KR102618554B1 - How To Utilize Night Illuminance Data - Google Patents
How To Utilize Night Illuminance Data Download PDFInfo
- Publication number
- KR102618554B1 KR102618554B1 KR1020210110299A KR20210110299A KR102618554B1 KR 102618554 B1 KR102618554 B1 KR 102618554B1 KR 1020210110299 A KR1020210110299 A KR 1020210110299A KR 20210110299 A KR20210110299 A KR 20210110299A KR 102618554 B1 KR102618554 B1 KR 102618554B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- data
- city
- illuminance
- nighttime
- change prediction
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 16
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 11
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 9
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 8
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 235000013405 beer Nutrition 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 230000035479 physiological effects, processes and functions Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J1/00—Photometry, e.g. photographic exposure meter
- G01J1/42—Photometry, e.g. photographic exposure meter using electric radiation detectors
- G01J1/4204—Photometry, e.g. photographic exposure meter using electric radiation detectors with determination of ambient light
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J1/00—Photometry, e.g. photographic exposure meter
- G01J1/02—Details
- G01J1/0219—Electrical interface; User interface
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J1/00—Photometry, e.g. photographic exposure meter
- G01J1/02—Details
- G01J1/0238—Details making use of sensor-related data, e.g. for identification of sensor or optical parts
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W1/00—Meteorology
- G01W1/02—Instruments for indicating weather conditions by measuring two or more variables, e.g. humidity, pressure, temperature, cloud cover or wind speed
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
Landscapes
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Atmospheric Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Ecology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Circuit Arrangement For Electric Light Sources In General (AREA)
Abstract
본 발명은 야간 도심 조도 데이터와 도시 정보 데이터를 활용하여 도시 변화 예측 정보를 획득하기 위한 야간 조도 데이터 활용 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of utilizing nighttime illuminance data to obtain urban change prediction information using nighttime city illuminance data and city information data.
Description
본 발명은 야간 조도 데이터 활용 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 야간 도심 조도 데이터와 도시 정보 데이터를 활용하여 도시 변화 예측 정보를 획득하기 위한 야간 조도 데이터 활용 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of utilizing nighttime illuminance data, and more specifically, to a method of utilizing nighttime illuminance data to obtain urban change prediction information using nighttime city illuminance data and city information data.
가로등, 실내 조명, 광고판, 간판 등 각종 인공광으로부터 비롯되는 도시의 야간 조명 환경은 인간, 동물, 식생의 생리 작용에 영향을 주는 생태 환경적 지표일 뿐만 아니라 범죄율, 유동인구, 인구밀도, 경제수준 등 다양한 사회적 요인과도 밀접한 관련이 있다.The city's nighttime lighting environment, which comes from various types of artificial light such as street lights, indoor lighting, billboards, and signboards, is not only an ecological and environmental indicator that affects the physiology of humans, animals, and vegetation, but also influences crime rates, floating population, population density, economic level, etc. It is also closely related to various social factors.
최근, 국외 선진국에서는 셉티드(CPTED, Crime Prevention Through Environmental Design)적 관점에서 도시 조명 환경을 관리하는 연구 및 사업들을 활발히 추진하고 있으며, 우리나라의 경우에도 서울특별시를 중심으로 셉티드 개념에 입각한 도시 조명 환경 관리 사업들이 추진되고 있다.Recently, developed countries abroad are actively promoting research and projects to manage the urban lighting environment from the perspective of CPTED (Crime Prevention Through Environmental Design), and in Korea, urban lighting based on the concept of CPTED is also being implemented, focusing on the Seoul Metropolitan Government. Environmental management projects are being promoted.
이에 따라 도시의 야간 조도 데이터로부터 상권, 범죄율, 매출, 유동인구, 경제지표 등과 같은 도시 정보를 예측할 수 있는 기술 개발이 필요한 실정이다.Accordingly, there is a need to develop technology that can predict city information such as commercial districts, crime rates, sales, floating population, and economic indicators from the city's nighttime illumination data.
