KR20140132795A - 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템 및 방법 - Google Patents

도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20140132795A
KR20140132795A KR1020130050666A KR20130050666A KR20140132795A KR 20140132795 A KR20140132795 A KR 20140132795A KR 1020130050666 A KR1020130050666 A KR 1020130050666A KR 20130050666 A KR20130050666 A KR 20130050666A KR 20140132795 A KR20140132795 A KR 20140132795A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
space
development
divided
urban
spatial
Prior art date
Application number
KR1020130050666A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101517898B1 (ko
Inventor
이승일
이창효
안영수
장성만
Original Assignee
서울시립대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 서울시립대학교 산학협력단 filed Critical 서울시립대학교 산학협력단
Priority to KR1020130050666A priority Critical patent/KR101517898B1/ko
Publication of KR20140132795A publication Critical patent/KR20140132795A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101517898B1 publication Critical patent/KR101517898B1/ko

Links

Images

Classifications

    • 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—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • 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—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/16—Real estate
    • G06Q50/165—Land development

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명은 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 지리 정보 시스템을 활용하여 도시공간 전체를 Hexagon polygon으로 분할하고, 상기 분할된 공간에 속하는 물리적 도시형태결정요소(지형적 특성, 교통시설 접근성 및 용도지역 현황)를 이용함으로써 장래 도시공간의 공간개발 패턴 및 밀도를 추정하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템은 분할 공간 정보 수집부, 연산부 및 추정부를 포함한다.

Description

도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템 및 방법{System and method for Estimating of the spatial development patterns based on determination factors of the city form}
본 발명은 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 지리 정보 시스템을 활용하여 도시공간 전체를 Hexagon polygon으로 분할하고, 상기 분할된 공간에 속하는 물리적 도시형태결정요소(지형적 특성, 교통시설 접근성 및 용도지역 현황)를 이용함으로써 장래 도시공간의 공간개발 패턴 및 밀도를 추정하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명은 국토해양부 및 한국건설교통기술평가원의 첨단도시개발사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호: 1615005826, 과제명: 6. 탄소저감을 위한 도시공간-교통연계 탄소배출량 관리시스템 개발].
급속한 도시성장과 함께 에너지 고갈과 환경오염 문제에 직면하게 되면서 '지속 가능한 개발(Sustainable Development)'이 현대도시의 새로운 도시성장관리 패러다임으로 등장하였다.
도시계획 분야에서는 '지속 가능한 개발'의 패러다임에 맞추어 바람직한 도시공간구조를 유도하기 위한 논의가 이루어지고 있으나, 실제 어떠한 형태의 공간구조를 유도하는 것이 적절한 것인가의 논쟁은 계속되고 있다.
그러나 지속 가능한 도시를 개발하는데 있어서 토지 및 인프라 시설의 개발을 시행하기 이전에 대상 지역과 연계된 지역에 어떠한 영향을 미칠지 예측하는 기술은 도시계획 분야에서 중요한 요소로 평가되고 있다.
또한, 지속 가능한 도시를 개발하는데 있어서 토지이용계획은 교통계획, 도시계획시설계획, 공원녹지계획과 더불어 도시계획의 근간을 이루는 가장 중요한 부분으로 여겨지고 있다.
상기 토지이용 계획은 계획구역 내의 토지를 어떻게 이용할 것인가를 결정하는 계획으로, 도시공간 속에서 이루어지는 제반 활동들의 양적 수요를 예측하고 그것을 합리적으로 배치하기 위한 계획 작업을 말한다.
이에 따라, 한국등록특허 제1086446호 "전자지도에 연관된 토지이용 계획정보와 그로부터 추출된 지번의 인덱스 배열에 기반한 통합 개발지침 제공 방법"은 특정 지번의 필지정보와 관련된 모든 개발지침을 제공하는 지번 추출을 이용하여 토지이용 계획정보를 통합 관리하는 방법에 관한 것으로, 토지에 대한 전자지도에서의 지번을 기반으로 계획정보를 통합하고, 계획정보가 지정된 토지를 전자지도와 연계하여 표시하고 이 전자지도를 통해 계획정보와 관련된 필지의 지번을 자동으로 추출하고, 상기 자동추출 된 지번을 이용하여 계획정보와 지번의 인덱스 배열을 생성하고, 토지이용 계획에 필지의 일부가 포함된 토지에 대하여 전자지도에서의 해당 지번의 필지정보가 어느 정도 계획 정도에 포함되어있는지 계산함으로써 포함도를 산출하고, 계획정보에 포함된 계획, 법규, 제한 등의 다양한 요소에 따른 개발지침을 데이터베이스로 구축하고, 지번을 통해 검색된 계획정보와 그에 따른 개발지침을 통합하여 제공하는 기술을 제시한다.
