2016 서울시 빅데이터캠퍼스 컨퍼런스 개최
1. 기간장소 ’16.7.14(목) 에스플렉스센터 3D영화관
※ 에스플렉스센터 개관행사와 병행 개최
2. 주 제 빅데이터를 통한 도시 삶의 전환 (Transforming City Life Through Big Data)
- 정책서비스 공급자 입장에서의 빅데이터 분석으로부터 시민이 필요로 하고 체감할 수 있는 빅데이터 분석을 통한 도시 삶의 전환
도시의 여러 문제 해결의 사례로서 스마트시티 빅데이터 분석 플랫폼과 도시의 문제를 일부 전문가들만이 아닌, 여러 시민과 학생, 데이터 과학자등이 머리를 맞대고 경쟁하여 함께 해결책을 낼 수 있는 개방형 경진대회 플랫폼(COMPAS - Citizen Occupancy Management Problem Analisys Solution)으로의 확장을 실제 사례를 통해 알아보자.
2016 서울시 빅데이터캠퍼스 컨퍼런스 개최
1. 기간장소 ’16.7.14(목) 에스플렉스센터 3D영화관
※ 에스플렉스센터 개관행사와 병행 개최
2. 주 제 빅데이터를 통한 도시 삶의 전환 (Transforming City Life Through Big Data)
- 정책서비스 공급자 입장에서의 빅데이터 분석으로부터 시민이 필요로 하고 체감할 수 있는 빅데이터 분석을 통한 도시 삶의 전환
도시의 여러 문제 해결의 사례로서 스마트시티 빅데이터 분석 플랫폼과 도시의 문제를 일부 전문가들만이 아닌, 여러 시민과 학생, 데이터 과학자등이 머리를 맞대고 경쟁하여 함께 해결책을 낼 수 있는 개방형 경진대회 플랫폼(COMPAS - Citizen Occupancy Management Problem Analisys Solution)으로의 확장을 실제 사례를 통해 알아보자.
mm 2014년 가을, 美스탠퍼드대를 중심으로 인공지능 장기 연구
프로젝트인 ‘인공지능 100년 연구(AI100)’ 출범
- 인공지능 발전이 인류사회에 미칠 영향에 대한 연구 수행
mm ‘AI100’ 상임위원회는 인공지능 관련 학계·산업계 전문가와
법·정치·경제 분야 학자들로 이루어진 17인의 연구패널 구성
- 연구패널에서는 개인과 사회에 혜택을 주는 인공지능 연구,
개발, 시스템 디자인, 프로그램과 정책 개발 가이드를 제공하고,
- 인공지능의 발전과 그에 따른 기술·사회적 도전과제, 기회를
포함한 사회변화를 5년마다 평가
mm 2016년 9월, 연구패널은 최소 100년 이상 이어질 대장정 연구프로젝트의 시작을 알리며 ‘인공지능과 2030년의 삶’ 보고서 발표
- 보고서에서는 AI의 영향력과 연구 트렌드, AI가 2030년까지 북아메리카 도시에 미칠 8대 분야별 사회적 영향과 정책방향을 제시
2020년 10월 8일 가이아쓰리디(주) 주최로 개최된 [ICT/BIM/Digital Twin을 활용한 스마트 환경영향평가 웨비나]에서 발표한 자료입니다. 환경부의 [ICT기반 환경영향평가 기술개발사업]의 일환으로 연구 중인 [환경영향평가 의사결정지원 시공간 표출기술] 연구를 개략적으로 소개했습니다.
[ICT/BIM/Digital Twin을 활용한 스마트 환경영향평가 웨비나]의 전체 프로그램과 자료는 https://gaia3d.com/?p=4251에서 확인할 수 있습니다.
** ITS와 유동인구 데이터를 활용한 교통 예측 모델 **
강변북로, 올림픽대로 두 도시고속도로의 구간별 속도를 예측하는 차별화된 모델을 만들기 위해 ITS데이터와 유동인구 데이터를 포함한 다양한 특징변수를 고려하여 신경망 알고리즘으로 지역별 교통 상황을 예측해본다.
7기 일반 정회빈
7기 일반 구민수
7기 일반 구유림
** 국내 최초 대학생 빅데이터 연합동아리 BOAZ **
블로그: http://blog.naver.com/boazbigdata
페이스북: https://www.facebook.com/BOAZbigdata
운전중 스마트폰 사용을 제한하여 운전에 안전과 실속을 전하는 어플리케이션 노룩 입니다. 저희팀은 중부대학교 창업동아리 Torque팀 학생으로 구성되어있으며, 2017년부터 활동하며 역량을 키워나가고 있습니다.
많은 사람들이 운전 중 스마트폰 사용하는 것이 문제라는 것을 알고 있지만,
최근 운전중 스마트폰 사용으로 인한 사고가 많이 발생하고 있습니다.
우리는 이 문제를 해결하기 위해 스마트폰 사용을 제한하는 대신에 보상을주는 리워드 앱을 고안하게되었습다.
노룩은 단순히 스마트폰 사용을 제한하는 것이 아닌, 고객이 관심있는 내용을 들려주는 브리핑기능과 같은 다양한 기능을 통해 고객의 사용을 유도할 것입니다.
현재 캐시슬라이드와같은 리워드앱시장은 꾸준하게 성장하고 있지만, 아직까지 음성광고를 통해 보상을주는 리워드앱은 없고, 고객과의 인터뷰를 통해 충분한 가능성을 인정받았습니다.
mm 2014년 가을, 美스탠퍼드대를 중심으로 인공지능 장기 연구
프로젝트인 ‘인공지능 100년 연구(AI100)’ 출범
- 인공지능 발전이 인류사회에 미칠 영향에 대한 연구 수행
mm ‘AI100’ 상임위원회는 인공지능 관련 학계·산업계 전문가와
법·정치·경제 분야 학자들로 이루어진 17인의 연구패널 구성
- 연구패널에서는 개인과 사회에 혜택을 주는 인공지능 연구,
개발, 시스템 디자인, 프로그램과 정책 개발 가이드를 제공하고,
- 인공지능의 발전과 그에 따른 기술·사회적 도전과제, 기회를
포함한 사회변화를 5년마다 평가
mm 2016년 9월, 연구패널은 최소 100년 이상 이어질 대장정 연구프로젝트의 시작을 알리며 ‘인공지능과 2030년의 삶’ 보고서 발표
- 보고서에서는 AI의 영향력과 연구 트렌드, AI가 2030년까지 북아메리카 도시에 미칠 8대 분야별 사회적 영향과 정책방향을 제시
2020년 10월 8일 가이아쓰리디(주) 주최로 개최된 [ICT/BIM/Digital Twin을 활용한 스마트 환경영향평가 웨비나]에서 발표한 자료입니다. 환경부의 [ICT기반 환경영향평가 기술개발사업]의 일환으로 연구 중인 [환경영향평가 의사결정지원 시공간 표출기술] 연구를 개략적으로 소개했습니다.
[ICT/BIM/Digital Twin을 활용한 스마트 환경영향평가 웨비나]의 전체 프로그램과 자료는 https://gaia3d.com/?p=4251에서 확인할 수 있습니다.
** ITS와 유동인구 데이터를 활용한 교통 예측 모델 **
강변북로, 올림픽대로 두 도시고속도로의 구간별 속도를 예측하는 차별화된 모델을 만들기 위해 ITS데이터와 유동인구 데이터를 포함한 다양한 특징변수를 고려하여 신경망 알고리즘으로 지역별 교통 상황을 예측해본다.
7기 일반 정회빈
7기 일반 구민수
7기 일반 구유림
** 국내 최초 대학생 빅데이터 연합동아리 BOAZ **
블로그: http://blog.naver.com/boazbigdata
페이스북: https://www.facebook.com/BOAZbigdata
운전중 스마트폰 사용을 제한하여 운전에 안전과 실속을 전하는 어플리케이션 노룩 입니다. 저희팀은 중부대학교 창업동아리 Torque팀 학생으로 구성되어있으며, 2017년부터 활동하며 역량을 키워나가고 있습니다.
많은 사람들이 운전 중 스마트폰 사용하는 것이 문제라는 것을 알고 있지만,
최근 운전중 스마트폰 사용으로 인한 사고가 많이 발생하고 있습니다.
우리는 이 문제를 해결하기 위해 스마트폰 사용을 제한하는 대신에 보상을주는 리워드 앱을 고안하게되었습다.
노룩은 단순히 스마트폰 사용을 제한하는 것이 아닌, 고객이 관심있는 내용을 들려주는 브리핑기능과 같은 다양한 기능을 통해 고객의 사용을 유도할 것입니다.
현재 캐시슬라이드와같은 리워드앱시장은 꾸준하게 성장하고 있지만, 아직까지 음성광고를 통해 보상을주는 리워드앱은 없고, 고객과의 인터뷰를 통해 충분한 가능성을 인정받았습니다.
3. 교통사고 개선과 사고감소에 적극적인 개입이
라고 할 수 없는 수동적인 정보 서비스에서 축적
된 데이터를 통한 기존의 사고 방식의 원인을 파
악하고 사고발생을 예측하는 서비스를 제공
1. 배경
4. 서울시 광진구 내의 교통사고 데이터를 기반으로 위
치와 날씨, 시간대별로 교통사고 데이터를 분석하여
교통사고 발생 모델을 만들고, 이 모델을 활용하여
실시간 교통상황에 따른 교통사고 발생을 예측
2. 프로젝트 컨셉
교통사고
알림 서비스
5. 빅데이터 분석으로 만들어진
모델에 실시간 데이터를 활
용하여 정확한 교통사고 예
측정보를 제공하는 체계구축
3. 프로젝트 목표
교통사고 발생예측 확률이
특정 퍼센트에 도달했는지를
알려주는 서비스
웹페이지를 통한 서비스 제
공.
기존 데이터의 분석 결과를
사용자에게 제공하고 수치와
KPI BANs를 통해 화면에 제공.
6. 왼쪽 사이드바는 페이지를 나누기 위한 page navigation.
가운데 큰 title은 대쉬보드를 가리키며 최다 사고유형부터 최다사고날짜를 보여준다.
4. 프로젝트 기능 및 디자인
7. 사고다발구역과 법규위반구역을 지도에 표현하여 광진구 내 위험지역 확인
사용 데이터를 알려줌으로써 신뢰성 확보.
4. 프로젝트 기능 및 디자인
8. 지역은 선택함으로써 지역과 실시간 날씨에 대한 사고 확률 제공.
그 밑은 훈련 했을 때 얼만큼 잘 구분 할 수 있는지 confusion matrix를 통한 타당성 확보
4. 프로젝트 기능 및 디자인
9. schoolzone 공공데이터에서 위치를 파악한 후,도로
교통공단의 교통사고 사망 데이터와 거리를 비
교한 후 schoolzone 체크를 하는 코드.
4. 프로젝트 기능 및 디자인
10. 수가 많이 적어진 데이터를 보강하기 위한
oversampling 기법 활용.
4. 프로젝트 기능 및 디자인
11. 실시간으로 구글에서 지역에 대한 날씨 데이터를 가져올 수 있는 crawling 방법 사용.
4. 프로젝트 기능 및 디자인
12. 예측 확률을 내기 위해 데이터 프레임을 만들고
예측하는 코드.
4. 프로젝트 기능 및 디자인
13. 한계점
부족한 훈련 데이터 -> 이전 데이터 사용.
기대효과
실시간 교통 정보로 사고 예측 인지 및 사고확률 ▼
5. 한계점과 기대효과