[Urban Computing] Handbook of Social, Economic, and Environmental Sustainability in the Development of Smart Cities 스터디
책이 참 크고 두껍다.
읽기가 두렵다.
조금만 읽어야지
Vesco. A. and Ferrero. F. Handbook of Social, Economic, and Environmental Sustainability in the Development of Smart Cities. IGI Global.
1. Smart and Sustainable Cities
Chapter1. What constitutes a Smart City?
○ ITU Focus Group on Smart Sustainable Cities 에서 제시한 정의는 A smart sustainable city is an innovative city that uses information and communication technologies(ICTs) and other means to improve quality of life, efficiency of urban operation and services, and competitiveness, while ensuring that it meets the needs of present and future generations with respect to economic, social and environmental aspects.
○ 사실 하도 정의가 많아서 100개 넘는 문헌을 모두 조사해보니, 보통 8개 카테고리로 나뉘더라 - Quality of Life/Lifestyle; Infrastructure & Service; ICT/Communication/Intelligence/Information; People/Citizens/Society; Sustainable/Environment; Governance/Management/Administration; Economy/Resources; Mobility
○ 그리고 이것들을 가능케 하는건 ICT infrastructure 인데, 다양한 기업들에서 이미 빌딩, 에너지, 교통, 헬스 분야에서 스마트시티 솔루션을 내놓고 있음. 스마트시티 행위자로서 ICT-centric industry 중 1) Telecom Serivce Providers(Teleco, highly connected ICT 인프라로 information flow 를 원활하게 하는 기능); 2) Networking and Communication companies(Cisco 의 Internet of Everything project 처럼 물리적 구조물에 네트워크 통신기술을 갖다 붙이는 것); 3) Companies with Enterprise solutions(시스템으로 기능할 수 있는 어플리케이션) 를 본 연구에서 주로 살펴봄.
○ 다양한 규정과 standard 들을 만들고 있는데, ITU(International Telecommunications Union) BSI(British Standards Institution), ISO(International Standard Organization) 등이 있음.
2. Smart Citizens and Governance
Chapter4. Smart Cities: A Salad Bowl of Citizens, ICT, and Environment (Negre, E. and Rosenthal-Sabroux. C.)
○ 시장의 국제화, 경제의 자유화, ICT의 영향력 등 non-material capital 의 중요성이 증대되고 있고, individual 의 활동 제약은 점점 사라지고 있다(63p). 이런 과정에서 Knowledge(지식)의 중요성은 더욱 증대. Data(데이터)-Information(정보)-Knowledge(지식) 과 스마트시티-정보시스템의 연계.
○ 도시에는 많은 정보들이 tangible elements(데이터베이스, 그림, 알고리즘, 문서 등) 을 따라 explicit knowledge 의 형태로 돌아다닌다. 하지만 실제 도시에는 tacit knowledge(context 에 의해 알고 있고, unspoken words에 담겨있지만 모두가 알고 있는) 도 존재하고, 두 종류의 지식은 공존한다.(64p)
○ 본 연구는 DITEK 모델(Data, Information, Individual's Tacit and Explicit Knowledge) Process 로 데이터-정보-개인의 Tacit and explicit 지식이 생성되는 과정을 바탕으로 스마트시티의 의사결정 과정에 어떻게 적용할 수 있는지 제안
○ 본 연구자가 제안한 Digital City: regional or national communitie 가 교류하고 정보와 지식, 경험을 교류하는 인프라를 포함한 정보 도시. 다만 저자는 스마트시티라는 개념이 digital city 를 포괄한다고 설명(72p)
○ Smart City 는 기존의 local border에 제한되던 도시와 달리 unforeseeable environment 를 결합하여 uncertainty 와 doubt 를 내포하고 있기 때문에 information, knowledge 의 활발한 교환이 중요하다.