하지만, 위 선행기술은 지번 추출과정을 자동화함으로써 다양한 계획정보의 통합을 용이하게 하고, 그 포함도를 산출함으로써 보다 정확한 지번의 계획정보 또는 개발지침을 제공할 수 있다는 장점이 있지만, 이는 현재의 토지이용 또는 개발관련 계획을 포함하는 특정 지번의 현황에 초점을 맞추어 계획정보를 검색하고 해당 지번의 개발지침을 제공하므로, 거시적 관점에서의 장래 공간개발패턴 및 밀도를 예측할 수 없어 지속 가능한 도시개발을 위한 정보 제공이 불가능하다는 단점이 있다.
이에 본 발명의 장점인 현재 도시공간의 형태를 결정짓는 물리적 도시특성 지표(지형적 특성, 교통시설 접근성 및 용도지역 현황)를 이용함으로써 장래 거시적 관점에서 도시공간의 공간개발 패턴 및 밀도를 추정할 수 있도록 하는 기술이 요구된다.
한국등록특허 제1086446호 (등록일: 2011.11.17)
본 발명은 도시공간의 형태를 결정짓는 물리적 도시특성 지표를 바탕으로 장래 공간개발 패턴 및 밀도를 추정하려는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 거시적 관점에서 도시공간의 장래 공간개발 패턴 및 밀도를 추정함으로써, 도시개발을 위한 정보를 지속적으로 제공하려는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 도시계획 및 도시정책으로 인한 장래의 환경영향을 예측하려는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 물리적 도시특성을 이용하여 비연속적인 개발공간의 강도를 도출하려는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 물리적 도시공간특성 지표를 독립변수로, 각 Hexagon의 개발 강도(1단계: 미개발, 2단계: 저개발, 3단계: 고개발)를 종속변수로 하는 다항 로지스틱 회귀분석 모델을 구축하려는 것을 목적으로 한다.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템은 분할 공간 정보 수집부, 연산부 및 추정부를 포함한다.
상기 분할 공간 정보 수집부는 지리 정보 시스템(GIS, geographic information system)을 기반으로 실제 세계의 도시공간이 래스터(raster) 단위로 분할된 공간을 대상으로 상기 분할된 공간 각각에 대응하는 물리적 도시특성 데이터를 수집하고, 상기 수집된 물리적 도시특성 데이터를 상기 분할된 공간 각각에 매핑하여 저장한다. 상기 연산부는 상기 수집된 물리적 도시특성 데이터를 이용하여 상기 분할된 공간 각각의 개발 강도를 연산한다. 상기 추정부는 상기 연산된 값을 이용하여 상기 분할된 공간 각각의 개발형태를 등급화함으로써 상기 도시공간의 장래 공간개발 패턴 및 밀도를 추정한다.
또한, 본 발명의 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템은 공간 분할부를 더 포함하며, 상기 공간 분할부는 상기 실제 세계의 도시공간을 육각형 구조의 래스터로 분할하는 공간 분할 방식을 이용함으로써 상기 도시공간을 일정 크기의 단위 셀로 분할한다.
또한, 상기 분할 공간 정보 수집부는 상기 실제 세계의 도시형태를 결정짓는 물리적 요소인 지형적 특성, 교통시설 접근성 및 용도지역 현황 중 적어도 하나 이상의 정보를 장래 공간개발 가능성에 영향을 미치는 상기 물리적 도시특성 데이터로써 수집하고, 상기 연산부는 비연속 변수이면서 적어도 세 집단 이상을 종속변수로 하는 다항 로지스틱 회귀분석을 사용함으로써 상기 분할된 공간의 개발 강도를 연산한다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 방법은 분할 공간 정보 수집단계, 연산단계 및 추정단계를 포함한다.
상기 분할 공간 정보 수집단계는 지리 정보 시스템(GIS, geographic information system)을 기반으로 실제 세계의 도시공간이 래스터(raster) 단위로 분할된 공간을 대상으로 상기 분할된 공간 각각에 대응하는 물리적 도시특성 데이터를 수집하고, 상기 수집된 물리적 도시특성 데이터를 상기 분할된 공간 각각에 매핑하여 저장한다. 상기 연산단계는 상기 수집된 물리적 도시특성 데이터를 이용하여 상기 분할된 공간 각각의 개발 강도를 연산한다. 상기 추정단계는 상기 연산된 값을 이용하여 상기 분할된 공간 각각의 개발형태를 등급화함으로써 상기 도시공간의 장래 공간개발 패턴 및 밀도를 추정한다.
