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어반 컴퓨팅 : 빅데이터로 변화하는 도시의 현재와 미래
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 유정, 최만균 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Urban Computing
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  • 발행일
2020년 05월 29일
  • 페이지수/크기/무게
732page/188*235*42/1331g
  • ISBN
9791161754215/1161754210
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  • 시리즈 도서
데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건)
컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓)
컴퓨터 비전 5/e : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 어반 컴퓨팅은 현재 대도시가 직면한 주요 문제(대기 오염, 에너지 소비, 교통 혼잡)들을 해결하기 위해 도시에서 생성되는 다양한 종류의 데이터를 수집, 통합, 분석하는 프로세스다. 이 책에서는 어반 컴퓨팅 프레임워크를 활용해서 도시와 삶의 특성을 이해하고, 더 나아가 미래의 삶을 예측해볼 것이다. 또한 궁극적으로 사람과 환경, 도시 운영 시스템 간의 상생, 즉 3 윈(win-win-win)을 추구한다. 이 책에서 설명하는 어반 컴퓨팅 범용 프레임워크를 통해 어반 컴퓨팅의 개요와 총론에 가까워질 수 있을 것이다.
  • ★ 이 책의 대상 독자 ★ 고학년 학부생, 대학원생, 연구원, 전문가를 대상으로 하며 해당 분야를 구성하는 주요 기본 사항과 고급 주제를 다룬다. 연구원과 애플리케이션 개발자에게는 도시 감지, 도시 데이터 관리, 도시 데이터 분석, 제공된 서비스의 일반적인 개념과 기술, 애플리케이션에 대한 포괄적인 개요를 소개한다. 흥미로운 분야를 탐색해 더 친환경적이고 스마트한 도시를 만들 수 있는 새로운 방법을 배우고 애플리케이션을 개발할 수 있도록 도와준다. 또한 학생뿐만 아니라, 관심 있는 독자에게 각광 받는 연구 분야의 최근 발전에 대한 총론을 소개한다. ★ 이 책의 구성 ★ 어반 컴퓨팅의 프레임워크를 기반으로 설명하며 크게 개념 및 프레임워크, 어반 센싱, 데이터 수집, 도시 데이터 관리, 도시 데이터 분석으로 구성된다. 1부인 1장과 2장에서 어반 컴퓨팅의 개요를 다룬다. 1장, ‘개요’에서는 어반 컴퓨팅의 핵심 개념과 프레임워크를 소개하고, 컴퓨터 과학의 관점으로 프레임워크 각 계층의 주요 과제를 논한다. 도시의 데이터를 수집해 데이터 구조와 시공간 속성과 관련된 6가지 범주로 분류한다. 일부 공개 도시 데이터 집합도 다룬다. 2장, ‘어반 컴퓨팅 애플리케이션’에서는 교통, 도시 계획, 환경 보호, 에너지, 경제, 공공 보안과 사회 및 엔터테인먼트로 구성된 다양한 영역에서 어반 컴퓨팅의 일반적인 애플리케이션을 다룬다. 이러한 애플리케이션은 해당 분야에 시야를 넓혀 주고 새로운 연구 주제를 제안하며 신규 아이디어를 만든다. 2부에 해당하는 3장에서는 데이터의 출처와 수집을 다룬다. 3장, ‘어반 센싱’에서는 정적 센싱(static sensing), 모바일 센싱(mobile sensing), 수동 크라우드 센싱(passive crowd sensing), 능동 크라우드 센싱(active crowd sensing)으로 구성된 4가지 어반 센싱 패러다임(paradigms of urban sensing)을 소개한다. 처음 2개의 패러다임은 센서-기반 센싱(sensor-centric sensing) 범주에 속하며, 나머지는 사용자-기반 센싱(human-centric sensing)과 관련 있다. 