3. Smart Cities at the Crossroad among Energy, Mobility and ICT
Chapter7. Multi-Scale, Multi-Dimensional Modelling of Future Energy Systems (Spataru, C., et al., 113~133p)
○ 에너지를 정책적으로만 관리하다가 GIS에 얹어서 관리하려는 시도들이 생기기 시작했고, 한편 emergy modeling 을 수립하고자 하는 연구도 꾸준히 이루어져왔음. 하지만 에너지 모델링은 매우 complex 하고, fractar and hierarchy 한 특성을 가지고 있어 복잡성이 금방 늘어난다. 일단 시공간정보와 수요공급을 단일한 방식으로 제어하는 알고리즘이 필요한데, information is key. 미래의 스마트에너지시스템은 cyber-physical system 으로 모델링될 거다.
○ 미래 에너지 시스템의 모델1. Cyber-physical System: Integratino of computation, networking, and physical processes, referring to the next generation embedded ICT that are interaconnected and collaborating through the IoT. 미래 에너지 시스템의 모델2. Distributed energy generation: 스마트 그리드는 intergated energy management solution 이 될 것인데, matching suppy and demand pattern , 그 중 renewable generation의 저장과 전송용량을 최소화하면서 해결해주는 솔루션이 핵심 기술이 될 거임. Storage가 또 핵심이긴 한데, 수요와 공급을 잘 조화시키면 이 문제를 최소화할 수 있을 거임. 그리고 decentralised 의 장점이 있는데, 네트워크 손실을 줄이고 transmission and sitribution cost 도 줄이고, backup capacity 의 필요 용량을 줄일 수 있음(하나가 뻑나면 많이 필요한데 자잘한 여러개면 커버가 쉬움). 그리고 local 사용자의 상황에 맞춰서 제어가 가능하다는 점. 미래 에너지 시스템의 모델3. Integration of multiple dimensions: 워낙 multitue of dimension 의 layer가 많다보니 시공간 단위에서 coupling of various layers 가 필요함. 그래서 multi-scale modelling of energy resources 가 에너지 사회의 다이나믹을 이해하는 데에 중요함.
○ classical approach 에서 multi-disciplinary approach 로 넘어가야 하는 중요한 상황. 예를 들어 최근에는 수요자 측면의 관리 기술을 필요로 하는데, 여전히 공급자 측면에서 전력을 운영하는 등. multi-scale energy system use case 로 MILLENER 프로젝트(빅데이터로 다양한 가구 사용자의 전력 소모량을 계산하고 이걸 multiple building 단위로 aggregate 해서 에너지 소모를 예측); Monthly Balanced for Net-Zero Energy Building(빌딩의 열 수요를 local 단위에서도 분석해서 local distributed generator 와 매치되면 바로 공급); Optimization of BUilding Energy Systems and Controls(heating storage and demand 를 최적화)
○ 다양한 에너지원을 섞어서 활용해야 하나, 대부분이 location-specific 하다는 한계가 있다. 특히 variability VS predictability 는 trade-off가 좀 있는데, 태양력-풍력은 여기저기 섞어넣을 수 있지만 volatile and uncertain, biomass and geothermal 은 stable and known 이지만 설치가 제한적.
○ Advanced modeling 의 예시 1. Electric system of an island system(사용자의 전력 사용량을 인근의 distributed energy source에서 가져옴); 2. Hybrid Energy System at Lower System Levels; 3. A Scalable Dynamic Energy Model for REgional Demand and Supply(가정, 기업 등에서 나오는 에너지 수요를 substation 에서 통쨰로 관리하면서 최적화 진행); 4. Whole Energy System Modelling
Chapter9. Electronic and ICT Solutions for Smart Buildings and Urban Areas (Tamburini et al.)
○ Scheduling Problem: 제한된 자원를 공유하는 상황에서 자원을 가장 적절하게 배분할 수 있는 temporal 대안을 찾는 문제. 그리고 본 논문에서는 이 문제를 풀기 위해 Linear Programming 을 제안. 가령, switch on or off 를 개별 appliance마다 어떻게 할지를 계산하는 문제를 binary integer programming 으로 해결할 수 있음.
Chapter13. Wireless Access Networks for Smart Cities (Rivano et al.)
○ 솔직히 당장 읽을 필요는 없고(무선통신에 대한 디테일 관련 정보), 나중에 필요하면 읽어볼 것.