또한, 본 발명의 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 방법은 공간 분할단계를 더 포함하며, 상기 공간 분할단계는 상기 실제 세계의 도시공간을 육각형 구조의 래스터로 분할하는 공간 분할 방식을 이용함으로써 상기 도시공간을 일정 크기의 단위 셀로 분할한다.
또한, 상기 분할 공간 정보 수집단계는 상기 실제 세계의 도시형태를 결정짓는 물리적 요소인 지형적 특성, 교통시설 접근성 및 용도지역 현황 중 적어도 하나 이상의 정보를 장래 공간개발 가능성에 영향을 미치는 상기 물리적 도시특성 데이터로써 수집하고, 상기 연산단계는 비연속 변수이면서 적어도 세 집단 이상을 종속변수로 하는 다항 로지스틱 회귀분석을 사용함으로써 상기 분할된 공간의 개발 강도를 연산한다.
본 발명은 지리정보시스템을 활용하여 도시공간 전체를 Hexagon polygon으로 분할하고, 상기 분할된 공간에 속하는 물리적 도시특성 지표(지형적 특성, 교통시설 접근성 및 용도지역 현황)를 이용함으로써, 장래 도시공간의 공간개발 패턴 및 밀도를 추정할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 거시적 관점에서 도시공간의 장래 공간개발 패턴 및 밀도를 추정함으로써, 도시개발을 위한 정보를 지속적으로 제공 할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 도시계획 및 도시정책으로 인한 장래의 환경영향을 예측할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 물리적 도시공간특성 지표를 독립변수로 하는 다항 로지스틱 회귀분석 모델을 이용함으로써, 각 Hexagon의 개발 강도(1단계: 미개발, 2단계: 저개발, 3단계: 고개발)를 도출할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 인구, 가구 또는 상권 등의 정보와 결합함으로써, 마케팅 사업 분야 또는 신규점포 개설 등의 입지선택을 위한 상권분석 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.
본 발명은 신도시 및 택지개발 등 신규 도시개발에서의 도시계획 관련 규제와 시설 설치로 인한 장래 도시공간의 변화를 추정할 수 있으므로, 보다 균형 잡힌 도시공간계획 수립의 분석도구로 활용할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 예측된 도시공간의 장래 공간개발 패턴 및 밀도를 통해 해당지역의 개발압력에 대한 수요를 추정할 수 있는 정보를 얻을 수 있으므로, 부동산 개발분야에 크게 활용될 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 공공분야에서 도시개발사업 및 정비사업 시행에 있어서 보다 합리적인 계획을 수립할 수 있는 효과가 있다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따라 도시공간을 백터 공간체계 및 래스터 공간체계로 나타낸 도면이다.
도3은 본 발명의 일 실시예에 따라 지리정보시스템에서 공간 분할 방법을 나타낸 도면이다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 따라 강남권역 일대를 분석 대상지로 선정하여 나타낸 도면이다.
도5는 본 발명의 일 실시예에 따라 물리적 도시특성 지표의 요소를 나타낸 도면이다.
도6은 본 발명의 일 실시예에 따라 물리적 도시특성을 세분화하여 나타낸 표이다.
도7은 로지스틱 곡선의 일 예를 나타낸 도면이다.
도8은 본 발명의 일 실시예에 따른 공간개발 패턴 추정 방법의 개략적인 개념도이다.
도9는 본 발명의 일 실시예에 따라 강남권역 일대를 Hexagon polygon으로 분할한 도면이다.
도10은 본 발명의 일 실시예에 따라 강남권역 판매 및 업무용도의 지리적 형태를 벡터 형식 및 래스터 형식으로 나타낸 도면이다.
도11은 본 발명의 일 실시예에 따른 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 방법의 흐름도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략하기로 한다. 또한 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어 구체적인 수치는 실시예에 불과하다.
본 발명은 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 지리 정보 시스템(GIS, geographic information system)을 활용하여 도시공간 전체를 육각형 구조 형태(Hexagon polygon)로 분할하고, 상기 분할된 공간에 속하는 물리적 도시형태결정요소(지형적 특성, 교통시설 접근성 및 용도지역 현황)를 이용함으로써 장래 도시공간의 공간개발 패턴 및 밀도를 추정하는 시스템 및 방법을 기술한다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도1을 참조하면, 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템(100)은 공간 분할부(110), 분할 공간 정보 수집부(120), 연산부(130) 및 추정부(140)를 포함한다.
공간 분할부(110)는 지리 정보 시스템(GIS, geographic information system)을 기반으로 실제 세계의 도시공간을 육각형 형태(Hexagon polygon)의 래스터(raster)로 분할하는 공간 분할 방식을 이용함으로써 상기 도시공간을 일정 크기의 단위 셀로 분할한다
이는 본 발명이 분석의 공간 단위를 개별 건물을 기준으로 한 필지 혹은 대지 단위가 아닌 인위적 공간 단위로서 래스터 공간체계 위에서 장래 공간개발 패턴을 추정하려 하기 때문이다.
