된 스마트 공공시설물의 실제 사례를 분석해 효과, 사용자 만족도, 개선점 등을 도출한다. 분석 및 논의를 통해 사례 연구의 결과를 분석하고, 스마트 공공시설물 발전 가능성에 대해 논의한다. 연구 결과: 스마트 공공시설물이 도시 관리, 에너지 효율성, 안전, 정보 접근성 등 여러 면에서 긍정적인 변화를 불러오고 있음을 확인했다. 또한, 도시 관리 측면에서는 최적화되고, 사회적 포용성, 환경 보호, 시민 참여 촉진, 그리고 기술적 혁신을 촉진하는 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 변화는 도시의 물리적 공간과 디지털 기술이 결합한 새로운 도시 형태를 창출하며, 도시의 삶의 질을 향상한다. 결론: 이 연구는 스마트 공공시설물의 서비스 및 디자인 측면의 시사점, 현황과 기능, 그리고 도시환경 및 시민의 삶에 미치는 영향을 탐구했다. 결론적으로, 스마트 공공시설물은 도시 관리의 최적화, 에너지 효율성 향상, 정보 접근성 증진, 사용자 중심의 디자인, 상호작용 증대 및 사회적 포용의 긍정적인 변화를 불러왔다. 기술혁신과 공공시설물의 통합으로 도시를 효율적이고 능동적으로 만들며, 데이터 기반 의사결정과 최적화된 서비스 제공을 가능케 했다. 이러한 발전은 도시의 물리적 공간과 디지털 기술의 결합을 통해 새로운 형태의 도시환경 창출을 가능케 한다. 스마트 공공시설물의 발전은 도시 개발의 방향을 제시하며, 미래의 도시는 더 지능화되고 능동적이며, 사용자 친화적인 공간으로 변화를 꾀할 수 있다. 따라서 공공디자인에서 중추적 역할을 담당할 것이다. 또한, 도시환경과 시민의 삶의 질을 개선하는 데 크게 기여할 수 있다.

• 한국환경과학회지
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• 제30권2호
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• pp.153-159
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• 2021

This study aims to suggest the direction of urban regeneration policies of Gangwon-do in accordance with COVID-19 outbreak, and the results are as follows. First, it is inevitable to urgently execute the project from the perspective of cities and counties in Gangwon-do, where the promotion of urban regeneration projects has been delayed due to COVID-19 incident. As a result, it is highly likely to cause the employees overloaded and have negative effect on achieving the goals of urban regeneration, so, it is necessary to provide support measures at the government and provincial level, such as the actual execution index and the adjusting time of start and completion of particular business. Second, as the uncertainty of COVID-19 continues, it needs to strengthen the operation and monitoring of urban regeneration support centers in Gangwon-do and examine the changes in business operation plans in advance. In particular, the decrease in visitors to traditional markets and restaurants is expected to have a direct effect on small business owners engaged in the service industry. Therefore, it is necessary to actively consider the utilization plans of smart city regeneration, such as online shopping and non-contact payment. Third, it is necessary to phase in smart urban regeneration training focused on information weakness to narrow the digital gap, in preparation for general lifestyle changes such as contactless and non-face-to-face interactions. At a time when new light is being shed on local areas, which are quieter than heavily populated cities, a project that reflects the regional characteristics and culture of Gangwon-do is necessary.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.351-363
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• 2023

Visual structural inspections are an inseparable part of post-earthquake damage assessments. With unmanned aerial vehicles (UAVs) establishing a new frontier in visual inspections, there are major computational challenges in processing the collected massive amounts of high-resolution visual data. We propose twin deep learning models that can provide accurate high-resolution structural components and damage segmentation masks efficiently. The traditional approach to cope with high memory computational demands is to either uniformly downsample the raw images at the price of losing fine local details or cropping smaller parts of the images leading to a loss of global contextual information. Therefore, our twin models comprising Trainable Resizing for high-resolution Segmentation Network (TRS-Net) and DmgFormer approaches the global and local semantics from different perspectives. TRS-Net is a compound, high-resolution segmentation architecture equipped with learnable downsampler and upsampler modules to minimize information loss for optimal performance and efficiency. DmgFormer utilizes a transformer backbone and a convolutional decoder head with skip connections on a grid of crops aiming for high precision learning without downsizing. An augmented inference technique is used to boost performance further and reduce the possible loss of context due to grid cropping. Comprehensive experiments have been performed on the 3D physics-based graphics models (PBGMs) synthetic environments in the QuakeCity dataset. The proposed framework is evaluated using several metrics on three segmentation tasks: component type, component damage state, and global damage (crack, rebar, spalling). The models were developed as part of the 2^nd International Competition for Structural Health Monitoring.