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

2012년 세계경제포럼에서 선정되며 주목받음.

상황 인식, 문제 해결, 미래 전망 가능.

기술 패러다임의 변화와 관련.

Volume(크기)

Variety(다양성)

Velocity(속도)

Value(가치)

Veracity(정확성)

정형 데이터

반정형 데이터

비정형 데이터

소셜 데이터

머신 데이터

거래 데이터

정부 및 민간의 데이터 인프라 서비스

공간정보와 융합된 속성정보를 통합 분석하여 의미 있는 정보 추출.

정형/반정형/비정형 데이터를 실시간 처리.

국가공간정보포털 제공.

Value(가치)

Veracity(정확성)

Versatile(다목적)

Visualization(시각화)

공간 데이터의 다양성과 특성 강조.

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.

생활권 구획

대기오염 예측

도시 내 최적 이동 경로 탐색

특징

자료 유형

기본 공간 자료 제공 (시도, 시군구, 건물 등).

교통망 데이터, 지하철 및 철도 공간 자료, 교통 통계 제공.

수치지형도, 격자 데이터 등 제공.

다양한 기관의 데이터 제공 (공시지가, 연속지적도 등).

식품, 문화, 의료, 물류 등 인허가 정보 제공.

경기도 공공 데이터 제공 (공장, CCTV, 어린이집 등).

미국 범죄 지도 제공.

NSTC(National Science and Technology Commission)

Gartner

Russel-Norvig(2009), 정보통신기술협회(2018) 등에 기반한 AI 기술 분류.

기술 발전에 따른 다양한 국토 및 도시 분야 적용 가능성.

교통혼잡 및 환경오염 저감.

주택수요 및 빈집 예측.

도시계획 시설 유지 관리.

데이터 기반 의사결정 및 계획 수립.

정책 업무의 효율성 증대.

AI 기술 도입으로 가능한 과제 탐색.

런던

싱가포르

베를린

함부르크

파리

에드먼턴(캐나다)

벨기에 플라망

벨기에 코르트레이크

호주

브리즈번

상하이

도쿄

오사카

빅데이터와 도시 빅데이터의 원천

전통적 도시문제의 재해석

복잡계 분석

실시간 현상 연구

시민 의견 탐색

빅데이터 기반 AI 도시계획 기술 개발

가로환경 평가, 통행 체류시간 분류, 모바일 기지국 데이터 활용.

오픈소스 계획지원 시스템(UrbanSim) 및 도시기본계획 지원 기술.

바람직한 사회 상태를 이루기 위한 정책 목표와 이를 달성하기 위한 기본 방침.

권위 있는 정부 기관이 공식적으로 결정.

1. 문제형성

2. 정책형성

3. 대안채택

4. 정책집행

5. 정책평가

주요 주제 토지 이용, 건축물 관리, 경관, 도시공간, 재해 및 안전.

1. 문제형성 단계

2. 정책형성 단계

3. 대안채택 단계

1. 민원정보 분석 시스템

2. 날씨 판매지수

3. 버스노선 수립 지원

4. 관광 트렌드 파악

5. COMPStat

6. SNS 영화 흥행 예측

7. RBIS & FireCast

8. 리빙랩 사례

1. 국토지리정보원 통합지도

2. 도시교통정보센터 (UTIC)

3. 환경공간정보서비스 (EGIS)

4. 하천관리지리정보시스템 (RIMGIS)

5. 바다누리 해양정보

6. 국가광물자원지리정보망 (KMRGIS)

7. 생활안전지도

8. 지하공간정보 (새만금 개발청)

9. 문화재공간정보서비스 (HGIS)

기술을 활용하여 도시 문제를 해결하고 지속 가능성을 추구.

첨단 기술을 통해 경제, 사회, 환경적 목표를 달성.

도시 문제 해결 및 새로운 기술 활용.

과거로부터 예측된 미래 도시 모습

환경친화적 접근

산업기반 접근

생활공간으로서의 접근

플랫폼 기반 접근

종합기술적 접근

행동 분석

공간 변화

스마트화

STEEP-V 분석

용도지역의 세분화 및 복합화.

교통의 무인화와 공유 교통.

ICT 기반 도시 관리 (데이터 수집 및 활용).

스마트한 사람

스마트한 공간

스마트한 제도

미래 도시보다 현재 도시의 스마트화.

부문별 기술 개발과 통합을 통한 발전.

기술 중심이 아닌 사람 중심의 도시 계획.

스마트시티의 개념과 필요성.

도시 문제 해결과 지속 가능한 발전 목표.

주요 국가의 스마트시티 사례와 접근 방식.

기존 1·2기 신도시의 문제점 분석.

국내 스마트시티 사업의 현재 상태 평가.

지속 가능한 도시 개발과 기술 통합.

단계별 실현 방안 제시.

교통

안전

환경

에너지

비즈니스/물류

생활/교육

헬스케어

도시운영/관리

기본 서비스 선정 후 단계별 서비스 구현.

서비스 분류와 우선순위 결정.

스마트 교통 기술을 활용한 효율적 대중교통 운영.

디지털 인프라를 기반으로 교육환경 개선.

스마트 물류 시스템 도입으로 효율성 극대화.

친환경 기술을 활용한 도시 관리.

기후 변화에 대응하는 기술과 정책 적용.

스마트 기술을 활용하여 산업 생태계 활성화.

대중교통 운영체계 혁신

물류 배송 혁신

환경 대응 혁신

기후변화 대응 혁신

산업 혁신 특화

디지털 뉴딜교육 혁신

스마트시티 혁신 플랫폼 기능 및 역할.

도시 데이터 통합 관리 및 활용 방안.

스마트시티 기술 적용 사례와 제언.

: 데이터를 직관적으로 이해하기 쉽게 시각적으로 표현하는 방법.

차트, 지도, 그래프, 인포그래픽 활용.

예시: 도시 인구 밀도 지도, 교통 혼잡도 시각화.

복잡한 정보를 이해하기 쉽게 변환.

정책 결정과 문제 해결을 위한 직관적 데이터 제공.

도시 문제를 해결하고 지속 가능한 발전을 목표로 데이터와 기술을 활용하는 도시.

핵심 요소

데이터 수집

데이터 처리

데이터 제공

교통

환경

안전

정형 데이터

반정형 데이터

비정형 데이터

정형 데이터

반정형 데이터

비정형 데이터

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.

KPI를 기반으로 성과를 측정하고, 각 단계별로 서비스 구축.

데이터 기반 의사결정을 통한 효율적 관리.

데이터 시각화 기법 활용:

스마트시티 데이터 활용 및 구현 방안.

데이터 유형별 도시 사례 정리.

키워드: 데이터 수집, 처리, 제공.

서비스 사례: 교통, 환경, 안전 등.

스마트시티의 정의, 데이터 유형 및 사례.

도시정보 시각화의 기법과 효과.