또한, 본 발명은 토지이용정보에서 제공되는 물리적 도시특성지표를 바탕으로 '제한적인' 공간개발 패턴을 추정하려 하는데, 여기서 상기 '제한적'이라 함은 건축 및 단지의 설계적 특성을 반영할 수 없기 때문에 건물의 정확한 위치뿐 아니라 설계와 관련된 평면과 형태를 단순화시키는 것을 의미한다. 즉, 본 발명에서는 건물의 위치, 평면, 형태를 단순화시키고 토지이용간의 공간적 상호작용을 고려하기 위한 공간적 틀(framework)로서 래스터(raster)를 적용시키고자 한다.
래스터 자료 구조는 실제 세계의 객체를 흔히 그리드(grid), 셀(cell) 또는 픽셀(pixel)이라고 불리는 '최소 지도화 단위(minimum mapping unit)'들의 집합으로 나타내는 것이다. 래스터 자료 구조의 경우 셀이 객체상의 형상을 나타내는 최소 크기이다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따라 도시공간을 백터 공간체계 및 래스터 공간체계로 나타낸 도면이다.
도2를 참조하면, 지리정보시스템을 이용하여 건물의 위치, 평면, 형태의 도시공간을 백터 공간체계로 나타낸 도면(도 2(a))과 래스터 공간체계로 나타낸 도면(도 2(b))를 확인할 수 있다.
도 2(b)와 같이 규칙적인 공간 배열로 표현되는 래스터 공간체계는 전체 공간을 일정 크기의 단위 셀로 분할하고, 각 셀에 속성값을 입력하고 저장하여 연산하는 구조이다. 다시 말해, 래스터 자료의 구조는 실제 세계를 규칙적인 모양으로 공간을 분할하여 나타내는 것으로, 모든 객체는 분할된 한 픽셀에 의해 표현되기 때문에 공간 분할(tessellation) 방식은 매우 중요하다.
도3은 본 발명의 일 실시예에 따라 지리정보시스템에서 공간 분할 방법을 나타낸 도면이다.
도3의 (a) 내지 (d)를 참조하면, 지리정보시스템에서의 공간 분할 방식에는 정사각형(squares), 직사각형(rectangles), 삼각형(triangles) 또는 육각형(Hexagons) 등이 있으며, 이 중 사각형의 공간 분할이 가장 보편적으로 사용되고 있다. 이는 그리드 방식의 사각형 구조의 경우, 자료의 저장형태가 행렬 방식이므로 좌표체계를 정의하기 쉽고, 각 픽셀을 세분할 경우 동일한 형태와 크기로 나눌 수 있기 때문이다. 하지만, 사각형 구조의 경우 이웃하는 픽셀과의 거리가 대각선 방향과 가로 및 세로 방향이 차이가 난다는 문제점이 있다. 따라서 본 발명은 모든 인접한 픽셀과의 거리가 일정한 육각형 구조로 공간을 분할한다.
분할 공간 정보 수집부(120)는 공간 분할부(110)에서 래스터(raster) 단위로 분할된 공간을 대상으로 상기 분할된 공간 각각에 대응하는 물리적 도시특성 데이터를 수집하고, 상기 수집된 물리적 도시특성 데이터를 상기 분할된 공간 각각에 매핑하여 저장한다.
다시 말해, 분할 공간 정보 수집부(120)는 실제 세계의 도시형태를 결정짓는 물리적 요소인 지형적 특성, 교통시설 접근성 및 용도지역 현황 중 적어도 하나 이상의 정보를 장래 공간개발 가능성에 영향을 미치는 상기 물리적 도시특성 데이터로써 수집한다.
본 발명은 도시의 형태를 결정짓는 물리적 도시특성 데이터를 이용하여 장래 도시공간의 공간개발 패턴 및 밀도를 추정하므로, 물리적 도시특성 지표를 선정하는 것이 중요하다.
이에 본 발명은 정부의 공급정책 및 계획적 요소에 의해 공급량이 결정되는 주거 및 공공용도 건축물이 아닌 물리적 도시특성으로 인해 발생하는 수요와 공급에 민감한 판매 및 업무시설을 물리적 도시특성 지표로 선정하였다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 따라 강남권역 일대를 분석 대상지로 선정하여 나타낸 도면이다.