이에 본 발명은 시간별, 공간별 야간 도심 조도 데이터 및 카드 매출액, 범죄율, 경제 지표 중 적어도 하나를 포함하는 시간별, 공간별 도시 정보 데이터를 수신하여 야간 도심 조도 데이터와 도시 정보 데이터를 시간별, 공간별로 매칭함으로써 도시 변화 예측 정보를 획득하여 도시의 상권의 발달 및 쇠퇴, 범죄율의 증가 및 감소, 1년 미만의 단기 경제 지표를 예측할 수 있는 야간 조도 데이터 활용 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention receives nighttime city illuminance data by time and space and city information data by time and space, including at least one of card sales, crime rate, and economic indicators, and matches the nighttime city illuminance data and city information data by time and space. The purpose is to provide a method of utilizing nighttime illumination data that can predict the development and decline of the city's commercial districts, the increase and decrease in crime rates, and short-term economic indicators of less than a year by obtaining information on urban change predictions.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems of the present invention are not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
상술한 과제를 해결하기 위하여, 본 발명에 따른 야간 조도 데이터 활용 방법은, 시간별, 공간별 야간 도심 조도 데이터를 수신하는 도심 조도 데이터 수신 단계와, 시간별, 공간별 도시 정보 데이터를 수신하는 도시 정보 데이터 수신 단계와, 상기 야간 도심 조도 데이터와 상기 도시 정보 데이터를 시간별, 공간별로 매칭하는 데이터 매칭 단계 및 상기 매칭된 데이터로부터 도시 변화 예측 정보를 획득하는 도시 변화 예측 정보 획득 단계를 포함한다.In order to solve the above-described problem, the method of utilizing nighttime illuminance data according to the present invention includes a city illuminance data receiving step of receiving nighttime city illuminance data by time and space, and city information data of receiving city information data by time and space. It includes a receiving step, a data matching step of matching the nighttime city illuminance data and the city information data by time and space, and an urban change prediction information acquisition step of acquiring urban change prediction information from the matched data.
본 발명의 야간 조도 데이터 활용 방법에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.According to the method of utilizing night illumination data of the present invention, one or more of the following effects are achieved.
첫째, 야간 도심 조도 데이터를 이용하여 특정 상권의 발달 정도를 예측할 수 있는 이점이 있다.First, there is the advantage of being able to predict the degree of development of a specific commercial district using nighttime city light intensity data.
둘째, 야간 도심 조도 데이터를 이용하여 계절별 또는 날씨 변화에 따른 특정 상권의 발달 정도를 예측할 수 있는 이점이 있다.Second, there is the advantage of being able to predict the degree of development of a specific commercial district according to seasons or weather changes using nighttime city illuminance data.
셋째, 야간 도심 조도 데이터를 이용하여 조도에 따른 범죄율 증감 또는 지역별 조도에 따른 범죄율을 예측할 수 있는 이점이 있다.Third, there is the advantage of being able to predict an increase or decrease in the crime rate according to the illumination level or the crime rate according to the regional illumination level by using nighttime city light intensity data.
넷째, 셉티드에 입각하여 각 지자체가 도시 조명 환경을 개선하는 정책을 입안하는데 있어 야간 도심 조도 데이터를 활용할 수 있는 이점이 있다.Fourth, based on Septid, each local government has the advantage of using night-time urban illuminance data in formulating policies to improve the urban lighting environment.
다섯째, 야간 도심 조도 데이터를 이용하여 1년 미만의 단기 경제 지표를 예측할 수 있는 이점도 있다.Fifth, there is also the advantage of being able to predict short-term economic indicators of less than a year using night-time city illuminance data.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned may be clearly understood by those skilled in the art from the description of the claims.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 야간 조도 데이터 활용 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실 시예에 따른 야간 도심 조도 데이터의 공간 데이터를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도시 변화 예측 정보 획득 단계를 설명하기 위한 도면이다.1 is a flowchart of a method of utilizing nighttime illumination data according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a diagram schematically showing spatial data of night-time city illuminance data according to an embodiment of the present invention.
Figures 3 and 4 are diagrams for explaining the step of obtaining urban change prediction information according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.The advantages and features of the present invention and methods for achieving them will become clear by referring to the embodiments described in detail below along with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various different forms. The present embodiments are merely provided to ensure that the disclosure of the present invention is complete and to be understood by those skilled in the art. It is provided to fully inform those who have the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification.
