토론내용

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KRIHS FOCUS 국토연구원 소식

국토연구원은 스마트국토엑스포의 일환으로 2016년 9월 2일 (금) 더케이호텔에서 공간정보 국제컨퍼런스(International Conference on Geospatial Information Science: ICGIS)를 개최 했다. 이날 컨퍼런스에는 약 230여 명의 국내외 전문가, 업체 관계자 및 학생 등이 참여하여 유익한 시간을 가졌다.

본 행사의 주제는 ‘위치기반 IoT와 공간빅데이터 활용’으로, 급속하게 변하고 있는 공간정보기술 패러다임 속에서 공간정 보 가치를 재조명하고 최신 기술동향 및 정책방향을 모색하 기 위해 기획되었다.

특히 올해 컨퍼런스는 공간정보 분야의 석학인 영국 런던

대학교의 폴 롱리(Paul Longley) 교수가 기조연설을 맡았고, 캐나다 캘거리대학교의 스티브 리앵(Steve Liang) 교수, 독 일 Georepublic UG의 다니엘 카스틀(Daniel Kastl) 대표, 국토 연구원의 사공호상 선임연구위원, 일본 도쿄대학교의 토시카 즈 세토(Toshikazu Seto) 박사, 한국철도기술연구원의 이광섭 선임연구위원, 스페인 Carto의 페르난도 카라스코(Fernando Carrasco) Asia Pacific Sales 총괄 매니저가 발표를 맡았다.

이어지는 토론에서는 IoT와 빅데이터 시대의 공간정보 미래를 주제로 다양한 이슈에 대해 함께 논의하였다.

다음은 세미나 발표 및 토론내용을 요약·정리한 것이다.

2016 공간정보 국제컨퍼런스(ICGIS)

제4차 산업혁명을 이끄는 핵심기술, 위치기반 IoT와 공간 빅데이터의 활용

임륭혁│국토연구원 연구원(rhim@krihs.re.kr, 정리) 신가원 | 국토연구원 연구원(gwshin@krihs.re.kr, 정리)

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(Paul Longley 영국 런던대학교 교수)

소비자 데이터 연구센터(Consumer Data Research Centre: CDRC)에서는 빅데이터를 이용하여 도시의 다양 한 현상을 지도로 시각화하는 프로젝트를 진행 중이다. 빅 데이터는 볼륨과 타입 등이 다양하기 때문에 수집 및 정제 등에 많은 시간과 노력 그리고 기술이 필요하다. 또한 모 든 데이터를 활용한다기보다 필요에 의해 디자인된 데이 터의 수집, 가공 및 활용이 중요하다. CDRC에서는 다양 한 데이터를 분류(classification)하여 효과적인 정보전달 을 목표로 하고 있고, 2차원적인 데이터 표현뿐만 아니라 공간과 시간을 모두 고려한 데이터 시각화가 가능하다. 공 간 및 시간데이터를 시각화하기 위하여 사용자의 관심지 역에 대한 시각화 자료를 제공하고, 관심지역의 지도를 그 래프 등으로 표현한 시각화 기법을 개발하였다. 소셜 데이 터는 트위터 API를 이용하여 자료작성일, 팔로워, ID, 좌 표 등 14가지 종류의 데이터를 수집하고 있다. 스마트 센 서스, 스마트 센서 등에서 생산되는 데이터를 이용하여 정 량적으로 공간(장소)에 대한 생각을 다시 해야 할 필요가 있으며, 빅데이터를 이용한 연구주제에 대한 연구설계를 새롭게 할 필요가 있다.

Session I 발표내용

1. Geo-IoT의 미래 동향과 비전

(Steve Liang 캐나다 캘거리대학교 교수)

미래에는 많은 사물이 연결되어 있을 것이다. 예를 들어

상자, 전력을 조절하는 가로등 등이 있다. 모든 것이 인터 넷에 연결될 것이며, IoT의 가치는 더 높아질 것이다. 현 재는 IoT 센서로부터 얼마든지 데이터를 수집할 수 있으 나 제대로는 수집하지 못하고 있다. 즉 모든 센서 데이터 를 측정해서 수량화·최적화하는 것이 IoT의 가치이며, 인터넷에 연결되면 보이지 않는 것을 보이게 한다는 의미 로 다크에셋(dark assets)라고 할 수 있다.

