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[국내논문] 대용량 정보처리기술을 통한 U-City 통합플랫폼 개선방안에 관한 연구
Research about the Methods to Improve the U-City Platform through High-Capacity Information Processing Technologies 원문보기

한국공간정보학회지 = Journal of Korea Spatial Information Society, v.23 no.3, 2015년, pp.55 - 65  

홍재주 (Shinyoung ESD company) ,  이병노 (Shinyoung ESD company) ,  이준형 (Shinyoung ESD company) ,  원동현 (Shinyoung ESD company)

초록
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현대도시와 환경에서 발생하는 여러 종류의 사회문제를 해결하기 위한 목적으로 다양한 정보를 처리하고 운영하는 U-City 통합플랫폼이 도입되었다. 시간이 지나감에 따라 더 많은 자료를 처리해야 하는 어려움과 더불어 제한된 자원으로 적시의 필요한 정보를 찾는 사용자들의 요구를 만족시켜야 하는 어려움에 직면하게 되었다. 플랫폼의 운영비가 더 증가하면 할수록, 이를 유지하고 지속적인 투자를 해야 하는가에 대한 우려가 거세졌다. 이에 우리는 기존의 플랫폼의 한계점을 집어보고, 새로운 요구가 무엇인지 분석하고 기능 등을 개선하고자 하는 항목을 도출하였다. 이를 위해, 대용량 데이터를 처리할 수 있는 새로운 기술을 적용하였으며 전산환경의 기반을 제시하였다. U-City 통합플랫폼의 고도화로 비용절감의 효과와 편익 증가를 기대한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

It was necessary for us to establish a U-City Integrated platform to handle information and to operate the processes in order to solve various social problems in the modern cities and environment. As time has passed, we have confronted to difficulty in handling massive data with limited storage and ...

Keyword

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문제 정의

  • 이에 본 연구는 현재 U-City 통합플랫폼을 구축하여 시범 운영 중인 지자체 담당자의 설문조사를 통해 현재의 U-City 통합플랫폼이 가진 한계점을 분석하고 개선사항을 반영하여 최신의 대용량 도시정보 처리기술을 적용하여 고도화된 U-City 통합플랫폼 구축방안에 대해 제시한다.
  • 본 연구의 흐름은 통합플랫폼을 둘러싼 대용량 정보처리기술과 U-City 통합플랫폼의 개념정립, 통합플랫폼의 운영현황 및 요구사항을 바탕으로 통합플랫폼의 활용에 있어 요구되는 기능과 이슈 및 한계점을 도출한다. 도출된 주요 한계점에 대해 기술적인 측면에서 개선사항을 제시하고 끝으로 앞서 진행된 내용을 바탕으로 시사점과 향후 연구방향을 제시하고자 한다.
  • 본 연구의 흐름은 통합플랫폼을 둘러싼 대용량 정보처리기술과 U-City 통합플랫폼의 개념정립, 통합플랫폼의 운영현황 및 요구사항을 바탕으로 통합플랫폼의 활용에 있어 요구되는 기능과 이슈 및 한계점을 도출한다. 도출된 주요 한계점에 대해 기술적인 측면에서 개선사항을 제시하고 끝으로 앞서 진행된 내용을 바탕으로 시사점과 향후 연구방향을 제시하고자 한다.
  • 특히 현재 정보화 시대를 넘어 데이터(Data)와 콘텐츠(Contents)가 양적으로 팽창하는 시대에 이르게 되어 현재 도시정보가 대용량화되고 있는 가운데, 대용량 데이터를 활용할 수 있는 오픈 API의 보편화 및 빅 데이터(Big Data) 분석과 관련된 기술들이 넘쳐나고 있다. 이에 본 연구에서는 U-City 통합플랫폼 활용에 대한 확장 필요성 대두와 관련 기술 환경의 빠른 변화에 발맞춰 연구목적에 맞는 도시정보기술에 대한 개념을 기술적 ․ 공간적인 차원에서 접근, 분석하여 효율적인 활용방법을 모색하고자 한다.
  • 이와 같은 통합플랫폼 운영에 대한 이슈와 구축에 대한 애로사항을 바탕으로 본 연구에서는 다변화된 시대에 맞춤형 정보를 제공하고 데이터의 관리․ 분석이 가능케 하며 요구사항을 충족하는 새로운 저장기술도입과 공간정보처리기술을 바탕으로 대용량 정보 수집을 위한 새로운 통합플랫폼 대용량 정보 처리저장분석 아키텍처를 설계 ․ 제안하여 문제점을 해결할 수 있는 방법을 모색하고자 한다.
  • U-City 통합플랫폼에서 대용량 도시정보 관점에서 본다면 기존 통합 데이터베이스와 더불어 지자체 내외부 도시행정 및 관리정보를 포괄하여, 관련 정보가 하나의 저장소에 모여 단위정보가 구성될 때 대용량 도시정보라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 정보의 변화 속에서도 유관기관의 관련 정보 및 내외부의 정보를 수용 할 수 있는 데이터베이스 통합저장소 구축방안을 제시한다(Figure 3).
  • 이 대표적으로 연구되고 있다. 이 기술의 응용 프로그램 인터페이스(API) 기능 테스트 결과는 Table 6, Table 7와 같으며, 이를 적용하기 위한 테스트를 실시한 결과 공간정보 서비스 API 제공이 제한적이고, 국외의 연구진에 의한 기술개발이 진행되는 상황으로 U-City 고도화 과정 상 발생되는 다양한 공간정보 분석요구를 수용하지 못하는 것으로 판단되어 본 연구에서는 HBase 기반의 공간정보서비스 기술을 자체 개발하여 U-City 고도화 과정에 적용하고자 한다.
  • 대용량 도시정보를 활용하기 위한 IT기술의 급진적발전과 날이 갈수록 수집되고 축적되는 다양한 형태의 도시정보가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이에 관련 문헌들의 고찰과 요구사항 분석을 통하여 대용량 도시정보기술의 개념과 특성을 정의하고 U-City 통합플랫폼이 갖춰야할 요구기능과 개선사항을 도출 하였고, 이를 바탕으로 대용량 도시정보의 활용성을 극대화하고 대용량 도시정보기술을 통하여 지속적인 통합플랫폼의 고도화 기반을 마련하고자 하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
U-City 통합플랫폼을 통해 거둔 효과는? U-City 통합플랫폼은 고도화된 통신 기술과 다양한 종류의 센서(Sensor) 네트워크 기반 및 정보 수집 장치를 통해 도시에서 발생되는 활동정보를 수집하여 정보화하고 저장, 활용에 대한 서비스를 제공하고 있다. 이는 도시 관리의 효율성 제고뿐만 아니라 대민 서비스 향상 및 공공서비스 제공에 대한 비용 절감 효과를 거두었으며, 방범, 방재, 교통 분야의 관제와 시설물 관리 등 도시 운영과 관련된 상황을 통합적으로 제어하여 시민의 생활의 편익과 지능적인 도시 생활 서비스 지원할 수 있도록 하기 위해 U-City 통합운영센터에 GIS 기반의 핵심 기능을 제공하고 있다.
U-City 통합플랫폼이 제공하는 것은? U-City 통합플랫폼은 고도화된 통신 기술과 다양한 종류의 센서(Sensor) 네트워크 기반 및 정보 수집 장치를 통해 도시에서 발생되는 활동정보를 수집하여 정보화하고 저장, 활용에 대한 서비스를 제공하고 있다. 이는 도시 관리의 효율성 제고뿐만 아니라 대민 서비스 향상 및 공공서비스 제공에 대한 비용 절감 효과를 거두었으며, 방범, 방재, 교통 분야의 관제와 시설물 관리 등 도시 운영과 관련된 상황을 통합적으로 제어하여 시민의 생활의 편익과 지능적인 도시 생활 서비스 지원할 수 있도록 하기 위해 U-City 통합운영센터에 GIS 기반의 핵심 기능을 제공하고 있다.
현재 U-City 통합플랫폼의 역할은? 현재 U-City 통합플랫폼은 종합적인 도시 정보 운영에 필요한 10개 모듈(통합관제, 업무운영포털, 서비스유틸리티, 외부연계모듈, 통합플랫폼 DB, 상황제어미들웨어, 통신미들웨어, 단위서비스관리모듈, 단말연계 미들웨어, 현장장치 미들웨어)을 Figure 2와 같이 구축하여 5개 U-서비스 영역 20개의 상황 이벤트에 대한 사항을 처리하고 있다.1)
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참고문헌 (15)

