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title: 20210820 경사연
tags: [Minute]

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# 20210820 경사연

###### tags: `Minute`

## #1 Many faces of urban mobility: Data, Topology and Network (++윤윤진++, KAIST 건설및환경공학과)

- Urban Mobility 분야에서 데이터과학의 영역, 역량이 더 커지고 많이 필요해지고 있다.

### Air route network in 동북아시아: Centrality

- Air Route Segment Network (ARSN)
  - 하늘에도 정해진 길과 공역이 존재함
- Distance-based, Weight-based 두 가지를 비교
- 일본은 연결선이 단순히 degree가 높지만, strength는 그렇게 높지 않음
  - 섬 국가라 보여지는 특징 같음(?)
  - Air Route Segment Network에서 각 node의 definition이 무엇인지?

### Air route network in 동북아시아: Robustness measure

- Random attack을 할 때 구조적으로 취약한 부분이 존재함

### Mobility restriction with COVID-19

- 대부분의 데이터가 stationary가 보장이 안됨
- Contact tracing data(코로나 초기에 확진자가 적을 때는 제공해줬음)
- Hausdorff Distance and Grouped distance
  - 최대 거리와 붙어있는 두 그룹간의 거리
  - $d_g$ - $d_H$ 가 양수, 음수인 영역이 나옴
  - 이 값으로 Phase를 추적할 수 있음
  - 코로나 1피크에서는 줄었으나 오히려 2피크에서 이동량이 줄어야하지만 늘어난 것을 볼 수 있었음

### 드론이 날라가야하는 map에 대해

- Keep-out geofence: (드론이 건물 너무 가까이에 날면 안되는 건물의 안전거리)
- Keep-in geofence: (드론이 안전히 날기위한 드론의 안전거리)
- Keep-in,out에 따라 phase 변화를 볼 수 있었음

### Urban Mobility pattern mining

- Seoul taxi GPS data
  - 언제 누가 어디로 갔다로 word 표현
  - cluster를 나눴더니 구 단위랑 비슷하게 보여짐
- dynamic zoning을 해야한다.

### QNA1

- Graph Neural Net이 큰 turning point가 된 것 같다.
- Waypoint에 대한 attack: 오히려 공역에(화산재, 먹구름으로 인한 시야확보 불가 등) 대한 공격이 더욱 일상적임(항공분야에서는)
- 공역에 대한 attack 및 그로인한 cascade도 매우 중요한 연구분야이다.

## #2 The universal pathway to innovative urban economies (++홍인호++, 막스플랑크연구소)

### 연구소 소개

- Max Plank 연구소: Center for Humans and Machines
- 물리학과 첨단기술 2021년 4월호: 도시 성장의 보편성을 참고하면 매우 좋겠다
- 도시 내에 존재하는 여러 Dimension
  - Social, Political, Epidemics, Economy, Technology, Environment, Mobility

### About Scaling

- Urban scaling: # of Starbucks?
- Pop: x19, But Starbucks: x49 (포항 vs 서울): log scale $Y \sim N^\beta$
- Scaling exponent: Manual(~.5) to Cognitive(~1.5)
- 1998부터 16년간 18개 산업군에 대해 350여개 도시의 고용량에 대한 데이터를 가지고 있음
- 실제 데이터에서 시골/도시에 대한 비교우위가 잘 나타난다. 그 기준: 1.2M의 인구 수가 수식으로도 보여짐
  - RCA(Revealed Comparative Advantage): 비교우위
  - 한국에서 비교우위가 큰 산업: 부동산 한국에선 53만(~포항)
- Longitudinal Scaling
  - Recapitulation Score: Longitudinal scaling vs cross-sectional scaling
    - Non-trade-able vs Trade-able
      - High-tech industries are mostly superlinear and trade-able.
        - Economic polarization?
  - Direction of Growing: 도시는 시골의 과거와 멀어지고, 시골은 도시의 과거와 가까워진다.