도4를 참조하면, 분석의 대상지는 국내에서 판매와 업무의 활동이 가장 활발한 강남권역 일대로 선정하였고, 분석 대상지의 건축물의 용도별 개발 연면적은 2008년 과세대장을 기준으로 산정하였다. 또한, 본 발명은 일 실시예에 따라 장래 공간개발 가능성에 영향을 미치는 자연지형(수계 또는 녹지)과의 거리, 사람들 활동과 관련된 개발수요에 영향을 미치는 교통시설과의 접근성 및 건축물 개발 밀도에 영향을 미치는 요소인 용도지역을 물리적 도시특성 지표로 선정하였다.
도5는 본 발명의 일 실시예에 따라 물리적 도시특성 지표의 요소를 나타낸 도면이다.
도5를 참조하여 좀 더 자세히 설명하면, 분할 공간 정보 수집부(120)에서 수집하는 물리적 도시특성 데이터는 지형적 특성을 나타낸 그림(도5-a)으로부터 수계와의 거리, 녹지와의 거리 또는 공원과의 거리에 관한 데이터를 수집할 수 있고, 교통시설 현황을 나타낸 그림(도5-b)으로부터 도로와의 거리, 지하철역과의 거리 또는 버스정류장과의 거리에 관한 데이터를 수집할 수 있으며, 용도지역 현황을 나타낸 그림(도5-c)으로부터 용도지역 데이터를 수집할 수 있다.
도6은 본 발명의 일 실시예에 따라 물리적 도시특성을 세분화하여 나타낸 표이다.
도6은 도5를 참조하여 설명한 내용을 다시 표로 정리한 것이며, 분할 공간 정보 수집부(120)는 물리적 도시특성 지표의 각 세부 항목에 대한 분석 데이터 (전국수치지형도 데이터, 전국새주소사업 데이터, 서울시 버스노선 데이터 등)를 수집하고, 상기 수집된 물리적 도시특성 분석 데이터를 공간 분할부(110)에서 분할된 공간 각각에 매핑하여 저장한다.
연산부(130)는 분할 공간 정보 수집부(120)에서 수집된 물리적 도시특성 데이터를 이용하여 상기 분할된 공간 각각의 개발 강도를 연산한다.
본 발명은 래스터 형태로 분할된 공간을 대상으로, 개별 픽셀에 속하는 물리적 도시특성 지표를 통해 장래 해당 지역의 개발 형태를 개략적으로 등급화하여 예측하는 공간패턴 추정 모델을 개발하려는 목적이 있다.
즉, 연속적 또는 비연속적인 물리적 도시특성을 통해 비연속적인 개발의 강도를 도출할 수 있는 분석 방법론이 요구되는데, 본 발명은 종속변수가 비연속 변수일 때 사용되는 로지스틱 회귀분석을 이용한다.
이때, 상기 로지스틱 회귀분석(logistic regression)은 종속변수의 범주가 2가지(이항형)일 때 사용하며, 3가지 이상(다항형)일 때는 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression)을 사용한다.
본 발명에서는 종속변수가 비연속적 변수이면서 세 집단 이상일 때 사용하는 다항 로지스틱 회귀분석을 사용하며, 독립변수는 연속적 변수와 비연속적 변수 모두 사용할 수 있다. 따라서 연산부(130)는 다항 로지스틱 회귀분석을 사용함으로써 분할된 공간의 개발 강도 또는 공간개발 가능성을 연산한다.
이항 로지스틱 회귀분석은 다음의 수학식 1과 같이 나타내어진다.
[수학식 1]
Figure pat00001
다항 로지스틱 회귀분석은 상기 수학식 1의 이항 로지스틱 회귀분석을 다항에 관하여 확장한 것이다. 본 발명에서 사용하는 다항 로지스틱 회귀분석 식은 집단이 세개(A, B, C) 이상인 경우로, 본 발명은 분할된 각 공간의 개발 강도 또는 공간개발 가능성을 gA , gB 및 gC로 표현하며, 연산부(130)는 하기 수학식 2 내지 수학식 4식을 이용함으로써 연산한다.
[수학식 2]
Figure pat00002

[수학식 3]
Figure pat00003

[수학식 4]
Figure pat00004
이때, A는 저밀도 개발, B는 고밀도 개발, C는 미개발을 의미하고, Xi1은 지형적 특성, Xi2는 교통시설 접근성, Xi3는 유도지역 현황 데이터를 나타낸다.
또한 Dh는 분할된 Hexagon polygon별 개발용량을 나타내며, Ci는 개발유형별 개발용량 기준값을 나타낸다.