본 명세서에 첨부된 도면에 도시된 구성요소의 크기나 형상 등은 설명의 명료성과 편의성을 위하여 과장되게 도시될 수 있다. 각 도면에서 동일한 구성은 동일한 참조부호로 도시한 경우가 있음을 유의하여야 한다. 또한, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기술의 기능 및 구성에 관한 상세한 설명은 생략될 수 있다.The sizes and shapes of components shown in the drawings attached to this specification may be exaggerated for clarity and convenience of explanation. It should be noted that the same configuration may be indicated by the same reference numeral in each drawing. Additionally, detailed descriptions of the functions and configurations of known technologies that are judged to unnecessarily obscure the gist of the present invention may be omitted.
본 명세서에서 사용된 용어는 특정 실시예를 설명하기 위하여 사용되며, 본 발명을 제한하기 위한 것이 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이 단수 형태는 문맥상 다른 경우를 분명히 지적하는 것이 아니라면, 복수의 형태를 포함할 수 있다. 또한, 본 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.The terms used herein are used to describe specific embodiments and are not intended to limit the invention. As used herein, the singular forms include the plural forms unless the context clearly indicates otherwise. In addition, throughout this specification, when a part “includes” a certain element, this means that it may further include other elements unless specifically stated to the contrary.
어떠한 구성 요소가 다른 구성 요소에 “연결되어” 있다거나 “접속되어” 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성 요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떠한 구성 요소가 다른 구성요소에 “직접 연결되어” 있다거나 또는 “직접 접속되어” 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성 요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성 요소들 간의 관계를 설명하기 위한 다른 표현들도 마찬가지로 해석되어야 한다.When a component is said to be “connected” or “connected” to another component, it is understood that it may be directly connected to or connected to that other component, but that other components may exist in between. It should be. On the other hand, when a component is said to be “directly connected” or “directly connected” to another component, it should be understood that there are no other components in between. Other expressions to describe relationships between components should be interpreted similarly.
본 명세서에서 사용되는 상단, 하단, 상면, 하면 또는 상부, 하부 등의 용어는 구성 요소들에 있어서 상대적인 위치를 구별하기 위해 사용되는 것이다. 예를 들어, 편의 상 도면상의 위쪽을 상부, 도면상의 아래쪽을 하부로 명명하는 경우 실제에 있어서는 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 상부는 하부로 명명될 수 있고, 하부는 상부로 명명될 수 있다.Terms such as top, bottom, upper surface, lower surface, top, bottom, etc. used in this specification are used to distinguish the relative positions of components. For example, for convenience, if the upper part of the drawing is called upper and the lower part of the drawing is called lower, in reality, the upper part can be called lower, and the lower part can be called upper, without departing from the scope of the present invention. .
본 명세서에서 기재한 ~제1~, ~제2~ 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지 않는다. 상기 용어들은 각 구성요소가 서로 다른 구성 요소들임을 구분하기 위해서 지칭한 것일 뿐, 제조된 순서에 구애받지 않는 것이며, 발명의 상세한 설명과 청구범위에서 그 명칭이 일치하지 않을 수 있다.Terms containing ordinal numbers, such as ~first~, ~second~, etc. described in this specification may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms. The above terms are only used to distinguish each component from another, and are not limited by the manufacturing order, and the names may not match in the detailed description and claims of the invention.
본 명세서에서 사용되는 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.All terms, including technical or scientific terms, used in this specification have the same meaning as generally understood by those skilled in the art to which the present invention pertains, unless otherwise defined. Terms defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related technology, and unless clearly defined in this specification, should not be interpreted in an idealized or overly formal sense. No.
이하에서 설명할 본 발명의 실시예들에 의한 야간 조도 데이터 활용 방법은 야간 조도 데이터 활용 시스템에 의하여 이루어지며, 야간 조도 데이터 활용 시스템의 구성요소들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.The method of utilizing nighttime illuminance data according to embodiments of the present invention, which will be described below, is accomplished by a nighttime illuminance data utilization system, and the components of the nighttime illuminance data utilization system include one or more signal processing or application-specific integrated circuits. It may be implemented in hardware, software, or a combination of both hardware and software.
