마인드 맵 갤러리 도시정보론
이 마인드 맵는 EdrawMind를 사용하여 작성되었으며, 도시 경관에 관한 포괄적인 내용을 분석하고 정리한 자료입니다. 도시 경관의 개념, 구성 요소, 계획 및 설계 원칙, 관리 방안 등 주요 영역별로 세부 항목과 함께 구체적인 내용을 상세히 분류하여, 도시 경관의 이해와 실제 적용에 필요한 정보를 제공합니다.
2024-12-10 09:21:04에 편집됨이 마인드 맵는 EdrawMind를 사용하여 작성되었으며, 도시 경관에 관한 포괄적인 내용을 분석하고 정리한 자료입니다. 도시 경관의 개념, 구성 요소, 계획 및 설계 원칙, 관리 방안 등 주요 영역별로 세부 항목과 함께 구체적인 내용을 상세히 분류하여, 도시 경관의 이해와 실제 적용에 필요한 정보를 제공합니다.
이 마인드 맵는 EdrawMind를 사용하여 작성되었으며, 도시탐구기행에 관한 포괄적인 내용을 분석하고 정리한 자료입니다. 도시의 역사, 문화, 건축, 경관 등 다양한 측면에서의 탐구 내용을 주요 영역별로 세부 항목과 함께 구체적으로 분류하여, 도시에 대한 이해와 탐구를 위한 정보를 제공합니다.
이 마인드 맵는 EdrawMind를 사용하여 작성되었으며, 도시 경관에 관한 포괄적인 내용을 분석하고 정리한 자료입니다. 도시 경관의 개념, 구성 요소, 계획 및 설계 원칙, 관리 방안 등 주요 영역별로 세부 항목과 함께 구체적인 내용을 상세히 분류하여, 도시 경관의 이해와 실제 적용에 필요한 정보를 제공합니다.
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도시정보론
3주차(빅데이터의 정의 및 활용)
1. 빅데이터
빅데이터란?
단순히 양적인 개념뿐만 아니라 복잡하고 다양한 질적인 개념 포함.
기존 어플리케이션이나 도구로 다루기 어려운 대규모 데이터셋.
정형 또는 비정형 형태의 방대한 데이터를 설명하는 전문 용어.
정의
가트너
대규모, 고속, 다양성의 특성을 가진 정보 자산.
맥킨지
데이터베이스 소프트웨어가 처리하기 어려운 규모.
IDC
초고속 데이터 수집 및 발굴을 지원하는 기술 및 아키텍처.
빅데이터의 출현 배경
2012년 세계경제포럼에서 선정되며 주목받음.
상황 인식, 문제 해결, 미래 전망 가능.
기술 패러다임의 변화와 관련.
빅데이터의 특징 (5V)
Volume(크기)
대량 데이터 증가.
Variety(다양성)
데이터 유형 다양성 (정형/비정형 데이터).
Velocity(속도)
실시간 정보 처리.
Value(가치)
패턴 발견과 데이터 가치 강조.
Veracity(정확성)
데이터 신뢰성.
빅데이터의 형태
정형 데이터
구조화된 형태 (예 건축물 대장 정보).
반정형 데이터
메타데이터 포함 (예 XML).
비정형 데이터
구조화되지 않음 (예 소셜 데이터, 텍스트).
빅데이터의 소스
소셜 데이터
SNS 댓글, 이미지, 동영상.
머신 데이터
IoT 기기 센서 데이터.
거래 데이터
구매 및 금융 거래 정보.
빅데이터 분석 서비스 제공 플랫폼
정부 및 민간의 데이터 인프라 서비스
정부통합전산센터
K-ICT 빅데이터센터
공공데이터포털 등.
2. 공간빅데이터
공간빅데이터의 개념
공간정보와 융합된 속성정보를 통합 분석하여 의미 있는 정보 추출.
정형/반정형/비정형 데이터를 실시간 처리.
공간빅데이터의 체계
국가공간정보포털 제공.
공간빅데이터의 특성 (4V)
Value(가치)
새로운 가치를 창출.