IoT는 현 시점에서 실행 가능한 인사이트(insight)를 보 여주고, 기업의 경쟁행태를 바꿀 것이다. 기업의 경쟁은 점 점 위치기반 서비스 모델로 진행되고 있다. 위치기반 서비 스에서 위치(location)는 IoT에서 매우 중요하며 최근에는 야외지역 중심의 위치정보에서 실내위치정보가 주목 받고 있다. 공간이 작아질수록 사용자의 수는 늘어나고, 이는 바 로 센서들이 늘어나는 것이며, IoT의 공간이 되는 것이다.

결국 IoT의 진정한 가치는 모든 정보를 종합하고 시스템들 의 시스템이 되어야 한다는 것에 있다. 한편, IoT의 기능 확대 및 센서 간 정보교환을 위해 IoT의 상호 호환성도 필 요하다. 아파치가 웹서버 시장에서 견고한 위치를 차지하 는 것처럼 IoT도 견고한 위치를 가질 수 있도록 해야 한다.

우리는 지금 IoT가 삶 속으로 찾아왔다는 것을 인지하 여 행동해야 하고, 숨겨진 데이터(dark data)와 같이 경쟁 력 있는 것을 찾아야 한다.

2. 모두를 위한 IoT:

IoT 기반 센서네트워크 커뮤니티 구축 (Daniel Kastl 독일 Georepublic UG 대표) 일본의 한 스타트업 프로그램에서 오픈데이터 플랫폼 제

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재 IoT 붐의 이유는 디바이스 가격이 저렴하기 때문이며 2020년까지는 부품비용이 하락하여 IoT가 더욱 활성화될 것으로 예상된다.

3. 초연결시대를 위한 공간정보 정책방향 (사공호상 국토연구원 선임연구위원)

초연결사회의 도래로 생활양식, 산업, 문화 등이 변화하 고 있다. 이러한 시점에 우리에게 필요한 인프라(센서, 네 트워크, 플랫폼) 중 공간정보는 가장 중요한 요소다. 지금 까지와는 다른 형태의 공간정보 수요가 있을 것이고, 이 에 대한 정책이 잘 추진되어야 한다. 그래서 먼저 초연결 사회와 IoT의 관계를 규명하고, 공간정보 기반의 IoT, 즉 Geo-IoT의 개념을 정의하며, 초연결사회의 공간정보가 가진 특징과 수요를 감안한 공간정보 정책발전방향을 제 시하고자 한다. 초연결사회는 모든 사물(thing)이 시공간 으로 연결되는 사회이며, M2M(Machine to Machine), 유 비쿼터스 환경과 같은 맥락이다. 다만 유비쿼터스와 IoT 의 차이는 네트워크의 차이라고 생각한다. 센서 가격의 하 락과 전국민의 모바일 디바이스 보유로 현재는 유비쿼터 스 개념이 실현되는 단계이며, 이것이 곧 IoT인 것이다.

사람이 네트워크·디바이스·센서를 활용하여 중요한 인사이트를 만드는 것이 IoT이며, 공간정보(위치정보)와 공간분석을 통해 패턴·특징을 찾는 등 IoT의 위치가 중 요한 요소가 되고 있다. IoT의 데이터 분석에서 위치정보 와 공간분석이 중요한 요소일 때 비로소 Geo-IoT라고 할 수 있으며, IoT만으로 충분히 서비스가 가능하지만 공간 정보와 융합하여 또 다른 위치기반 서비스 창출이 가능할 것이라 본다. 위치 지능(location intelligence)과 같은 부 분이 Geo-IoT의 영역이라 할 수 있다. Geo-IoT의 개념 은 센서 데이터를 지도 위에서 분석 가능한 형태로 제공하 는 것을 의미하며, IoT는 이미 위치정보를 가질 수 있고, 공에 대한 요청이 있었고, 재난관련 센서 작업이 필요했

다. 당시 저예산으로 3년 동안 센서 보급이 가능한지 문의 해왔는데, 도시 전체에 센서를 구축하는 것에 관심을 가지 고 있어서 각 가정마다 센서 박스(sensorbox)를 보급하고 각자 센서 데이터를 수집하여 센서 네트워크에 셀프 힐링 기능, 비상채널 기능을 탑재한다면 어떨까 상상해 보았다.