이하, 본 발명의 실시예들에 의한 야간 조도 데이터 활용 방법을 설명하기 위하여 도면들을 참고하여 본 발명에 대해 설명하도록 한다.Hereinafter, the present invention will be described with reference to the drawings to explain a method of utilizing nighttime illuminance data according to embodiments of the present invention.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 야간 조도 데이터 활용 방법의 순서도이고, 도 2는 본 발명의 일 실 시예에 따른 야간 도심 조도 데이터의 공간 데이터를 개략적으로 나타낸 도면이다.FIG. 1 is a flowchart of a method of utilizing nighttime illuminance data according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a diagram schematically showing spatial data of nighttime city illuminance data according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 야간 조도 데이터 활용 방법은 도심 조도 데이터 수신 단계(S100), 도시 정보 데이터 수신 단계(S200), 데이터 매칭 단계(S300) 및 도시 변화 예측 정보 획득 단계(S400)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the method of utilizing nighttime illuminance data according to an embodiment of the present invention includes a city illuminance data receiving step (S100), a city information data receiving step (S200), a data matching step (S300), and obtaining city change prediction information. It may include step S400.
먼저, 도심 조도 데이터 수신 단계(S100)에서는 시간별, 공간별 야간 도심 조도 데이터를 수신할 수 있다.First, in the downtown illuminance data receiving step (S100), nighttime city illuminance data by time and space can be received.
도 2를 참조하면, 도 2는 야간 도심 조도 데이터를 점(point) 데이터로 나타내고 이를 2차원 공간으로 인터폴레이션(interpolation)을 실시하여 야간 도심 조도 데이터의 공간 데이터를 생성한 모습을 개략적으로 나타낸 것으로, 이와 같은 야간 도심 조도 데이터의 공간 데이터를 시간별로 수신하여 시간별, 공간별 야간 도심 조도 데이터를 수집할 수 있다.Referring to FIG. 2, FIG. 2 schematically shows the spatial data of the nighttime cityscape illuminance data by representing the nighttime cityscape illuminance data as point data and interpolating it into a two-dimensional space. By receiving such spatial data of nighttime cityscape illuminance data by time, nighttime cityscape illuminance data by time and space can be collected.
도시 정보 데이터 수신 단계(S200)에서는 시간별, 공간별 도시 정보 데이터를 수신할 수 있다. 여기서, 도시 정보 데이터는 카드 매출액 데이터, 범죄율 데이터 및 경제 지표 중 적어도 하나일 수 있다.In the city information data reception step (S200), city information data by time and space can be received. Here, the city information data may be at least one of card sales data, crime rate data, and economic indicators.
이 때, 도시 정보 데이터는 카드 매출액 데이터와 함께 각 매장들의 업장 주소, 업종 등을 포함하는 업장 정보를 포함할 수 있다.At this time, the city information data may include business information including the business address and industry type of each store along with card sales data.
보다 상세하게는, 도시 정보 데이터는 도시에 분포되어 있는 각 구역의 업장들로부터 업장 정보와 함께 년, 월, 주, 일 단위의 카드 매출액 데이터를 수신할 수 있으며, 공공기관으로부터 각 지역마다 일어난 범죄율 데이터를 시간별로 수신할 수 있으며, 각 지역마다의 주기별 경제 지표를 수신할 수 있다.More specifically, city information data can receive card sales data by year, month, week, and day along with business information from businesses in each district distributed in the city, and the crime rate in each area from public institutions. You can receive data by time and economic indicators by cycle for each region.
데이터 매칭 단계(S300)에서는 상기 야간 도심 조도 데이터 및 도시 정보 데이터를 시간별, 공간별로 매칭할 수 있다.In the data matching step (S300), the nighttime city illuminance data and city information data can be matched by time and space.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도시 변화 예측 정보 획득 단계를 설명하기 위한 도면이다.Figures 3 and 4 are diagrams for explaining the step of obtaining urban change prediction information according to an embodiment of the present invention.
도시 변화 예측 정보 획득 단계(S400)에서는 상기 매칭된 데이터로부터 도시 변화 예측 정보를 획득할 수 있다.In the urban change prediction information acquisition step (S400), urban change prediction information may be obtained from the matched data.