다시 말해, 본 발명은 Hexagon polygon로 분할된 각 공간별로 물리적 도시 특성(지형적 특성, 교통시설 현황 및 용도지역 현황)을 파악한 후 [수학식3]을 이용하여 Pi(각 공간의 개발 강도 또는 공간개발 가능성)를 산정한다. 그리고 [수학식3]을 통해 연산된 값과 개발유형별 개발용량 기준값(Ci)을 이용함으로써 [수학식4]의 Dh(분할된 Hexagon polygon별 개발용량)를 산정한다.
이하 설명은 본 발명의 이해를 돕고자 상기 로지스틱 회귀분석의 특성에 대해 좀 더 자세히 설명하기로 한다.
도7은 로지스틱 곡선의 일 예를 나타낸 도면이다.
이항 로지스틱 회귀분석에서는 종속변수의 종류가 항상 2가지이므로 승산을 정할 때 사건이 일어날 확률 p와 일어나지 않을 확률 1-p를 대비시킨다. 즉, 이항 로지스틱 회귀분석은
Figure pat00005
로 승산을 나타낼 수 있다.
그러나 본 발명에서 사용되는 다항 로지스틱 회귀분석에서는 종속변수의 종류가 항상 3가지 이상이므로 승산을 정할 때 각 사건이 일어날 확률을 특정 사건과 대비시킨다. 이 특정사건을 기준(reference)사건이라고 한다. 기준이 C라면 A와 C, B와 C를 각각 대비시키는 것이 필요하며, 이를 나타낸 것이 상기 gA와 gB로 표현된 식이다. 따라서 종속변수의 범주가 k이면 회귀식은 k-1이 된다.
한편, 로지스틱 회귀분석의 결과를 해석하는 방법으로는 세가지 방법이 있으며, 첫번째는 로짓(logit)을 이용한 해석 방법이 있다. 로지스틱은 회귀분석과 마찬가지로 회귀계수가 b일 때 독립변수가 1 증가하면 종속변수가 b로짓만큼 증가한다고 할 수 있다. 그러나 종속변수에서 b로짓만큼 증가한다는 의미가 명확하지 않아 이러한 해석이 많이 사용되지 않고 있다. 두번째는 확률을 이용한 해석 방법이 있다. 선형 회귀분석에서는 선형이기 때문에 독립변수의 위치와 관계없이 독립변수가 1단위 변함에 따라 종속변수가 회귀계수인 b만큼 변한다고 할 수 있다. 그러나 도7을 참조하면, 로지스틱 회귀분석 곡선은 선형이 아니기 때문에 종속변수의 위치에 따라 독립변수 1단위 증가에 따른 종속변수의 확률의 변화가 달라진다.
예를 들어, 확률이 k인 지점에서 독립변수의 효과를 계산하기 위해서는 k의 지점에서 편미분을 이용하여 순간변화율을 계산하여야 한다. 이 방법을 적용하기 위해선 k값을 정해야 하는데, 이는 연구자의 관심에 따라 다른 값을 정할 수 있다.
마지막으로 세번째는 본 발명에서 이용되는 해석 방법인 승산을 이용한 방법이 있다. 로지스틱 회귀분석에서 독립변수 X의 회귀계수 b를 exp(b)로 전환시킨 값은 X를 1 증가시키면 얻어지는 종속변수인 승산의 증가 배수이다.
즉, exp(b)에서 1을 뺀 후 후 100을 곱해 주면 독립변수가 1 증가할 때 승산 변화의 백분율을 알 수 있다. 따라서 exp(b)는 승산비(odds ratio)라고도 한다.
이에 로지스틱 회귀분석에서는 독립변수 X의 회귀계수가 0이면 그 독립변수는 로짓에 대해 효과가 없으며, exp(b)가 1(e0=1)이 되어 승산에 대한 효과가 없게 된다. 로지스틱 회귀분석에서 독립변수 X의 회귀계수가 양수이면 로짓에 대해 정적효과(positive)가 있으며, exp(b)가 1보다 크게 되어 승산에 정적효과가 있다. 반면, 독립변수 X의 회귀계수가 음수이면 로짓에 대해 부적효과(negative effect)가 있으며, exp(b)가 1보다 작게 되어 승산에 부적효과가 있다.
따라서 본 발명은 상기 로지스틱 회귀분석의 승산을 이용한 해석 방법을 기반으로, 물리적 도시특성 지표를 독립변수로, 각 분할된 Hexagon의 개발 강도(1단계: 미개발, 2단계: 저개발, 3단계; 고개발)를 종속변수로 하는 다항 로짓 회귀분석 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다.
추정부(140)는 상기 연산된 값을 이용하여 상기 분할된 공간 각각의 개발형태를 등급화함으로써 상기 도시공간의 장래 공간개발 패턴 및 밀도를 추정한다. 즉, 추정부(140)은 연산부(130)에서 연산된 Hexagon polygon별 개발용량(Dh)을 통해 미개발에 비해 저개발로 개발될 가능성 또는 미개발에 비해 고개발로 개발될 가능성을 추정한다. 이로써 본 발명은 물리적 도시특성 데이터를 기반으로 장래 도시공간의 공간개발 패턴 및 밀도를 추정할 수 있다.