그래서 더 싸고, 더 개방되고, 더 개선된 시스템을 만들고 자 디바이스를 우선으로 접근했고, 데이터를 직접 만들자 고 생각했다. 대부분 가정에서는 집에서 일어나는 일을 잘 모르지만 보고 듣고 느끼기 위한 센서를 이용하면 여러 가 지를 측정할 수 있다. 우리는 먼저 더 많은 센서를 어떻 게 설치하고 통합하고 표준화할지 고민했다. 사일로(silo) 를 만들지 말고 오픈된 방식이 필요하다고 생각하여 사용 자가 10개 기기를 설치하는 것이 아니라 하나의 박스를 설 치하자는 것으로 의견을 모았다. 즉 단일 기기로 무엇이든 다 연결되도록 하자는 것이었다. 온도, 습도, 움직임, 날 씨, 가스 등 관련된 센서를 설치하여 집안에서 일어나는 일을 파악하고 설치도 쉬운 센서 박스를 구축했다. 일종의 가정용 블랙박스라고 할 수 있으며 스마트폰으로 확인 가 능하다.

센서 박스를 이용하면 집안을 모니터링하고 건강상태를 확인할 수 있으며, 사고발생 시 증거자료로 활용 가능하 고, 가스 누출 등으로 일어나는 사고에 대한 구조옵션 등 이 있다. 집집마다 센서 박스를 가진다면 커뮤니티 형성도 가능하고, 일종의 클라우드 서비스를 활용하여 추가서비 스도 가능하다고 생각한다. 이처럼 IoT는 센서를 통해 전 세계가 어떤 상태인지 파악 가능할 수 있다. 그러나 수많 은 데이터를 수집하기 때문에 사람들이 자기가 무엇을 공 유하는지 알아야 할 필요가 있다. 특히 데이터 중에는 사 적인 데이터, 제3자가 사용해야 하는 데이터(보안, 건강지 원, 센서 이상감지 등)도 있기 때문이다. IoT의 확대와 더 불어 개인 정보에 대한 보호도 필요할 것으로 보인다. 현

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부 정책에서 한계점을 인지하고 패러다임 변화에 따른 전 반적인 변화에 대해 고민해야 한다.

Session II 발표내용

1. 일본의 공간 빅데이터 개방:

오픈소스 기반 공간정보 플랫폼 구축 (Toshikazu Seto 일본 도쿄대학교 연구교수)

공간정보과학을 위한 센터(Center for Spatial Information Science: CSIS)는 1998년에 설립되었다. CSIS는 사회문 제에 대한 공간적 해결방법을 제공하기 위한 분석을 수행 하고 있다. CSIS의 주요 임무는 공간정보의 구축, 개발 및 활용 촉진과 연구목적의 공간 데이터베이스 개선, 관산학 공동연구 추진 등이다. 최근에는 인구 이동과 같은 플로우 (flow) 공간 빅데이터를 공동 활용할 수 있는 기반을 마련 하고, 이를 이용하여 실시간 도시관리 등에 적용하고 있 다. 또한 공공차량 등을 이용하여 운행정보를 수집하고 빅 데이터로 관리·분석 후 공공업무 또는 공공서비스를 지 원하고 있다. 이러한 활용 사례를 볼 때, 공간 빅데이터는 매우 가치가 높은 데이터이며, 공공부문의 공간 빅데이터 를 활용할 수 있도록 개방하고 플랫폼을 통한 서비스 제공 이 필요하다.

일본은 G-space 프로젝트를 통해 각 기관에서 생산하 는 데이터를 플랫폼에 통합 구축하고 다양한 분야에 통합 서비스하고 있다. 공공에서 보유한 데이터를 플랫폼에 축 적하고 지도, 그래프 등으로 시각화하여 서비스하고 있다.

또한 미래 계획수립 시 인구이동과 같은 플로우 공간 빅데 정보가 자동차 자율주행의 의사결정을 돕는 중요한 정보

가 된다. 또 대형 마켓의 카트에 위치 트래킹 센서를 부착 하고, 저전력망을 설치하여 고객의 경로를 트래킹하고 나 이, 연령 등에 따라 동선을 분석하여, 상품 진열, 쿠폰 발 행 등 전략적으로 활용하고 있다.