도 3을 참조하면, 도시 변화 예측 정보 획득 단계(S400)에서는 상기 도시 정보 데이터가 카드 매출액 데이터인 경우, 도시 변화 예측 정보로서 특정 상권의 발달 정도를 예측할 수 있다.Referring to FIG. 3, in the city change prediction information acquisition step (S400), when the city information data is card sales data, the degree of development of a specific commercial district can be predicted as the city change prediction information.
예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이 A 지역의 경우 2005년보다 2020년의 야간 도심 조도 데이터 값이 전체적으로 증가했기 때문에 상권의 발달 및 매출액이 증가한 것을 알 수 있으며, B 지역의 경우 2005년보다 2020년의 야간 도심 조도 데이터 값이 전체적으로 감소하였기 때문에 상권의 쇠퇴 및 매출액이 감소한 것을 알 수 있다.For example, as shown in Figure 3, in the case of area A, the overall nighttime urban illuminance data value in 2020 increased compared to 2005, so it can be seen that the development and sales of the commercial district have increased, and in area B, it has increased compared to 2005. Because the nighttime city illuminance data value decreased overall in 2020, it can be seen that the commercial district has declined and sales have decreased.
이와 같이 도시 변화 예측 정보 획득 단계(S400)에서는 야간 도심 조도 데이터 및 도시 정보 데이터를 시간별, 공간별로 매칭한 데이터로부터 특정 상권의 발달 정도를 예측할 수 있다. 보다 구체적으로는 야간 도심 조도 데이터 값이 증가할수록 맥주판매점의 매출이 감소할 수 있다. 이를 기반으로 특정 지역에서 야간 도심 조도 데이터 값이 증가하면 해당 지역에서 맥주판매점의 매출이 감소할 것으로 예측할 수 있고, 또는 특정 지역에서 야간 도심 조도 데이터 값이 감소하면 해당 지역에서 맥주판매점의 매출이 증가할 것으로 예측할 수 있다.In this way, in the urban change prediction information acquisition step (S400), the degree of development of a specific commercial district can be predicted from data that matches nighttime city illuminance data and city information data by time and space. More specifically, as the nighttime city illuminance data value increases, beer store sales may decrease. Based on this, it can be predicted that if the nighttime city illuminance data value increases in a specific region, sales of beer stores in that area will decrease, or if the nighttime city illuminance data value decreases in a specific region, sales of beer stores in that region will increase. It can be predicted that this will happen.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 야간 조도 데이터 활용 방법은 기상 데이터 수신 단계(S250)를 더 포함할 수 있다.Additionally, the method of utilizing nighttime illumination data according to an embodiment of the present invention may further include a weather data receiving step (S250).
기상 데이터 수신 단계(S250)에서는 시간별, 공간별 기상 데이터를 수신할 수 있다. 이에 따라, 데이터 매칭 단계(S300)에서는 상기 기상 데이터와 야간 도심 조도 데이터 및 도시 정보 데이터를 시간별, 공간별로 매칭할 수 있다.In the weather data reception step (S250), weather data by time and space can be received. Accordingly, in the data matching step (S300), the weather data, nighttime city illuminance data, and city information data can be matched by time and space.
따라서, 도시 변화 예측 정보 획득 단계(S400)에서는 기상 데이터, 야간 도심 조도 데이터 및 도시 정보 데이터를 시간별, 공간별로 매칭한 데이터로부터 계절별 또는 날씨 변화에 따른 특정 상권의 발달 정도를 예측할 수 있다.Therefore, in the urban change prediction information acquisition step (S400), the degree of development of a specific commercial district according to seasons or weather changes can be predicted from data that matches weather data, nighttime city illuminance data, and city information data by time and space.
다음으로 도 4를 참조하면, 도시 변화 예측 정보 획득 단계(S400)에서는 상기 도시 정보 데이터가 범죄율 데이터인 경우, 도시 변화 예측 정보로서 조도에 따른 범죄율 증감 또는 지역별 조도에 따른 범죄율을 예측할 수 있다.Next, referring to FIG. 4, in the urban change prediction information acquisition step (S400), when the city information data is crime rate data, an increase or decrease in the crime rate according to the illuminance or a crime rate according to the illuminance of each region can be predicted as the urban change prediction information.