센서-기반 센싱 패러다임에 대해서는 4가지의 센서 배치 모델을 다룬다. 사용자-기반 센싱 패러다임은 참가자 모집 및 작업 설계 기술을 다룬다. 마지막으로 지오 센싱된 데이터의 결측값을 채우고자 공간 모델, 시간 모델 그리고 시공간 모델로 구성된 3가지 범주의 모델을 제시한다. 3부는 4장, 5장, 6장으로, 공간 및 시공간 데이터 관리를 다룬다. 기본 인덱싱 및 검색 알고리즘에서 시작하고 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 사용해 공간 및 시공간 데이터를 관리하는 기술을 논의한다. 4장, ‘시공간 데이터 관리’에서는 먼저 그리드(grid)-기반 인덱스, 쿼드트리(quadtree)-기반 인덱스, K-d 트리, R-트리로 구성된 인덱싱 구조를 다룬다. 해당 인덱싱 구조는 인덱싱 생성, 시공간 범위 쿼리 제공, 최근접 이웃 쿼리 제공, 인덱스 업데이트로 구성된 시공간 데이터를 사용한다. 그다음 이동하는 객체(moving-object) 데이터베이스 및 이동 경로 데이터 관리로 구성된 시공간 데이터 관리 기법을 다룬다. 이동하는 객체는 특정 시간대(일반적으로 최근)의 특정 지역을 이동하는 객체와 관련된다. 이동 경로 데이터는 이동하는 객체가 특정 시간대에서 통과한 연속적인 이동(예: 경로)에 관한 것이다. 이동하는 객체 데이터베이스와 관련해서 3가지 유형의 쿼리와 2가지의 인덱싱 접근법을 소개한다. 첫 번째 인덱싱 접근법은 각 타임스탬프에 공간 인덱스를 생성하고 연속적인 시간대 동안 인덱스의 변경되지 않은 하부 구조를 재사용한다. 다른 인덱싱 접근법은 공...
  • PART 1 개념 및 프레임워크 1장. 개요 1.1 소개 1.2 어반 컴퓨팅의 정의 13 범용 프레임워크 1.3.1 개요 및 예시 1.3.2 각 계층의 기능 1.4 어반 컴퓨팅의 주요 과제 1.4.1 어반 센싱 문제 1.4.2 어반 데이터 관리 문제 1.4.3 어반 데이터 분석 문제 1.4.4 어반 서비스 문제 1.5 어반 데이터 1.5.1 어반 데이터 분류 1.5.2 지리 데이터 1.5.3 도로망의 교통 데이터 1.5.4 휴대전화 데이터 1.5.5 이동 데이터 1.5.6 환경 모니터링 데이터 1.5.7 소셜 네트워크 데이터 1.5.8 에너지 1.5.9 경제 1.5.10 헬스케어 1.6 공개 데이터셋 2장. 어반 컴퓨팅 애플리케이션 2.1 소개 2.2 도시 계획을 위한 어반 컴퓨팅 2.2.1 교통 네트워크의 근본적인 문제점 2.2.2 지역의 역할 2.2.3 도시 경계 탐지 2.2.4 시설과 자원 배치 2.3 교통 시스템을 위한 어반 컴퓨팅 2.3.1 운전 경험 개선 2.3.2 택시 서비스 개선 2.3.3 버스 서비스 개선 2.3.4 지하철 서비스 2.3.5 자전거 공유 시스템 2.4 환경을 위한 어반 컴퓨팅 2.4.1 대기질 2.4.2 소음 공해 2.4.3 도시 용수 2.5 도시 에너지 소비를 위한 어반 컴퓨팅 2.5.1 유류 소비량 2.5.2 전기 ...
  • 유정 [저]
  • 최만균 [저]
  • 한국과 뉴질랜드에서 14년의 IT 경력을 쌓았다. 한국에서는 네트워크 및 보안 분야 엔지니어로 근무하며 다수의 국내외 대기업 및 정부 프로젝트에 참여했다. 뉴질랜드에서는 기업의 소프트웨어 테스트 자동화 프로세스 개발 및 수행 그리고 웹 보안 업무를 수행하고 있다. 또한 빅데이터 분석, AI, 클라우드 보안에 관심이 많다. 매일같이 오라일리(Oreilly)와 미디엄(Medium) 사이트를 누비며 다양한 원서와 영문 기사를 통해 끊임없이 공부하고 연구하고 있다. 기술 관련 도서 번역을 제2의 직업으로 생각하며, 『사이버 보안』(에이콘, 2019)과 『어반 컴퓨팅』(에이콘, 2020)을 번역했고 앞으로도 다양한 원서를 번역하고자 하는 목표를 갖고 있다.
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