4. Data and Decision-Making in Smart Cities
Chapter14. Crowdsensing in Smart Cities (Bellavista et al.)
○ e-Participation, e-Inclusion 이라는 개념을 통해 시민들에게 opportunity to participate in 을 제공하기 위한 gap 을 채워야 한다. cyber-physical 의 개념을 토대로 구성되는 스마트시티 시스템에서 immaterial and material 의 loop를 바탕으로 e-Governance 를 발전시키는 것. 그런 의미에서 적절하고 고도화된 crowdsensing and participatory service 가 더욱 발전되어야 한다.
○ 참고: European Digital Agenda funded European Digital Cities, InfoCities, IntelCity roadmap and EUROCITIES. IBM Smarter Planet proejct
○ 스마트시티에서는 센싱이 중요하고, Crowdsensing 의 목적은 집단의 힘(Power of collective)를 활용해 실제 세상의 application, event 에 즉각적으로 참여하고 대규모 그룹이 collaborate 하게 할 수 있음. harvisting information, solving problem with collective intelligence 등등 스마트시티에서의 잠재력이 무궁무진. 저자들이 젖아하는 새로운 시스템의 주요 요소들은 management of crowdsensing campaigns; sensing of data; data post-processing and mining 등이 있음
○ Crowdsensing campaign management 측면에서 주요한 taxonomy 로는 User Participation(사람들이 참여하게 만들만한 동기, 인센티브와 유저의 privacy 보호가 관건); Task Definition Dimensions(What, when, where, and by whom data should be collected); Task Definition Models and State Maintaenance(어떠한 플랫폼과 프로그래밍 언어를 사용할 것인지); Task Assignment Goal(user 에게 주어지는 부담을 줄일 수 있도록 정말 참여를 원하는 사람에게만 task를 부여); Task Assignment Decision(user의 행동 또는 지리적 패턴을 기반으로 task assignment 를 결정)
○ Data Sensing 측면에서 주요한 taxonomy로는 Sensing action(수집할 데이터를 명확히 규명); Data Collection Type(raw 데이터가 될수도(GPS 등), high-level inferences 데이터(running or walking) 가 될수도); Locationand Time Awareness(유저의 위치와 시간을 알아내는 geonotificatino and geoexecution); Sensing management(경량화를 통해 user의 스마트폰에 불편이 없도록)
○ Post-Processing 측면에서 주요한 taxonomy로는 Collected Data processing(데이터 interpolation, 데이터 integration); User Profiling(누가 task를 좀 더 쉽게할 수 있을 것 같은지).
Chapter17. From the Smart City to the People-Friendly City(Melis et al.)
○ As a result, citizens are along way off benefiting from the utilization of smart technologies in urban areas(364p). technology-driven vision 에서 인간을 중심으로 초점을 바꾸어야할 때. 이에 저자들은 'people-friendly city' 라고 새로운 명명.
○ 스마트시티라는 건 ICT로 삶의 질을 낫게 만드는 도시를 개발하고자 하는 움직임에서 비롯. 단어 자체는 1990년대 초기에 urban development 가 technology, innovation and globalization 에 의존하여 이루어지고 있음을 지목하는 경제적 관점의 단어에서부터 시작. 그런데 이게 urban planning field 랑 섞이면서 컨셉이 모호해짐. Papa et al.(2013) 은 각종 정의들ㄹ을 조합해서 techno-centered(2000s 초기에 성행, maximize efficiency), human-centered(2000s 후반, social capital 에 중점), and integrated approach(multi-sectional, improve overall city performances) 라 있음을 분류함.
○ 도시는 단순히 efficiency 의 추구 뿐만 아니라 communities of strangers 가 (Boomkens,1998) 되어, 다양한 사람들이 한 데 묶일 수 있는 lively public sphere가 되어야 하고, 이러한 public sphere 는 pooportunity for citiens to meet and developm mutual trust 일 뿐만 아니라, place for disputing and debating the future of a city (Borja & Muxi, 2003)이 되어야 한다(366p).