예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이 C 및 D 지역의 경우 2005년보다 2020년의 야간 도심 조도 데이터 값이 전체적으로 증가했기 때문에 C 및 D 지역의 범죄율은 증가한 것을 알 수 있으며, E 지역의 경우 야간 도심 조도 데이터 값이 전체적으로 감소했기 때문에 E 지역의 범죄율은 감소한 것을 알 수 있다.For example, as shown in Figure 4, it can be seen that in areas C and D, the crime rate in areas C and D has increased because the overall nighttime urban illumination data values in 2020 have increased compared to 2005, and in area E, It can be seen that the crime rate in area E has decreased because the nighttime city light intensity data has decreased overall.
이와 같이 도시 변화 예측 정보 획득 단계(S400)에서는 야간 도심 조도 데이터 및 도시 정보 데이터를 시간별, 공간별로 매칭한 데이터로부터 조도에 따른 범죄율의 증감 또는 지역별 조도에 따른 범죄율을 예측할 수 있다. 보다 구체적으로는 야간 도심 조도 데이터 값이 증가할수록 범죄율이 감소하고 야간 도심 조도 데이터 값이 감소할수록 범죄율이 증가할 것으로 예측할 수 있으며, 특정 지역의 야간 도심 조도 데이터 값으로부터 범죄율을 예측할 수 있다.In this way, in the urban change prediction information acquisition step (S400), the increase or decrease in the crime rate according to the illuminance or the crime rate according to the illuminance by region can be predicted from data that matches the nighttime city illuminance data and city information data by time and space. More specifically, it can be predicted that the crime rate will decrease as the night-time downtown illuminance data value increases, and that the crime rate will increase as the night-time downtown illuminance data value decreases. The crime rate can be predicted from the night-time downtown illuminance data value in a specific area.
또한, 상기 매칭 데이터로부터 야간 도심 조도 데이터 값이 일정 값 이상일 때 범죄율의 변화가 거의 없는 기준 조도 값을 도출할 수 있다. 따라서, 셉티드에 입각하여 각 지자체가 도시 조명 환경을 개선하는 정책을 입안하는데 있어 상기 기준 조도 값을 기반으로 도시 조명을 관리하는 정책을 입안하는데 활용할 수 있다. Additionally, from the matching data, a standard illuminance value with little change in the crime rate can be derived when the nighttime city illuminance data value is above a certain value. Therefore, based on Septid, each local government can use it to formulate a policy to manage urban lighting based on the above reference illuminance value when formulating a policy to improve the urban lighting environment.
다음으로, 도시 변화 예측 정보 획득 단계(S400)에서는 상기 도시 정보 데이터가 경제 지표인 경우, 도시 변화 예측 정보로서 1년 미만의 단기 경제 지표를 예측할 수 있다.Next, in the urban change prediction information acquisition step (S400), if the city information data is an economic indicator, short-term economic indicators of less than one year can be predicted as urban change prediction information.
기존에 각 국가의 야간 인공 조명 밝기의 변화를 통하여 경제 성장률을 추정하고자 하는 여러 연구가 있었으나, 기존 인공위성에 기반한 자료는 측정 주기가 약 1년으로 오래 걸리는 문제점이 있었고, 국가별 경제수준과 문화의 차이로 인하여 유의미한 비교 및 분석이 불가능한 문제점이 있었다.Previously, there have been several studies attempting to estimate economic growth rates through changes in the brightness of artificial lighting at night in each country, but existing satellite-based data had problems with the measurement cycle taking a long time, approximately one year, and the economic level and culture of each country were difficult to determine. There was a problem where meaningful comparison and analysis were impossible due to the differences.
그러나, 본 발명의 일 실시예에 따른 야간 조도 데이터 활용 방법에서는 1개월에서 수개월 주기로 측정한 야간 도심 조도 데이터를 수신할 수 있기 때문에 이와 도시 정보 데이터를 시간별, 공간별로 매칭한 데이터로부터 지역 내 분기별/연단위 GRDP 성장률 등의 단기 경제 지표를 예측할 수 있으며, 국가 전체의 경제 성장률에 대한 선행적인 관측 및 예측을 할 수 있다.However, in the method of utilizing nighttime illuminance data according to an embodiment of the present invention, nighttime city illuminance data measured at intervals of 1 to several months can be received, and thus the city information data is matched by time and space to quarterly within the region. /You can predict short-term economic indicators such as annual GRDP growth rate, and make proactive observations and predictions about the economic growth rate of the entire country.