### Political Polarization

- 마스크 캠페인이 미국 각 자치주의 정치적 성향과 그 성공여부가 서로 상관관계를 가지고 있다.
- 코로나 방역정책과 관련된 시위: 코로나 확산의 새로운 기회

### Mobility

- 이동량이 거리에 반비례하는 중력 모형으로 표현할 수 있는가
- 중력 모형과 Radiation model사이의 상관관계가 있다

### 기후문제

- Urban green space and happiness
  - 녹지의 양과 도시의 행복도: 잘사는 나라일 수록 높다

### QNA2

- 도시 안에서 산업의 양: 고용자의 숫자
  - 산업별 GDP로 본 연구는 없는 것 같은데, GDP per Capital은 수식상으로 그냥 계수에서 1뺀 모양이 될듯

## #3 Network analysis of urban traffic (++엄영호++, 서울시립대 물리학과)

### Motivation

- Traffic dynamics in a road
  - Phantom traffic jam: 아무 이유 없이 막힐 수 있음

### AIM and Data

- Data: Road networks in Beijing's Central area and Seoul
  - 베이징(530n, 1002l), 서울(1813n, 5004l)
  - 5분간 속도 데이터
  - Global flow를 알고 싶다. (of urban traffic networks)
  - Critical road를 찾고 싶다.

### Question and Background

- Classic percolation: 격자에서 채우는 p에 따라 global connectivity가 나옴
- Network percolation: 이미 존재하는 네트워크에서 지우는 p에 따라 GC(Giant Component)가 달라짐
  - Stress에 얼마나 잘 버티냐?

### Result

- Percolation Analysis: A stress test
  - 도로의 성능: 최대속도의 95% 대비 상대속도가 $q$보다 크냐 작냐에 따라 functional vs non-functional을 구분
- 서울과 베이징의 GC를 살펴봄 특정노드를 끊어가며
  - Bottleneck을 발견
  - 이 Bottleneck이 서울/베이징 모두 발견 됨
    - Improving global connectivity 관점에서 한 노드만 2%를 늘려도 전체성능 2%를 늘릴 수 있다.

### 후속연구 소개

- Two modes in urban traffic
  - 휴일과 평일의 차이?
  - Origin: Long-range connection의 역할수행
    - Lattice vs Small world

### QNA3

- Q1: 물리적으로는 아직 현실성이 없을 수 있는데, 주거지와 근무지가 잘 구분된 경우, 출퇴근 시간에 한쪽은 길이 엄청 막히고, 반대편은 길이 뚤릴텐데, 이런걸 가용적(?)으로 사용할 수 있는 네트워크라면 훨씬 flexible하게 할 수 있을 것 같다는 생각이 들어서요...!
  - 여기에 대해서 좀더 열린 질문으로 본다면 한정된 자원을 효과적으로 푸는 것으로 생각해서 주어진 packet을 가장 효율적으로 전달하는 문제(구글에서도 AI로 반도체 설계를 하는 것 처럼)로 풀 수 있을 것 같다는 생각이 들었습니다.
  - 좀 더 쉽게 Network Structure를 유지한 상태에서 Network weight를 효율 적으로 배분하는 방법같은건 혹시 교통연구쪽에서 잘 진행된 적이 없을까요? 
- Q2: Network stress의 측면에서 Braess' paradox처럼 지웠을 때 오히려 stress가 주는 Node들은 없었을까요?
- Q3: 교통 문제에서 Bottleneck edge가 생기는 문제는 여러가지로 생각할 수 있을 것 같습니다. 네트워크의 구조적 문제 뿐 아니 신호체계의 문제도 당장 생각나는 문제 중 하나라고 생각되는데요 혹시 이런걸 정리해놓은 논문이나 데이터같은게 있을까요?
- Q4: 관련된 문제들을 풀기위한 ABM 기반의 연구들에 대해서 ETRI나 이런 곳에서 관심을 가지고 연구하던걸 본 적이 있습니다..! OD가 있다면 Q1에서 생각했던 것 처럼 Network에서 ABM을 해볼 수 있을 것 같은데, 혹시 이런 쪽으로는 생각하시는 계획이 혹시 있을실까요? 