The key to urban mobility is the harmony of four ICT technologies.
Published2020.03.06 09:11The proliferation of platform-based business models and the ecosystems that enable them is driving changes in urban mobility management.
As major cities around the world collaborate with the private sector to develop intelligent transportation infrastructure, mobility management systems are expected to play a critical role in managing smart city mobility in the future.
▲ Mobility monitoring and management solutions are expected to transform the comprehensive solution approach in the future.
According to the 2019 Global Smart City Mobility Operation System Analysis Report released by global market research firm Frost & Sullivan on March 6, many cities around the world are currently suffering from urbanization, environmental pollution, and traffic congestion, and solutions for mobility monitoring and management are changing from individual methods to comprehensive solutions.
Accordingly, the role of mobility companies and technology companies is expected to become more important in helping cities become smarter by utilizing connected technologies and customer information.
Mobility-related companies can leverage the following growth drivers: collaboration to implement intelligent mobility operating systems; utilization of AI and big data analytics to analyze supply and demand and optimize mobility; implementation of digital transaction platforms; and provision of access to urban mobility data to enhance reliability and transparency.le="text-align: center;">
▲ The smart city mobility system is largely composed of four elements.
“Governments are actively working to develop smart city mobility operating systems globally,” said Abhishek Iyer, research analyst for Frost & Sullivan’s mobility industry practice. “This will help improve mobility and connectivity in smart cities by monitoring the efficiency of system operation and urban traffic congestion.”
He continued, “The smart city mobility system is largely composed of four components: a city-wide communication network, cloud-based data storage, an intelligent command center, and cybersecurity.” He added, “The success of the future urban mobility operation system will depend on how harmoniously these four components operate.”
관련뉴스
The Present, Future, and Challenges of Autonomous AI, the Core of Level 4 and Higher Autonomous Vehicles
자동차 산업의 패러다임이 자율형 모빌리티로 진화 중이다. 이를 위해선 운전자의 개입 없이 목적지까지 이동이 가능한 레벨 4 이상의 자율주행기술을 확보하는 것이 필수적이다. 그러나 컴퓨팅 하드웨어의 성능, AI 프레임워크 및 모델 등 상용화를 고려한 기반기술에 대한 연구가 부족한 실정이다. 레벨 4 이상 자율주행차량의 상용화를 위한 AI 기술을 확보하기 위해선 기술적 의존도를 낮추고 제한된 컴퓨팅 하드웨어 리소스를 고려한 기술개발이 필요하다.
2019.07.22by 이수민 기자
Why the Electronics Industry Is Focusing on the Mobility Market!
자동차는 이제 연결되어(Connected) 자율주행(Autonomous)하며 공유(Shared)되는 전기차(Electric)로 변화하고 있다. 이런 변화는 미래가 아니라 현실이다. 10월 8일부터 11일까지 나흘간 개최됐던 제50회 한국전자전 2019는 발전한 한국의 전자산업의 현황을 목도하고 조망할 수 있는 기회의 장이었다. 올해 한국전자전 첫 기조연설 연사로 나선 LG전자 이상용 센터장은 ‘모빌리티의 변화에 따른 산업 동향과 진화 방향’을 주제로 변화하는 자동차 산업 현황과 한국이 나아가야 할 방향에 대해 논의했다.
2019.10.14by 이수민 기자
올해 안에 3차원 국토 관리 시스템 구축된다
스마트시티, 자율주행, 데이터경제 등 신성장산업의 핵심인 3차원 공간정보 구축 사업에 총 4,035억 원이 투입된다. 국토부를 비롯한 기재부, 과기부, 산업부와 각 지자체는 3월6일 2020년 국가공간정보 시행계획을 확정하고 전국 3차원지도 시범사업, 국토전용위성 운영, 디지털 지적재조사 확대 등을 추진한다.
2020.03.06by 최인영 기자
A single misaligned light means 'defect'… Vehicle interior lighting now guarded by semiconductors and software
자동차 실내조명이 '보조 조명'의 자리를 벗어나고 있다. 색상과 애니메이션으로 브랜드 아이덴티티를 드러내고 운전자 취향을 담아내는 사용자 경험(UX)의 핵심 요소로 올라서면서, LED 실내 앰비언트 시장도 빠르게 커지는 중이다. 이에 관하여 '미래 자동차를 밝히는 지능형 LED 실내 조명 솔루션' 이라는 내용으로 기술 웨비나 세션을 발표하는 최영재 다보코퍼레이션 연구위원을 앞서 만나, 시장의 온도와 설계 요구의 변화를 들었다.
2026.08.28by 명세환 기자
ST Microelectronics and NUS Establish Joint Research Center 'HELIX' for Edge AI
ST Microelectronics and the National University of Singapore have established the 'HELIX' joint research center aimed at implementing embedded AI in edge environments. Over a four-year period, the center will conduct research across the entire technology stack from algorithms to silicon, focusing on memory-centric architecture leveraging ST's 18nm FD-SOI technology and embedded PCM. The core objective is to implement intelligence directly in physical devices such as robots and drones while minimizing energy consumption.
2026.08.28by 배종인 기자