이상에서 설명된 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기 광 매체(magneto optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment described above may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc., singly or in combination. Program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD ROMs and DVDs, and magnetic optical media such as floptical disks. It includes magneto optical media and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, etc. Examples of program instructions include machine language code, such as that produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
상술한 바와 같이 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.As described above, preferred embodiments of the present invention have been shown and described with reference to the drawings, but the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the present invention is not limited to the above-described specific embodiments, and the present invention can be modified without departing from the gist of the present invention as claimed in the patent claims. Of course, various modifications can be made by those skilled in the art in the technical field to which the invention belongs, and these modifications should not be understood individually from the technical idea or perspective of the present invention.
Claims (1)
시간별, 공간별 도시 정보 데이터를 수신하는 도시 정보 데이터 수신 단계;
상기 야간 도심 조도 데이터와 상기 도시 정보 데이터를 시간별, 공간별로 매칭하는 데이터 매칭 단계; 및
상기 매칭된 데이터로부터 도시 변화 예측 정보를 획득하는 도시 변화 예측 정보 획득 단계;를 포함하되,
상기 도시정보데이터는 카드매출액 데이터, 범죄율 데이터 및 경제 지표를 포함하고,
상기 도시정보데이터가 카드매출액 데이터인 경우,
상기 도시변화예측정보 획득단계는 특정 상권의 발달 정도를 예측하며,
상기 도시정보데이터가 범죄율 데이터인 경우,
상기 도시변화예측정보 획득단계는 조도에 따른 범죄율 증감 또는 지역별 조도에 따른 범죄율을 예측하고,
상기 도시정보데이터가 경제 지표인 경우,
상기 도시변화예측정보 획득단계는 1년 미만의 단기 경제 지표를 예측하며,
시간별 공간별 기상데이터를 수집하는 기상데이터 수신단계;를 더 포함하고,
상기 데이터 매칭단계에서는 상기 기상데이터와 상기 야간 도심조도데이터 및 상기 도시정보데이터를 시간별 공간별로 매칭하며,
상기 도시변화예측정보 획득단계에서는 상기 기상데이터와 상기 야간 도심조도데이터 및 상기 도시정보데이터를 매칭한 데이터로부터 계절별 또는 날씨 변화에 따른 상기 특정 상권의 발달 정도를 예측하는 것을 특징으로 하는 야간 조도 데이터 활용 방법. A downtown illuminance data receiving step of receiving nighttime city illuminance data by time and space;
A city information data receiving step of receiving city information data by time and space;
A data matching step of matching the nighttime city illuminance data and the city information data by time and space; and
Including an urban change prediction information acquisition step of obtaining urban change prediction information from the matched data,
The city information data includes card sales data, crime rate data, and economic indicators,
If the city information data is card sales data,
The urban change prediction information acquisition step predicts the degree of development of a specific commercial district,
If the city information data is crime rate data,
The urban change prediction information acquisition step predicts an increase or decrease in the crime rate according to the illuminance level or the crime rate according to the illuminance level of each region,
If the city information data is an economic indicator,
The urban change prediction information acquisition step predicts short-term economic indicators of less than one year,
It further includes a weather data receiving step of collecting weather data by time and space,
In the data matching step, the weather data, the nighttime city illuminance data, and the city information data are matched by time and space,
In the urban change prediction information acquisition step, nighttime illuminance data is utilized, characterized in that the degree of development of the specific commercial district according to seasons or weather changes is predicted from data matching the weather data, the nighttime city illuminance data, and the city information data. method.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210110299A KR102618554B1 (en) | 2021-08-20 | 2021-08-20 | How To Utilize Night Illuminance Data |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210110299A KR102618554B1 (en) | 2021-08-20 | 2021-08-20 | How To Utilize Night Illuminance Data |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230028663A KR20230028663A (en) | 2023-03-02 |
| KR102618554B1 true KR102618554B1 (en) | 2023-12-28 |
Family
ID=85508977
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210110299A KR102618554B1 (en) | 2021-08-20 | 2021-08-20 | How To Utilize Night Illuminance Data |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102618554B1 (en) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110191284A1 (en) | 2005-04-04 | 2011-08-04 | Dalton Jason R | Temporal-Influenced Geospatial Modeling System and Method |