  1. Ahn, J, W; Shin, D. B. 2009, A Study on the Establishment of U-City Data Management, The Koean Society for Geospatial Information System (KOGSIS) 17(2):27-35. 

  2. Andrew. P; Erik. P; Alexander. R; Daniel. J. A; David. J. D; Samuel. M; Michael. S. 2009. A Comparison of Approaches to High-capacity Data Analysis. Proceedings of the 2009 ACM SIGMOD International Conference on Management of data. in SIGMOD 09' pp. 165-178. 

  3. Cho, B. S; Jeong, W. S; Cho, H. S. 2006, A Study on the Business and Trend of u-City, Electronics and Telecommunications Trends 21(4):152-162. 

  4. Conslove, 2015, Accessed May 27 http://www.conslove.co.kr/news/articleView.html?idxno38286. 

  5. Han, S. G. 2013, Design and Implementation of the Spatial HBase for Spatial Big Data, p 7-10, Graduate School of Konkuk University press. 

  6. Kang, A. T; Kang, Y. O. 2005. Location Inference of Twitter Users using Timeline Data, Journal of Korea Spatial Information Society, 23(2):69-81. 

  7. Kang, H. K. 2009, Efficient Hybrid Index Structures based on the R-Tree for Large Spatial Data, p. 5-6, Gunguk University Press. 

  8. Kang, J. M; Baik, S. H; Kim, N. G; Park, J. K. 2009, A Study on Organization of Service Function on the Integrated Management Platform of the u-City, Korean Journal of Geomatics, 27(4):477-484. 

  9. Kang, J. M; Seo, D. S; Baik, S. H; Seo, M. W; Park, J. K. 2008, Analysis of GIS Function of Integrated Management Platform for the u-City Service, Korean Journal of Geomatics, 26(6):571-581. 

  10. Kim, J. J; Han, S. G; Sin I. S; Han, K. J. 2013, Spatial HBas : An Extension of HBase for Spatial Big Data, Korean Institute of Information Scientisets and Engineers, 40(5):295-304. 

  11. Kim, M. G; Yoon, D. H; Koh, J. H. 2015. A Study on the Development Strategy for Future GeoSpatial Open Platform, Journal of Korea Spatial Information Society, 23(2):59-68. 

  12. Phil. W. 2011, Geohasg Intro, Vancouver, BC, Canada, Accessed March 31. http://www.bigfastblog.com/geohash-intro. 

  13. Sherif. S; Anna L; Daniel. M. B; Mohammad. A. 2011. A Survey of Large Scale Data Management. Approaches in Cloud Environments IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS, 13(3):311-339. 

  14. The Apache Software Foundation, 2015, HBase COM. Accessed April 5. http://hadoop.apache.org/. 

  15. Yu, S. C; Choi, W. W; Shin, D. B; Ahn, J. W, 2013, A Study on Concept and Services Framework of Geo-Spatial Big Data, Journal of Korea Spatial Information Society, 22(6):13-21. 

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