최근 개인 디바이스의 발전에 따라 센서, 스마트폰, 비 콘, 와이파이, 실내공간정보가 활용되면서 공간정보는 매 우 통합적인 기술이 되었다. 공간 영역이 야외의 광역에 서 실내의 협소 공간으로 줄어들수록 활용 사용자 수는 증 가하게 된다. 이 경우 실내공간지도(indoor map)가 중요 한 역할을 하게 된다. 유럽에서는 실내 위치 측위(indoor positioning)에 주력하고 있다. 공간정보 패러다임의 변화 는 객체중심의 공간정보, 시각적 판독정보 중심에서 맥락 인지(context awareness)로 확장될 것이며, 소비자는 프 로슈머로 활동하여 개인이 스스로 공간정보를 만들어 활 용하게 될 것이다. 프로슈머라는 새로운 계층을 통해 기기 를 활용한 공간정보 생성으로 변할 것이며, 시각화 측면에 서는 현실공간 위주에서 가상물리공간으로 변하게 될 것 이다. 센서환경에서는 명암·악취·상황파악 등 공간의 스캐닝이 가능해지기 때문에 지금까지의 공간표현과는 다 른 형태로 표현될 것이며, 공간을 폭넓게 이해할 수 있을 것이다.

공공에서 제공되던 추진동력은 점차 민간분야로 이동되 고 있다. 이에 따라 공간정보 정책에서도 초연결사회에서 의 공간정보 발전전략이 필요하다. 위치 측면에서는 정확 도(high accuracy)가, 공간정보 측면에서는 정밀도(high precision)가, 센서 데이터 등의 측면에서는 지오코딩 등 의 요소가 필요한 것처럼, 다양한 측면의 표준화가 특히

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달라질 때, 토지이용이 달라질 때, 이동이 어떻게 바뀔 것 인가에 대한 스마트한 답을 제공할 수 있다. 실제로 사용되 는 ABATA의 주요 활용 데이터는 활동 스케줄, 시간에 따 른 공간 인구수, 인구 타입이며, 가구통행실태조사, 통신망 자료 등을 정교화시켜 더욱 정확한 모델결과를 산출할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

3. 빅데이터와 지능형 위치정보에 대한 심층 분석 (Fernando Carrasco 스페인 Carto Asia Pacific

Sales 총괄 매니저)

공간정보는 과거에 사용되었고 현재도 사용되고 있으며 미래에도 사용될 중요한 데이터 자원이다. 과거 1854년 영국 소호지방의 외과의사인 존 스노우가 지도와 데이터 를 이용하여 콜레라의 병원지를 밝혀냄으로써 콜레라의 확산방지를 한 것이 최초의 공간정보인 것으로 널리 알려 져 있다. 과거에는 다양한 데이터의 시각화를 주요 목표로 효과적인 정보전달이 주요 관심사였다. 예를 들어 타일맵 을 이용하여 다양한 데이터를 한 화면에 표시하거나, 분류 (classification)를 이용한 글로벌 산불지도 등을 제공하기 도 하고, 또는 산불의 위치 및 특징뿐만 아니라 산불지역 의 피복변화도 파악하였다. 이처럼 과거의 공간정보 활용 분야는 공간정보와 지도를 융합하여 다양한 시각화 및 지 도 제작에 초점이 맞추어져 있었으나 이를 위해서는 다양 한 데이터를 활용해야 하기 때문에 데이터 개방 및 표준화 된 데이터 제공이 매우 중요하다.

과거의 공간정보 활용에서 놓치고 있었던 것은 바로 분 석의 부재다. 여러 가지 레벨로 공간정보를 제작하거나 시각화는 가능했으나 분석적 요소에 대한 고려가 미미했 다. 공간정보의 분석이라는 것은 예를 들면, 에어비앤비 (Airbnb)의 등장으로 인해 주택시장에 일어난 변화로 ‘미국 에서 어떤 도시가 가장 에어비앤비의 영향을 많이 받았을 이터를 활용하여, 지도 및 3D 데이터 등을 통한 정교한 미

래 계획수립이 가능하다. 플로우 공간 빅데이터는 실시간 인구, 물류, 자연현상 등을 분석할 수 있다. 또한 도시 다 이내믹스를 이해할 수 있는 단초를 제공하고 다양한 데이 터를 융합하여 새로운 가치를 창출할 수 있다. G-space 플랫폼은 데이터와 공간을 기반으로 하는 의사결정 지원 이 가능하며, 예산낭비를 줄이고 다양한 공공데이터 개방 을 지원하여 열린정부를 실현할 수 있는 활용도 높은 공공 데이터 플랫폼이다.