도8은 본 발명의 일 실시예에 따른 공간개발 패턴 추정 방법의 개념도이다. 도8을 참조하면 본 발명은 지리정보시스템을 이용하여 Hexagon polygon으로 분할하고, 상기 분할된 공간에 속하는 물리적 도시특성 지표로 지형적 특성(Xi1), 교통시설 접근성(Xi2) 및 용도지역 현황(Xi3)를 부여한 것을 나타낸다.
이하 설명은 본 발명의 래스터 공간체계 위에서 공간개발 패턴을 추정하기 위한 방법을 증명하기 위하여 연구한 실제 시뮬레이션 분석 결과를 기술한다.
이를 설명하기에 앞서, 이하 설명은 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 돕기 위해 제공되는 것일 뿐, 본 발명은 상기 실시예에 한정되는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 다양한 수정 및 변형이 가능하다
본 발명은 분석의 공간 단위를 개별 필지 또는 대지 단위로 하는 것과는 달리 설계적 특성을 배제하여 단순화시킨 개략적인 건물 배치 및 용량을 설정하는 수준에서 시뮬레이션이 수행되기 때문에, 물리적 도시특성 지표 역시 이러한 측면을 고려하여 선정한 것을 특징으로 한다.
도9는 본 발명의 일 실시예에 따라 강남권역 일대를 Hexagon polygon으로 분할한 도면이다.
도9를 참조하면, 본 발명의 연구에서는 판매 및 업무 시설의 공간개발 특성을 기반으로 다항 로지스틱 회귀분석을 수행하고자 강남권역 일대를 직경(width: 100m)로 이루어진 5,617개의 육각형 형태의 구조(Hexagon polygon)로 분할하였다.
Hexagon은 사각형 구조(rectangle polygon)보다 사각코너 부분의 정합성이 높기 때문에, 본 발명은 Hexagon으로 공간 분할을 하고, 구축된 Hexagon별로 중심 포인트를 이용하여 지형적 특성, 교통시설과의 접근성 및 용도지역과 같은 물리적 도시특성 지표를 공간개발 요인값으로 부여하였다. 따라서 본 발명은 이를 기반으로 분할된 공간에 부여된 물리적 도시공간특성 지표를 독립변수로, 각 Hexagon별 개발 강도를 종속변수로 하는 다항 로짓 회귀분석 모델을 구축하였다.
도10은 본 발명의 일 실시예에 따라 강남권역 판매 및 업무용도의 지리적 형태를 벡터 형식 및 래스터 형식으로 나타낸 도면이다.
도10을 참조하면, 도10(a)는 벡터 형식이 적용된 강남구의 판매 및 업무용도의 건축물을 나타낸 그림이고, 도10(b)는 Hexagon을 이용해서 강남구의 판매 및 업무용도의 도시공간 개발 패턴과 밀도를 추정한 예시 도면이다. 도10(b)를 참조하면, 도시공간을 Hexagon형식으로 래스터 분할함으로써 도시공간이 효율적으로 분할됐음을 확인할 수 있고, 또한 지역에 따라 개발형태 및 강도가 달라짐을 확인할 수 있다.
또한, 본 발명은 Hexagon polygon의 크기를 조정함으로써 이용 목적에 따라 보다 상세한 도시공간개발패턴과 밀도의 추정이 가능하다.
이하 설명은 도9에서 강남권역 일대를 직경(width: 100m)의 Hexagon polygon으로 분할함으로써 분석된 결과를 설명한다. 설명의 편의상 숫자를 붙여 설명한다.
1) 모형의 적합도
<표1> 모형 적합 정보
Figure pat00006
표1은 모형의 적합도를 나타낸 것으로, 첫 번째 줄은 독립변수가 추가되지 않은 기저모형(Intercept Only)의 값이며, 두 번째 줄은 물리적 도시특성 지표가 사용된 분석모형 값(Final)이다. 분석결과 최종모형의 카이제곱 값(18,415.2-14,714.5=3,700.71)이 자유도 14에서 유의미(p=.000)하게 나타났다. 이는 분석모형이 기저모형에 비해 적합도가 유의미하게 좋아졌음을 의미한다.