| RU2017124627A (en) | 2014-12-24 | 2019-01-24 | ЛОКАТОР АйПи, Л.П. | CRIME FORECASTING SYSTEM |
| JP2020166739A (en) | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 国立大学法人京都大学 | System, method, and program for generating mesh statistics using data associated with positional information |
| KR102249524B1 (en) | 2019-12-26 | 2021-05-11 | 한국국토정보공사 | Apparatus and method for predicting civil complaints using data-based spatial analysis |
-
2021
- 2021-08-20 KR KR1020210110299A patent/KR102618554B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110191284A1 (en) | 2005-04-04 | 2011-08-04 | Dalton Jason R | Temporal-Influenced Geospatial Modeling System and Method |
| RU2017124627A (en) | 2014-12-24 | 2019-01-24 | ЛОКАТОР АйПи, Л.П. | CRIME FORECASTING SYSTEM |
| JP2020166739A (en) | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 国立大学法人京都大学 | System, method, and program for generating mesh statistics using data associated with positional information |
| KR102249524B1 (en) | 2019-12-26 | 2021-05-11 | 한국국토정보공사 | Apparatus and method for predicting civil complaints using data-based spatial analysis |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 김정아. 야간조명 이미지데이터를 활용한 도시개발 및 빛공해 진단기법. 홍익대학교 석사학위논문. 2018.2. 1부.* |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20230028663A (en) | 2023-03-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Hino et al. | High-tide flooding disrupts local economic activity | |
| Hughes et al. | Spatial and temporal patterns of mass bleaching of corals in the Anthropocene | |
| Soterroni et al. | Expanding the soy moratorium to Brazil’s Cerrado | |
| Hewson et al. | Population decline is linked to migration route in the Common Cuckoo | |
| Van Doren et al. | Drivers of fatal bird collisions in an urban center | |
| Botts et al. | Geographic sampling bias in the South African Frog Atlas Project: implications for conservation planning | |
| Pfaff et al. | Road investments, spatial spillovers, and deforestation in the Brazilian Amazon | |
| Gaston | Lighting up the nighttime | |
| Beazley et al. | Biodiversity considerations in conservation system planning: map‐based approach for Nova Scotia, Canada | |
| van Schingen et al. | Discovery of a new crocodile lizard population in Vietnam: Population trends, future prognoses and identification of key habitats for conservation | |
| Korpach et al. | Urbanization and artificial light at night reduce the functional connectivity of migratory aerial habitat | |
| Ma et al. | Determining the association of the built environment and socioeconomic attributes with urban shrinking in Yokohama City | |
| Tagliabue et al. | Security assessment of urban areas through a gis-based analysis of lighting data generated by IoT sensors | |
| McLester et al. | Food abundance and weather influence habitat‐specific ranging patterns in forest‐and savanna mosaic‐dwelling red‐tailed monkeys (Cercopithecus ascanius) | |
| Balducci et al. | Risk and Resilience: Socio-Spatial and Environmental Challenges | |
| Huang et al. | Economic valuation of temperature-related mortality attributed to urban heat islands in European cities | |
| KR102618554B1 (en) | How To Utilize Night Illuminance Data | |
| Buchholtz et al. | Anthropogenic impact on wildlife resource use: Spatial and temporal shifts in elephants’ access to water | |
| Brenner et al. | Localizing and prioritizing roof greening opportunities for urban heat island mitigation: insights from the city of Krefeld, Germany | |
| Diogo et al. | Land-use change in Portugal, 1990–2006: main processes and underlying factors | |
| Hoogendoorn et al. | Climate change and tourism research in South Africa: prospects and obstacles for mixed-method approaches | |
| Humple et al. | Migration tracking reveals geographic variation in the vulnerability of a Nearctic-Neotropical migrant bird | |
| Sambo et al. | Framework for multirisk climate scenarios across system receptors with application to the Metropolitan City of Venice | |
| Beroujon et al. | Spatial occurrence and abundance of marine zooplankton in Northeast Greenland | |
| Fernández-García et al. | Citizen science to assess the fine-grain distribution and habitat use of the Middle Spotted Woodpecker Dendrocoptes medius |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |