도시인공지능을 위한 AI 기반 데이터허브 발전 방안 연구
A Study on AI based Data Hub Evolution Strategies for City Artificial Intelligence
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초록
스마트도시의 차세대 플랫폼이라고 할 수 있는 데이터허브에 대한 연구와 개발이 국가적 인 차원에서 진행 중에 있으며 그에 대한 기대가 매우 큰 상황이다. 그러나 데이터허브에 다양한 데이터가 수집되고는 있으나 현재 구조상 데이터분석 및 스마트도시 서비스 제공 에 있어서 한계점 및 문제점이 많아서 개선의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에 서는 국내외 데이터 중심의 스마트도시 및 플랫폼 동향 등을 살펴보고 현재 개발 중인 데이터허브의 구조와 현황을 분석 한 후 AI를 데이터허브에 접목하여, 교통 서비스 속도 예측 모델의 실험을 통해 데이터허브가 도시상황 예측 기능을 제공해줄 수 있음을 실증 해보고자 한다. 또한 기존 통합플랫폼과의 표준화된 연동방안과 데이터 기반의 서비스 개발 방안을 분석하여 데이터허브의 발전방안의 고찰을 통한 도시인공지능체계의 미래 모델을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 이러한 연구들을 통하여 미래 지향적인 데이터 기반의 스마트도시 생태계 활성화에 기여하고자 하는 것이 궁극적인 목적이다.
Abstract
Research and development of Data Hub, the next generation platform of Smart City, is underway at the national level and expectations are high. However, although various data are collected in the Data Hub, there are many limitations and problems in data analysis and Smart City service provision due to the current structure, so there is a need for improvement. Therefore, in this paper, we will examine data-based Smart City and platforms, analyze the structure and status of Data Hub currently being developed, and apply AI to the Data Hub through traffic speed forecasting experiments, and demonstrate that the Data Hub can provide the most characteristic urban situation prediction function. In addition, it is intended to present a future model of the urban AI system through the consideration of the Data Hub development plan by analyzing and reviewing the standardized linkage plan with the existing integrated Smart City platform and data based service development plan. The ultimate goal of this paper is to contribute to the activation of the future data based Smart City ecosystem through these studies.
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