Veracity(정확성)
신뢰성.
Versatile(다목적)
다양한 분야 활용.
Visualization(시각화)
GUI 등을 통한 전달.
공간빅데이터의 자료 유형
공간 데이터의 다양성과 특성 강조.
공간빅데이터의 기대효과
융합 DB 구축 부동산 시장 위험 분석 및 정책 수립.
교통 정책 지원 합리적 교통 정책 도출.
지역개발 평가 지원 예산 낭비 방지.
기타 정책 의사결정 강화 사회적, 경제적 문제 해결.
중복 업무 및 예산 낭비 방지.
빅데이터의 활용 사례
생활권 구획
Tweets와 Check-ins 분석.
대기오염 예측
PM2.5 등 자료 활용
도시 내 최적 이동 경로 탐색
Geo-tagged 데이터를 활용.
3. 공간데이터 다운로드
SGIS(통계지리정보서비스)
특징
집계구 경계 및 통계 데이터 제공.
자료 유형
txt, csv 형식 속성 정보, 공간 경계 데이터.
새주소(도로명주소)
기본 공간 자료 제공 (시도, 시군구, 건물 등).
KTDB(국가교통데이터베이스)
교통망 데이터, 지하철 및 철도 공간 자료, 교통 통계 제공.
국토지리정보원
수치지형도, 격자 데이터 등 제공.
국가공간정보포털
다양한 기관의 데이터 제공 (공시지가, 연속지적도 등).
지방행정 인허가 데이터
식품, 문화, 의료, 물류 등 인허가 정보 제공.
경기데이터드림
경기도 공공 데이터 제공 (공장, CCTV, 어린이집 등).
기타
미국 범죄 지도 제공.
5주차
1. 도시계획과 AI
AI(인공지능)의 정의
NSTC(National Science and Technology Commission)
인간처럼 생각하는 시스템.
논리 풀이, 추론, 최적화 등을 통한 합리적 사고.
언어처리, 지식표현, 자동추론, 학습 기반.
인식, 계획, 학습 등을 통해 목표 달성.
Gartner
인간의 인지 능력을 모방하거나 대체하여 복잡한 문제를 이해하고 해결.
AI 기술의 분류 및 개요
Russel-Norvig(2009), 정보통신기술협회(2018) 등에 기반한 AI 기술 분류.
기술 발전에 따른 다양한 국토 및 도시 분야 적용 가능성.
국토·도시 분야의 AI 활용 가능성
교통혼잡 및 환경오염 저감.
주택수요 및 빈집 예측.
도시계획 시설 유지 관리.
AI 기반 국토·도시 관리 정책
데이터 기반 의사결정 및 계획 수립.
정책 업무의 효율성 증대.
AI 기술 도입으로 가능한 과제 탐색.
2. AI 및 빅데이터 기반 도시계획 사례
도시계획 사례
런던
Planning Data Map을 활용한 도시계획.
싱가포르
Master Plan 기반 도시 관리.
2) 부문별 계획
베를린
도시 지질 탐사 3D 지도 활용.
함부르크
열 센서를 통한 교통흐름 개선.
파리
태양광 발전 최적 설치지점 선정.
에드먼턴(캐나다)
홍수 대비 오픈 데이터 활용.
벨기에 플라망
지역 도로 안전 분석.
벨기에 코르트레이크
주차 행동 감지.
호주
디지털 트윈 국가 전략 및 열섬 완화 실험.
브리즈번
스마트 도시 데이터 분석.
상하이
도시 배수 마스터플랜.
도쿄
AI 기반 수도 민원 대응.
오사카
자동차 데이터 활용 교통사고 지도 제작.
3. 빅데이터 기반 AI 도시계획 기술개발 R&D
배경
빅데이터와 도시 빅데이터의 원천
센서 시스템
환경, 물, 교통 등 데이터 수집.
사용자 제작 콘텐츠
소셜 미디어, GPS 데이터.
정부 데이터
공개 및 보안 데이터를 활용.
민간 데이터
고객 및 거래 기록 데이터.
융합 데이터
다양한 데이터의 결합.
도시문제 분석 적용
전통적 도시문제의 재해석
AI를 활용한 도시 모델링.
복잡계 분석
다양한 데이터 소스를 활용한 시뮬레이션.
실시간 현상 연구
IoT 기반 데이터 분석.
시민 의견 탐색
소셜 네트워크 및 정책 여론 분석.
국가 R&D 프로젝트
빅데이터 기반 AI 도시계획 기술 개발
도시진단 기술.
AI 기반 도시계획 지원 기술.
도시변화 모니터링 및 통합 실증.
기존 연구 분석
가로환경 평가, 통행 체류시간 분류, 모바일 기지국 데이터 활용.
오픈소스 계획지원 시스템(UrbanSim) 및 도시기본계획 지원 기술.
8주차
1. 정책의 개념 및 과정
정책의 개념
바람직한 사회 상태를 이루기 위한 정책 목표와 이를 달성하기 위한 기본 방침.
권위 있는 정부 기관이 공식적으로 결정.
정책의 과정 (Anderson의 5단계 모델)
1. 문제형성
문제 인식 및 정책 이슈 도출.
2. 정책형성
실현 가능한 대안 개발 (증거 기반 접근 필요).
3. 대안채택
최적 대안 선정, 합법성 부여.
4. 정책집행
채택된 정책 실행, 자원 배분.
5. 정책평가
정책 효과 분석 및 피드백.
2. 빅데이터 기반 정책개발
건축 · 도시 분야 정책 현황
주요 주제 토지 이용, 건축물 관리, 경관, 도시공간, 재해 및 안전.
빅데이터 활용
1. 문제형성 단계
소셜 데이터, 로그 데이터 등 여론 모니터링.
예시-트위터 감성 분석, 독감 확산 조기 경보.
2. 정책형성 단계
데이터 결합 및 분석으로 정책 대안 개발.
예시-심야버스 노선 대안, 외국인 관광 루트 설계.
3. 대안채택 단계
최적 대안 선택.
예시-범죄 발생 예측 알고리즘 개발.
3. 빅데이터 기반 정책사례
주요 사례
1. 민원정보 분석 시스템
반복 민원 사전 예방 (국민권익위원회).
2. 날씨 판매지수
기후에 따른 전략상품 개발 (파리바게뜨).
3. 버스노선 수립 지원
빅데이터 기반 최적 노선 도출 (서울시).
4. 관광 트렌드 파악
SNS 데이터를 활용한 관광 개선 (경기도).
5. COMPStat
범죄 예측 시스템 (뉴욕).
6. SNS 영화 흥행 예측
소셜 데이터 활용 감성 분석.
7. RBIS & FireCast
화재 위험 순위 도출 (뉴욕 소방서).
8. 리빙랩 사례
서울 성대골 에너지 자립마을.
대전 건너유 리빙랩 (안전사고 예방 앱 개발).
서울 독산4동 행복주차골목.
4. . 공간빅데이터 활용 정책사례
주요 사례
1. 국토지리정보원 통합지도
수치지도, 항공사진, 기준점 등 제공.
2. 도시교통정보센터 (UTIC)
교통정보 표준화 및 광역 교통정보 생성.
3. 환경공간정보서비스 (EGIS)
환경 주제도 및 통합 지도 서비스.
4. 하천관리지리정보시스템 (RIMGIS)
하천 정보 표준화 및 대국민 서비스.
5. 바다누리 해양정보
해양 데이터의 효율적 관리 및 예측 정보 제공.
6. 국가광물자원지리정보망 (KMRGIS)
광물자원 조사 및 GIS 기술 활용.
7. 생활안전지도
국민의 생활 위험 정보를 지도화.
8. 지하공간정보 (새만금 개발청)
지상 · 지하 정보를 통합한 시스템 구축.
9. 문화재공간정보서비스 (HGIS)
문화재 보존 관리를 위한 공간정보 체계.
9주차
1. 미래도시와 스마트시티
스마트시티의 정의 및 개념
기술을 활용하여 도시 문제를 해결하고 지속 가능성을 추구.
첨단 기술을 통해 경제, 사회, 환경적 목표를 달성.
미래도시에 대한 기대와 전망
도시 문제 해결 및 새로운 기술 활용.
과거로부터 예측된 미래 도시 모습
두바이
첨단 기술 기반 도시.
세종시
스마트시티의 대표적 사례.
스마트시티 접근 방식
환경친화적 접근
유럽의 BedZed, Masdar 사례.
산업기반 접근
일본 카시와노하, 한국 스마트시티 수출 전략.
생활공간으로서의 접근
ICT와 도시 공간 문제 해결.
플랫폼 기반 접근
데이터 수집과 활용 (예 리우데자네이루, Virtual Singapore).
종합기술적 접근
교통, 환경, 의료 등 다방면 해결.
2. 스마트시티 공간계획
어떤 공간을 만들 것인가?
행동 분석
공간에서의 인간 행동 연구.
공간 변화
도시 시뮬레이션을 통한 공간 활용 분석.
스마트화
주어진 공간을 스마트하게 변환.
3. 미래도시와 스마트시티의 정책 방향
미래 도시 공간 변화 예측
STEEP-V 분석
사회(S) 저출산, 고령화.
기술(T) 자율주행, 블록체인.
경제(E) 에너지 문제, 지역 자립.
환경(E) 기후 변화, 균형 발전.
정치(P) 공동체 중심 정책.
가치(V) 안전과 지속 가능성.
미래 공간의 예측
용도지역의 세분화 및 복합화.
교통의 무인화와 공유 교통.
ICT 기반 도시 관리 (데이터 수집 및 활용).
스마트시티 정책 방향
스마트한 사람
공정성과 정의.
스마트한 공간
기술과 경제적 요소 융합.
스마트한 제도
트렌드에서 정책, 법령으로 발전.
최종 목표
미래 도시보다 현재 도시의 스마트화.
부문별 기술 개발과 통합을 통한 발전.
기술 중심이 아닌 사람 중심의 도시 계획.
14주차
1. 과업의 개요
과업의 배경 및 목적
스마트시티의 개념과 필요성.
도시 문제 해결과 지속 가능한 발전 목표.
해외 스마트시티 트렌드 분석
주요 국가의 스마트시티 사례와 접근 방식.
국내 스마트시티 현황 및 한계점
기존 1·2기 신도시의 문제점 분석.
국내 스마트시티 사업의 현재 상태 평가.
3기 신도시 스마트시티 비전 및 목표
지속 가능한 도시 개발과 기술 통합.
단계별 실현 방안 제시.
2. 스마트기술 및 서비스 POOL
8대 서비스 분야
교통
사람중심의 편리하고 친환경적인 스마트 교통시스템 구축
안전
언제 어디서나 안전하고 편안한 생활 보장 도시 구현
환경
숨쉬고 마시는 것이 깨끗하며, 자원이 순환되는 도시 구현
에너지
스마트 에너지 기술기반의 저탄소 친환경 청정도시 구현
비즈니스/물류
일자리와 일거리가 창출되는 공유 가치 도시구현
생활/교육
여가샐활이 편안하며, 아이들의 창의적 성장 지원 도시
헬스케어
스마트 융합기술에 의한 건강돌봄과 건강생활 도시
도시운영/관리
데이터와 AI, 디지털트윈 기반 도시관리 및 운영 체계
서비스 구축 방안
기본 서비스 선정 후 단계별 서비스 구현.
서비스 분류와 우선순위 결정.
3. 3기 신도시 6대 특화 모델
대중교통 운영 체계 혁신
스마트 교통 기술을 활용한 효율적 대중교통 운영.
디지털 뉴딜 교육 혁신
디지털 인프라를 기반으로 교육환경 개선.
물류 배송 혁신
스마트 물류 시스템 도입으로 효율성 극대화.
환경 대응 혁신
친환경 기술을 활용한 도시 관리.
기후 변화 대응 혁신
기후 변화에 대응하는 기술과 정책 적용.
산업 비즈니스 혁신
스마트 기술을 활용하여 산업 생태계 활성화.
