S-DoT 빅데이터와 머신러닝 알고리즘을 활용한 서울시 열섬 관리 시뮬레이션 연구 (A Study on Heat Island Management in Seoul Using S-DoT Big Data and Machine Learning Algorithms)

서지정보

· 발행기관 : 사단법인 스마트도시건축학회
· 수록지 정보 : 사단법인 스마트도시건축학회 논문집 / 3권 / 1호 / 20 ~ 29페이지
· 저자명 : 정지우, 남진

초록

이 연구의 목적은 서울시 열섬 취약지역을 중심으로 빅데이터와 머신러닝 알고리즘을 활용한 스마트 재난관리 방안을 제안하는 것이다. 지구의 기온이 상승함에 따라 폭염 피해로 인한 인명피해가 증가하고 있으며, 그 부작용으로 도심에서 열섬현상이 발생하여 도시민의 안전을 위협하고 있다. 따라서, 도시 내 모든 소규모 생활권의 온도를 정확하게 측정하고, 이러한 데이터를 바탕으로 열섬을 관리해야 할 필요가 있다. 서울시는 최근 거의 실시간의 도시환경정보를 수집하기 위해 서울 전역에 1,100 대의 S-DoT 센서를 설치했다. 머신러닝 알고리즘을 통해 S-DoT 센서에서 수집되는 빅데이터를 가공 및 활용하면 도심에서 발생하는 재난을 자동으로 예측하고 관리할 수 있을 것으로 기대된다. 이 연구는 세 부분으로 구성되어 있다. 첫째, 머신러닝 알고리즘을 통해 수많은 결측과 오류치가 있는 S-DoT 빅데이터를 보완한다. 둘째, 군집분석을 통해 열섬지역을 추출한다. 셋째, 실시간으로 열섬을 포착하여 열섬 취약지역 거주자에게 열섬 발생 시 자동으로 경보를 전달하는 방법을 제시 및 시뮬레이션한다. 동시에, 지속가능한 스마트 재난관리를 위해 S-DoT 센서 고장 시 관리자에게 자동으로 알림을 전송하도록 설계하였다.

영어초록

This study aims to propose a methodology to manage urban disaster using big data and machine learning algorithms, focusing on the vulnerable areas of the heat island in Seoul. As the temperature of the Earth rises, the number of casualties caused by heat wave damage is increasing, and as a side effect of urbanization, the heat island phenomenon occurs in the city center, threatening the safety of urban residents. Therefore, it is time to measure the temperature of every small living areas in the city accurately, and to manage the heat island based on such data. Seoul has recently installed 1,100 S-DoT sensors throughout the city to collect almost real-time urban environmental information. Using this big data processed through machine learning algorithms, it is expected that disasters occurring in urban areas can be predicted and managed automatically. This study, which develops and proposes a smart disaster management methodology, is divided into three parts. First, this study complements S-DoT big data with many misses and errors through machine learning algorithms. Second, extracts the heat island area by clustering analysis. Third, simulates the methodology that delivers automatic notifications to people living in areas predicted to be heat island. In addition, designs to automatically notify machine managers when S-DoT sensor breakdowns, to enable efficient smart city management.

참고자료

· 없음