정부의 진화는 데이터 혁명에 의해 주도될 것인가? - 태양광 LED 신호등

정부가 시민들의 삶을 개선하는 데 있어 가장 강력한 도구는 무엇일까요?
데이터야, 손 내려놔.
데이터는 전례 없는 기회를 제공하며 시민의 일상생활에 긍정적인 영향을 미칩니다.
정부는 거의 무제한적인 자원과 적절한 분석 도구 및 플랫폼을 보유하고 있어 데이터를 활용하여 시민 서비스와 안보를 혁신할 수 있습니다.
그 활용은 크게 두 부분으로 나눌 수 있다. 스마트 시티는 데이터가 가져온 새로운 현상이다.
데이터에 대한 필수적인 접근과 분석은 스마트 도시의 생명줄입니다.
표준을 활용한 지능형 교통 시스템 구현
도로 또는 대중교통의 교통 패턴, 위험 요소 및 교통량에 대한 시간 데이터.
예를 들어, 지능형 신호등은 교통량이 적은 야간이 아닌 출퇴근 시간대에 주요 도로의 빨간불과 초록불 사이의 간격을 제한하거나 늘릴 수 있습니다.
이러한 데이터는 도시들이 실질적인 대응책을 마련하는 데 도움이 됩니다.
교통 체증 시간 단축, 미래 도로 및 교통 개발을 위한 더 나은 계획 수립.
스마트 가로등은 전력 소비를 줄이고 공공 안전을 향상시킵니다.
그것들은 오직 역사와 현실의 특정 장소와 시간에만 열립니다.
시간 데이터는 그들이 그것을 필요로 한다는 것을 보여줍니다.
이로 인해 효율적이고 안전하지만 생산성은 떨어집니다.
기존 질서를 뒤흔드는 주거지 선정 방식.
동시에 계량기는 도시와 공공시설이 계절별 또는 시간대별로 다른 요금을 책정하고 소비자를 보호하기 위한 인센티브를 제공할 수 있도록 데이터를 제공할 수 있습니다.
더 나아가 스마트 미터를 사용하면 전력 회사는 과부하가 걸리거나 고장 또는 화재 위험이 있는 노후 기기를 주도적으로 교체할 수 있습니다.
스마트 그리드의 핵심은 독립적인 의사 결정을 내릴 수 있다는 점, 즉 스스로 결정을 내릴 수 있다는 점에 있습니다. 예를 들어, [스마트 그리드는]
송전선이 끊어지거나 폭풍으로 인해 전력이 차단되면 다른 송전선으로 전력을 공급합니다.
누군가의 지붕에 설치된 태양광 패널이 갑자기 전력을 전력망으로 보내면 다른 차량의 전력망 연결이 줄어듭니다.
따라서 스마트 그리드는 두 가지를 관리할 수 있습니다.
개인 또는 소규모 기업의 전기 에너지 흐름 및 사용
태양광 또는 풍력 발전량을 손쉽게 확대할 수 있습니다.
하지만 데이터는 도시 서비스와 관리를 개선하는 데만 도움이 되는 것은 아닙니다.
또한 우리를 더 안전하게 만들어 줍니다.
테러의 무작위성은 본질적으로 데이터의 문제입니다.
과거에 건초더미에서 바늘을 찾는 문제였던 것이 이제는 전체 데이터 세트를 살펴보는 문제로 바뀌었습니다.
전통적으로 서로 다른 출처의 데이터는 분리되어 보관됩니다.
정확한 데이터 처리를 통해 정보 및 안보 기관은 무인 항공기 데이터, 신호 정보 메타데이터 등 다양한 유형의 데이터 피드를 수신하고 이를 실질적으로 결합할 수 있습니다.
이제는 정보 분석가들이 나설 시간입니다.
GPU의 강력한 기능을 활용하면 정보 분석가는 여러 개의 대규모 스트리밍 데이터 세트를 사전 검색에 사용할 수도 있습니다.
전통적으로 CPU-
알려진 인기 있는 검색 방법의 제한된 집합을 얻으려면 시스템 기반 모델링 및 변환을 사전에 수행해야 합니다.
그들은 이러한 데이터 저장소를 돌파하고 검색 기능을 확장함으로써 "신의 영역"을 얻었습니다.
글로벌 활동에 대한 견해는 예방 조치로 이어질 가능성이 더 높습니다.
또한 이 데이터는 정부가 적절한 핵심 기반 시설을 배치함으로써 시민의 안전을 보호하는 데 도움이 됩니다.
인구 규모와 취약성에 따라 경찰, 소방, 의료진, 주 방위군 또는 연방 재난 관리청과 같은 응급 구조대를 어디에 배치해야 할까요?
예를 들어, 변화하는 기상 조건에 따라 어디에 배치하시겠습니까?
해당 부서에서 관련 데이터에 접근할 수 있게 되면 다음 단계는 심층 분석입니다.
GPU 컴퓨팅 기능을 활용하면 정부는 대규모 스트리밍 데이터 피드를 확인하고 머신 러닝을 결합하여 사람이 감지할 수 없는 패턴을 찾아낼 수 있습니다.
이러한 도구를 사용하면 데이터 검색을 공간적 또는 시간적으로 수행할 수 있으며, 자연어 처리 또는 기존 검색을 다양한 방식으로 활용할 수 있습니다.
지능형 보안은 편리함도 제공합니다.
지난 15년 동안 시민들은 사과로 인한 피해를 근절하기 위해 고안된 보안 조치를 시행하는 데 공항에서 수십만 시간을 더 소비했습니다.
현재 세관 및 국경 순찰대와 국토안보부는 공항 및 항공사와 협력하여 비행 중 승객을 식별하기 위해 스트리밍 비디오에 머신 러닝을 사용하는 얼굴 인식 알고리즘을 테스트하고 있습니다.
실제 적용을 통해
얼굴 인식 기술이 적용된 이 기계들은 승객들의 시간을 절약해 줍니다.
또한 체크인 절차, 보안 검색 및 탑승 절차 동안 여러 번 서류를 확인해야 하는 번거로움을 피하면서 공항의 안전을 확보했습니다.
트래픽 분석이든 위협 탐지든, 여러 대규모 스트리밍 데이터 소스 또는 예측 불가능한 데이터 소스에서 발생하는 극심한 데이터 유입을 분석하는 기술은 동일합니다.
데이터 탐지, 예측 및 처리를 위한 계산 기법
고밀도, 차세대 GPU 필요
데이터 분석 속도를 높이세요.
Kinetica와 같은 GPU 데이터베이스는 실제 데이터만 제공하는 것이 아닙니다.
시간 분석뿐 아니라 자동화된 인공지능까지.
폭력 관련 데이터를 활용하여 전체 역사적 및 실시간 데이터 모음을 분석하고, 밀리초 단위로 스트리밍 데이터를 분석합니다.
엔비디아의 포스 컴퓨팅 능력(NVDA)
빅데이터 시대의 현재 업무 요구사항에 적합한 GPU.
APU 데이터베이스에 대한 소개가 필요하신가요?
간략한 개요는 여기에서 확인하세요.
하지만 이것들은 단지 몇 가지 예일 뿐입니다.
전반적으로 공공시설부터 서비스, 보안 등에 이르기까지 올바른 데이터 기술은 시민 서비스, 도시 계획 및 보안의 질과 대응력을 향상시킬 수 있습니다.
정부 입장에서 이는 잘 활용된 데이터가 궁극적으로 효율적이고 새로운 서비스를 제공할 수 있음을 의미합니다.
시민들에게 있어 이는 삶의 질 향상을 의미하며, 그것이 가장 중요한 것입니다.