کاربرد اینترنت اشیا در هوشمندسازی فرایند مدیریت شهری
محورهای موضوعی : مطالعات مدیریت شهری
1 - شهرداری کرمان
کلید واژه: اینترنت اشیا, شهر هوشمند, توسعه پایدار, مدیریت شهری,
چکیده مقاله :
استفاده از اینترنت اشیا در حل مسائل شهری مانند ترافیک، مصرف انرژی، مدیریت پسماند و امنیت از مولفه های اصلی اداره شهرهای هوشمند محسوب می شود. به عنوان مثال، سامانههای هوشمند ترافیک با بهکارگیری مواردی از جمله حسگرهای اینترنت اشیاء، وضعیت ترافیک را پایش و کنترل میکنند تا از ایجاد ازدحام و آلودگی جلوگیری شود. به همین شکل، شبکههای هوشمند برق با مدیریت پویا و ادغام منابع انرژی تجدیدپذیر، بهرهوری انرژی را افزایش میدهند. همچنین، استفاده از اینترنت اشیاء در مدیریت پسماند موجب ارتقای پایداری میشود، زیرا خودِ سطلهای زباله میتوانند اعلام کنند چه زمانی پر شدهاند و این موضوع برنامهریزی مسیرها و زمانبندی جمعآوری زباله را آسانتر میکند. در حوزه امنیت، شبکههای امنیتی باعث واکنش سریعتر به رویدادها شده و در عین حال اطلاعات ارزشمندی را برای برنامهریزی شهری فراهم میکنند. در نهایت، تداوم بهکارگیری اینترنت اشیاء در شهرهای هوشمند، موجب افزایش مشارکت شهروندان، استفاده مؤثر از دادهها در برنامهریزی شهری و تحقق توسعه پایدار هوشمند میشود. این امر شهرهای هوشمند را به محیطهایی پایدار تبدیل کرده و سیستمهای سختافزاری شهری را متحول میسازد. پیشرفتهای آینده در حوزه اینترنت اشیاء، همچنان اثربخشی و پایداری فناوریها را برای نسلهای آینده فضاهای شهری بهبود خواهد داد که این موضوعات در این مقاله مورد بررسی قرار گرفته است.
Using the Internet of Things to solve urban problems such as traffic, energy consumption, waste management, and security is a key component of smart city management. For example, smart traffic systems use IoT sensors to monitor and control traffic conditions to prevent congestion and pollution.Similarly, smart grids increase energy efficiency by dynamically managing and integrating renewable energy sources. The use of the Internet of Things in waste management also improves sustainability, as the trash cans themselves can indicate when they are full, making it easier to plan routes and schedule garbage collection.In the area of security, security networks enable faster response to events while providing valuable information for urban planning. Ultimately, the continued use of IoT in smart cities will increase citizen participation, effectively use data in urban planning, and achieve smart sustainable development.This will transform smart cities into sustainable environments and transform urban hardware systems. Future advances in the field of IoT will continue to improve the effectiveness and sustainability of technologies for future generations of urban spaces, which are discussed in this article.
1. van den Buuse, D.; Kolk, A. (2019), An exploration of smart city approaches by international ICT firms. Technol. Forecast. Soc. Chang., 142, 220–234.
2. Scuotto, V., Ferraris, A., & Bresciani, S. (2016). Internet of Things: Applications and challenges in smart cities: a case study of IBM smart city projects. Business Process Management Journal, 22(2), 357-367.
3. Rathore, M. M., Ahmad, A., Paul, A., & Rho, S. (2016). Urban planning and building smart cities based on the internet of things using big data analytics. Computer networks, 101, 63-80.
4. Mehmood, Y., Ahmad, F., Yaqoob, I., Adnane, A., Imran, M., & Guizani, S. (2017). Internet-of-things-based smart cities: Recent advances and challenges. IEEE Communications Magazine, 55(9), 16-24.
Talari, S.; Shafie-Khah, M.; Siano, P.; Loia, V.; Tommasetti, A.; Catal.o, J. (2017). A review of smart cities based on the internet of things concept. Energies , 10, 421.
5. Mahamkali, A. (2022). Health Care Internet of Things (IOT) During Pandemic–A Review. Journal of Pharmaceutical Negative Results, 572-574.
6. Ehsanifar, M.; Dekamini, F.; Spulbar, C.; Birau, R.; Khazaei, M.; B˘arb˘acioru, I.C. (2023). A Sustainable Pattern of Waste Management and Energy Efficiency in Smart Homes Using the Internet of Things (IoT). Sustainability 15, 5081. [CrossRef]
7. Gali, M., & Mahamkali, A. (2022). A Distributed Deep Meta Learning based Task Offloading Framework for Smart City Internet of Things with Edge-Cloud Computing. J. Internet Serv. Inf. Secur., 12(4), 224-237.
8. Monios, N.; Peladarinos, N.; Cheimaras, V.; Papageorgas, P.; Piromalis, D.D. (2024), A Thorough Review and Comparison of Commercial and Open-Source IoT Platforms for Smart City Applications. Electronics, 13, 1465.
9. Kulkarni, C., Seifeddine, Z. D. M., Gali, M., & Degadwala, S. (2024). Mining intelligence hierarchical feature for malware detection over 5G network.In Networks Attack Detection on 5G Networks using Data Mining Techniques (pp.64-82). CRC Press.
10. Sen, S.; Yadeo, D.; Kumar, P.; Kumar, M. Chapter Thirteen—Machine Learning and Predictive Control-Based Energy Management System for Smart Buildings. In Artificial Intelligence and Machine Learning in Smart City Planning; Basetti, V., Shiva, C.K., Ungarala, M.R., Rangarajan, S.S., Eds.; Elsevier: Amsterdam, The Netherlands, 2023; pp. 199–220.