4. 3기 신도시 지구별 스마트시티 추진 방안
남양주 왕숙지구
대중교통 운영체계 혁신
하남 교산지구
물류 배송 혁신
인천 계양지구
환경 대응 혁신
고양 창릉지구
기후변화 대응 혁신
부천 대장지구
산업 혁신 특화
남양주 왕숙2
디지털 뉴딜교육 혁신
5. 스마트시티 관리 운영 방안
관리운영 플랫폼 구축
스마트시티 혁신 플랫폼 기능 및 역할.
도시 데이터 통합 관리 및 활용 방안.
혁신 공간 실현 방안
스마트시티 기술 적용 사례와 제언.
출제범위
1. 도시정보 시각화
정의
: 데이터를 직관적으로 이해하기 쉽게 시각적으로 표현하는 방법.
기법 및 사례
차트, 지도, 그래프, 인포그래픽 활용.
예시: 도시 인구 밀도 지도, 교통 혼잡도 시각화.
효과
복잡한 정보를 이해하기 쉽게 변환.
정책 결정과 문제 해결을 위한 직관적 데이터 제공.
2. 스마트시티
정의와 개념
도시 문제를 해결하고 지속 가능한 발전을 목표로 데이터와 기술을 활용하는 도시.
핵심 요소
데이터 수집, 처리, 제공.
시민 편의와 효율성 증대를 위한 ICT(정보통신기술) 활용.
스마트시티의 주요 구성 요소
데이터 수집
IoT(사물인터넷) 센서, CCTV, 스마트 미터 등으로 실시간 데이터 수집.
데이터 처리
클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 분석.
데이터 제공
도시 교통, 환경 모니터링, 안전 관리 등 실시간 서비스.
데이터 활용 사례
교통
: 교통 흐름 관리, 자율주행 자동차 경로 최적화.
환경
: 대기질 모니터링, 에너지 효율 관리.
안전
: 범죄 예측 시스템, 실시간 재난 경보.
3. 도시정보 데이터 유형
데이터 유형
정형 데이터
구조화된 형태의 데이터.
예: 도시 인구 통계, 교통량 데이터.
반정형 데이터
일정한 구조는 있으나 완전히 구조화되지 않음.
예: XML, JSON 포맷의 도시 계획 데이터.
비정형 데이터
고정된 형식이 없는 데이터.
예: 소셜 미디어 게시글, 이미지, 동영상.
유형별 사례
정형 데이터
교통량 데이터: 특정 도로 구간의 시간별 차량 흐름.
인구 데이터: 연령대별 지역 인구 분포.
반정형 데이터
GIS(지리정보시스템) 데이터: 도시의 공간 정보.
비정형 데이터
SNS 데이터를 분석해 시민 요구 사항 파악.
실시간 CCTV 영상으로 교통 상황 모니터링.
4. 스마트시티 서비스
8대 서비스 분야
대중교통 운영 체계.
디지털 뉴딜 교육 혁신.
물류 배송 효율화.
환경 관리 및 기후 변화 대응.
산업 비즈니스 활성화.
에너지 관리 최적화.
안전 및 재난 관리.
생활 편의 서비스.
서비스 구현 방식
KPI를 기반으로 성과를 측정하고, 각 단계별로 서비스 구축.
데이터 기반 의사결정을 통한 효율적 관리.
5. 응용문제 관련 아이디어
졸업 후 인생 경로 시각화
데이터 시각화 기법 활용:
Gantt 차트: 시간 경과에 따른 계획과 성과 표시.
지도 기반 시각화: 직업과 위치 변화 표현.
워드클라우드: 장기 목표와 키워드 강조.
시험 대비 추천
1. 서술형 대비
스마트시티 데이터 활용 및 구현 방안.
데이터 유형별 도시 사례 정리.
2. 단답형 대비
키워드: 데이터 수집, 처리, 제공.
서비스 사례: 교통, 환경, 안전 등.
3. 강의 내용 요약 복습
스마트시티의 정의, 데이터 유형 및 사례.
도시정보 시각화의 기법과 효과.