2. 빅데이터를 활용한 활동기반 통행자분석시스템 개발

(이광섭 한국철도기술연구원 선임연구위원)

활동기반 통행자분석(Activity-BAsed Traveler Analyzer:

ABATA)시스템은 빅데이터를 기반으로 한 시스템으로 통 행이동을 시간단위로 분석하며, 공공 교통계획 및 운영을 위한 빅데이터 활용에 초점을 둔 교통 빅데이터 분석시스 템이다. 사람의 활동(activity: 집, 직장, 쇼핑 등)과 관련된 행위모형을 이용하여 이동자를 그룹화하고 스케줄을 예측 하여 통행량 등을 산정할 수 있다. 목적과 목적지는 같을 수 있으나 수단의 차이로 인해 스케줄 차이가 있을 수 있으 므로 O/D와 같이 출발과 도착이라는 단순한 데이터 모형 보다 정확한 예측이 가능하다. 최근의 교통계획에서 교통 자체뿐만 아니라 활동이 일어나는 위치가 중요해짐에 따라 ABATA는 세밀한 정보를 활용하여 분석하기 위해, 집계구 데이터와 일일 시간단위로 이루어진 좀 더 세밀한 데이터 를 이용한다. 사람의 일반적인 활동에서 통행만을 위한 통 행은 극히 드물기 때문에 ABATA에서는 활동 스케줄이 중 요한 요소라고 가정한다. ABATA는 같은 집에 살아도 활 동에 따라 활동의 순서(시퀀스)가 다르다는 데 주목하였다.

이러한 통찰을 통해 ABATA는 노선이 변경될 때, 인구가

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여 분할정복(divide & conquer) 방식으로 극복할 필요가 있다. 또한 기술적으로 가능하더라도 수요가 부족하고 경 제성이 없다면 실현되기 어렵다. IoT/IoE 관련 다양한 기 술에 대해 실질적 수요, 장애물, 제도적·사회적·기술적 기반 등을 파악하고, 새로운 수요에 대응할 수 있는 분석 기술 개발에 노력을 기울일 필요가 있다.

■ 이동옥(SK텔레콤 부장): IoT의 발전과 더불어 데이터 거래소가 필요할 것으로 생각한다. 하지만 아직은 시기상 조일 듯 싶다. 우리나라는 데이터 통합이 어렵고, 시계열 데이터를 누적하기 어려운 데다가 빅데이터의 신뢰성, 대 표성 등에 대한 어려움 등 여러 가지 문제가 산적해 있기 때문이다. SKT는 타조(Tajo)라는 시스템을 활용하고 있 다. 타조는 시계열 이력 데이터에는 효과적이나, 실시간 자료에는 다소 취약하다. 스파크(Spark project)와는 반 대되는 성격을 가지고 있다. 다양한 문제를 한꺼번에 해결 해주는 만능의 시스템은 아직 부재한 만큼, 관련 기반기술 개발에 노력을 기울일 필요가 있으며, 국가에서 주도하는 공간 빅데이터 사업에서 앞서나가길 기대한다. 또한 IoT 의 활용에서는 공간 빅데이터와 다른 자료를 융합하여 활 용하는 노력이 필요하다. 그리고 아직 공간정보 시장이 작 다고 생각한다. IoT 시대가 되면 공간정보 시장이 많이 확 대될 것으로 기대하며, 공간정보 간 연계가 잘 되어야 시 장 확대가 가능할 것이라 생각한다. GIS 외 다른 기술과의 융복합 노력도 많이 기울여야 할 것이다.

■ 김형석(국토교통부 국토정보정책과장): 정보의 중요성 이 증대된 것 같다. IoT 사회에서는 데이터가 더욱 늘어날 후부터 2003년까지의 정보와 비슷하다. 이 중 지능형 정

보의 80%가 위치관련 정보이고 이러한 대용량, 실시간 위 치정보의 처리를 위한 대용량 처리시스템이 필요한 시기 는 먼 미래보다는 가까운 미래라고 할 수 있다. CartoDB 는 스파크(Spark)라는 오픈소스 프로젝트를 통해 빅데이 터를 활용한 공간적인 확장을 시도하고 있으며, 과거 데이 터뿐만 아니라 실시간 데이터의 처리를 목표로 하고 있다.

