대도시의 도시 컴퓨팅 과제

오늘날 대도시는 교통 혼잡, 대기 오염, 에너지 소비와 같은 큰 문제에 직면해 있습니다. 대도시의 이러한 큰 문제는 다음을 사용하여 해결할 수 있습니다. 빅 데이터 (즉, 대량의 데이터 처리를 의미함).

이것이 바로 도시 컴퓨팅입니다. 다음과 같이 간단하게 정의할 수 있습니다. 대도시의 큰 문제에 대처하기 위한 빅데이터의 사용.

이에 대해 좀 더 자세히 설명하겠습니다.

도시 컴퓨팅은 도시 공간의 다양한 소스에서 생성되는 빅데이터와 이기종 데이터를 수집, 통합, 분석하는 프로세스를 포함합니다. 이러한 데이터 소스에는 센서, 모바일 디바이스, 차량, 건물, 사람 등이 포함됩니다.

어반 컴퓨팅이란 무엇인가요?

라는 제목의 논문에서 "도시 컴퓨팅: 개념, 방법론 및 애플리케이션'라는 제목의 글에서 저자는 어반 컴퓨팅을 구현하기 위한 일반적인 프레임워크를 소개합니다.

어반 컴퓨팅은 비침입형 유비쿼터스 센싱 기술, 고급 데이터 관리, 분석 모델, 새로운 시각화 방법을 연결하여 도시 환경, 인간의 삶의 질, 도시 운영 시스템을 개선하는 솔루션을 개발합니다.

또한 도시 컴퓨팅은 학제 간 분야라는 점을 강조해야 합니다. 도시 공간의 맥락에서 컴퓨팅 과학을 교통, 토목 공학, 경제, 생태학, 사회학 등 다른 분야와 통합합니다.

아마도 지금 여러분의 머릿속을 맴도는 가장 큰 질문은 대도시의 문제를 극복하기 위해 도시 컴퓨팅을 어떻게 구현할 것인가 하는 것입니다.

좋은 소식은 이를 위한 프레임워크가 있다는 것입니다!

도시 컴퓨팅 프레임워크

프레임워크는 네 가지 계층으로 구성됩니다: 도시 센싱, 도시 데이터 관리, 데이터 분석, 서비스 제공입니다. 각 계층에는 특정 기능이 있습니다.

The 도시 감지 레이어는 도시 공간에서 데이터를 수집하는 역할을 담당합니다. 이 데이터 수집은 참여형 센싱, 크라우드 센싱, 모바일 센싱과 같은 다양한 기술을 통해 수행될 수 있습니다.

The 도시 데이터 관리 레이어를 사용하면 시공간 정보와 텍스트를 모두 통합하는 인덱싱 구조로 데이터를 구성하여 효율적인 데이터 분석을 지원할 수 있습니다.

에서 데이터 분석 계층와 같은 다양한 기술 데이터 마이닝, 머신 러닝및 데이터 시각화 는 데이터의 패턴을 식별하고 후속 의사 결정에 필요한 유용한 정보를 얻는 데 사용됩니다.

The 서비스 제공 레이어는 사람들의 운전 경험을 개선하고 교통 혼잡, 대기 오염, 에너지 소비를 줄이기 위한 다양한 솔루션과 서비스로 구성됩니다. 예를 들어, 교통 이상 징후가 감지되면 이 정보는 교통 당국에 전달되어 교통량을 분산하고 이상 징후를 진단할 수 있도록 합니다.

그렇다면 어반 컴퓨팅이 직면한 과제는 무엇일까요?

이상적인 구현을 위해 어반 컴퓨팅은 세 가지 큰 과제에 직면해 있습니다:

1.감지 및 데이터 수집.

이 과제는 도시에 배포된 센서 수의 한계를 고려하여 비침입적이고 지속적인 방식으로 도시 데이터를 수집하는 방법에 관한 것입니다.

새로운 감지 인프라를 구축하면 목표를 달성할 수 있지만, 도시의 부담이 커질 수 있습니다.

센서로서의 인간은 소셜 미디어에 게시한 게시물이나 GPS 흔적을 사용하여 주변에서 일어나는 이벤트를 파악함으로써 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 새로운 개념입니다.

센서로서의 인간은 다음과 같은 새로운 과제를 가져옵니다:

디바이스 에너지 사용량 증가;
개인 정보 보호;
사용자가 균일하게 분포되어 있지 않고 동일한 빈도로 감지 판독값을 보내지 않기 때문에 편향된 데이터가 발생합니다;
사용자가 제공하는 비정형, 암시적, 노이즈 데이터. 반면, 기존 센서에서 생성되는 데이터는 잘 구조화되고 명시적이며 깔끔하고 이해하기 쉽습니다.

2. 이기종 데이터.

데이터 마이닝과 머신러닝 기술은 일반적으로 한 가지 종류의 데이터만 처리합니다. 하지만 도시 문제를 해결하려면 다양한 요인을 고려해야 합니다(예: 대기 오염을 조사하려면 교통 흐름, 기상학, 토지 이용에 대한 동시 연구가 필요함).

3. 하이브리드 시스템.

데이터가 디지털 세계에서 생성되고 소비되는 검색 엔진이나 디지털 게임과 달리, 도시 컴퓨팅은 일반적으로 트래픽과 소셜 미디어를 결합하여 두 세계의 데이터를 통합합니다.

하이브리드 시스템의 설계는 많은 디바이스 및 사용자와 동시에 통신하고 다양한 형식의 데이터를 송수신해야 하므로 기존 시스템보다 훨씬 더 까다롭습니다.

어반 컴퓨팅의 주요 애플리케이션은 무엇인가요?

도시 컴퓨팅 애플리케이션은 무수히 많을 수 있습니다.

애플리케이션은 도시 계획, 교통, 환경, 공공 안전 및 보안, 에너지, 경제, 생태, 사회 등 7가지 카테고리로 분류할 수 있습니다.

각 기능에 대해 간략하게 설명합니다:

도시 계획.

스마트 시티를 구축하려면 계획이 중요합니다. 이 범주에는 교통 네트워크의 근본적인 문제 감지, 도시의 기능적 지역(예: 사람들의 다양한 요구를 지원하고 교육 지역 또는 비즈니스 지구와 같은 조직화 기술 역할을 하는 지역) 발견, 도시의 경계를 감지하여 도시의 진화를 이해하는 것이 포함됩니다.