토론내용

■ 김은형(가천대학교 교수): 이번 컨퍼런스는 그간 유리 되었던 U-city 사업과 공간정보의 연계를 강화하는 방 향으로 나가야 함을 보여주는 데 있다고 생각한다. 논의 된 내용이 완전히 새로운 주제들인지, 그간 생각해왔던 것들이 현실로 나타나는 것인지 검토해볼 필요가 있으 며 본인은 후자라고 생각한다. 좋은 기술들이 많이 소개 되었으나, 향후 어떻게 정책·사업 등으로 현실화할 것인 가가 관건일 것이다. 예전에 유비쿼터스 센서 네트워크 (Uubiquitous Sensor Network)가 있었는데 이것이 현재 는 IoT 개념으로 전환된 것 같다. 센서를 통한 시설물 관 리 등은 아직 소극적이지만, IoT 시대로 가려면 센서의 설 치 확산이 필요할 것이다. GIS 사업과 센서를 연계하면 IoT 시대를 지원할 수 있을 것이라고 생각한다.

■ 전철민(서울시립대학교 교수): ‘공간데이터 급증’에 대 해서는 과거부터 언급되었으나 근래에 더욱 강조되고 있 다. 정보화 물결이 최근 더욱 출렁거리는 상태이고, 과거 에 불확실하게만 생각되었던 기술들이 현실화되고 있다.

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더욱 잘 활용할 수 있도록 하는 데 초점을 둘 것이다. 구글 은 스마트도시가 나아가야할 방향을 잘 보여주고 있다. 텍 스트 검색으로 시작해서, 실세계를 볼 수 있는 지도·스트 리트뷰로 진화하였고, 나아가 지도·스트리트뷰를 통해 데 이터 실시간 수집을 바라보고 물리-가상 공간 연계를 위한 무인자동차, 스마트도시 프로젝트를 진행하고 있는 것을 보면 알 수 있다. 국내 스마트도시도 가상-현실세계를 연 계하는 데 초점을 두어야 할 것이고, IoT의 연결성은 기술 뿐만 아니라 사람·부처·제도 간 연계도 가능하도록 지원 해야 한다. 가상세계 정보가 실제 위치정보와 연계될 때 다 양한 문제해결에 실제로 유익한 활용사례가 나올 것으로 예상한다. IoT 기술로 가상세계와 현실세계가 1:1 맵핑이 될 것이고, 이로 인해 공간정보가 증대하고 활용수요도 많 이 발생할 것이다.

것이며 이 중 70~80%는 공간데이터로 예측된다. 국토교 통부에서 선정된 7대 성장동력 사업을 지원할 수 있는 기 반 인프라가 공간정보인 듯 싶으나, 향후 얼마나 발전할지 에 대해 언급하기는 조심스럽다. 공간정보 산업이 급속도 로 발전했지만 투자 대비 효과가 얼마나 있는지는 검토가 필요하다. 유비쿼터스, 스마트도시의 경우 지속가능하게 유지·운영을 어떻게 할 수 있을지 방안을 마련하는 것이 정책적으로 중요하다. 공간 빅데이터사업은 2014년에 시 작하였으며, 현재는 데이터를 융합하고, 플랫폼을 구축하 는 단계다. 정책지원을 위해 지자체를 대상으로 보행안전 관련 활용사례를 만들기는 했으나, 전국 단위로 확대하기 는 어려운 수준이다. 부처 간 협조가 필요하지만 각 부처 에서 어렵게 정보를 수집했기 때문에 정보공유를 꺼려 하 며, 개인정보보안 문제와 연관될 때 공유를 거절하는 경우 가 많다. 점진적으로 부처 간 협력체계를 구축·강화할 계 획이다. 공간정보 산업 발전을 위해 효율적으로 관련 사업 을 추진하는 등 정부 차원에서도 많은 노력을 하고 있다.

■ 이재용(국토연구원 스마트·녹색도시연구센터장): U-city 개념 정립은 2000년대 초반부터 시작했다. 국내의 경우 고 속정보통신망이 빨리 보급되었고, 이를 활용하여 도시관리 를 하려는 시도는 2003년경 시작되었으며, 화성·동탄이 그 대상지역이 되었다. 올해 U-city를 스마트도시로 전환 하는 작업을 전반적으로 진행 중이다. 최초 U-city 개념은 유비쿼터스 컴퓨팅에서 시작했다. U-city는 지능화에 초 점을 두는 반면, 스마트도시는 연결성 확보에 초점을 두고 있다. 2000년대 초반에는 연결성을 가능하게 하는 기술적 기반이 미약했으나, 이러한 기술적 기반이 현실화되면서 스마트도시의 개념으로 전환되었다. 그간의 U-city 사업 은 물리적 기반을 갖추는 데 노력했고, 현재 센서, CCTV가 일반화되면서 실세계를 가상세계로 담는 작업이 많이 추진 되었다. 스마트도시는 가상세계 정보로 만들어진 성과물을