2) 분석모형의 적합도
<표2> 적합도
Figure pat00007
표2는 분석모형의 적합도를 나타낸 것으로, Deviation Chi-square는 분석모형과 포화모형과의 -2 로그우도의 차이를 나타내는 값으로써, 포화모형과 분석모형 간의 Deviation Chi-square 차이가 통계적으로 유의미하지 않아야 분석모형이 적합하다고 할 수 있다. 본 분석모델의 경우 Deviation Chi-square가 14,714로 자유도 17,218에서 통계적으로 유의미하지 않게 나타나(1.000), 분석모형과 포화모형이 같다는 영가설을 기각하지 못하므로 분석모델의 적합도가 좋다고 할 수 있다.
3) 유사 R2검정
<표3> pseudo R2
Figure pat00008
표3은 유사(pseudo) R2을 나타낸 것으로, 유사 R2는 회귀분석의 R2와 유사하게 분석모형의 종속변수에 대한 설명력을 나타내는 값이다. Cox 및 Snell은 .349, Nagelkerke는 .396, McFadden은 .201로 나타나 있다. 그러나 회귀분석과 달리 엄밀하게 분석모형의 설명력을 나타낸다고 할 수 없기 때문에, 이 수치만으로 모형의 정확성을 분명하게 평가를 할 수는 없다.
4) 우도비 검정
<표4> 모형 적합 정보
Figure pat00009
표4는 7개의 독립변수에 대한 영향력을 나타내고 있다. 각 독립변수의 종속변수에 대한 영향력을 평가하기 위해서는 특정변수를 제거한 -2 로그우도 값이 최종의 -2 로그우도 값보다 얼마나 증가했는가가 사용된다. 표4의 축소모형의 -2 로그우도 값은 최종모형에서 개별변수가 기여하는 정도를 나타내는 값이다. 분석결과 모든 변수의 카이제곱 값이 자유도 2에서 통계적으로 유의미한 것으로 나타나(p=.000) 최종모형에 유의미하게 공헌함을 알 수 있다.
5) 모수 추정값
<표5> 모형 적합 정보
Figure pat00010
표5는 두 개의 회귀식에서 각 변수의 영향력이 나타나 있다. 첫 번째 표는 '미개발에 비해 저개발로 개발될 가능성'에 미치는 물리적 도시특성의 효과를 검증한 표이다. 분석결과 모든 독립변수가 유의미한 영향(p<.01)을 미치는 것으로 나타났다. 각 변수의 영향력은 도로와의 거리(Wald=622.067, 수계와의 거리(Wald=160.568) 순으로 나타났다. 이는 도로와의 거리가 100m 증가하면 미개발에 비해 저개발로 개발될 확률이 0.003(Exp(B)=.003)배로 감소하며, 수계와의 거리가 100m 증가하면 미개발에 비해 저개발로 개발될 확률이 1.071(Exp(B)=1.071배 증가함을 알 수 있다. 특히, 용도지역(더미변수)분석 결과 용도지역이 3종/준 주거용도 및 일반상업용도일 경우 미개발에 비해 저개발로 개발될 확률이 유의미하게 높음을 알 수 있다.
두 번째 표는 '미개발에 비해 고개발로 개발될 가능성'에 미치는 물리적 도시특성의 효과를 검증한 표이다. 분석결과 용도지역변수 외에 모든 독립변수가 유의미한 영향(p<.01)을 미치는 것으로 나타났다. 각 변수의 영향력은 버스정류장과의 거리(Wald=490.778), 도로와의 거리(Wald=361.328) 순으로 나타났다. 즉, 버스정류장과의 거리가 100m 증가하면 미개발에 비해 고개발로 개발될 확률이 0.371(Exp(B)=.371)배 감소하며, 도로와의 거리가 100m 증가하면 미개발에 비해 고개발로 개발될 확률이 0.041(Exp=(B)=.041)배 감소하는 것을 알 수 있다.
6 모델 예측력 검정
<표6> 모형 적합 정보
Figure pat00011
표6은 물리적 도시특성 지표를 바탕으로 공간개발 정도를 예측한 결과를 나타낸 표이다. 분석결과 미개발(1)에 대한 예측확률은 73.8%, 저개발(2)에 대한 예측확률은 48.2%, 고개발(3)에 대한 예측확률은 41.0%로 전체 예측확률은 57.8%로 나타났다.
이에 따라, 본 발명은 상기 시뮬레이션을 통한 연구 결과에 라 다음과 같은 결론을 도출하였다.
첫째, 본 연구에서 설정한 물리적 도시특성 지표 중 공간개발패턴을 결정하는데 중요한 영향요인으로 도출된 변수는 도로와의 거리, 버스정류장과의 거리, 하천과의 거리이다. 그 중 도로와의 거리와 버스정류장과의 거리는 미개발 대비 저개발 또는 고개발로 개발될 확률을 낮추는 중요한 요소로 밝혀졌다. 반면 수계와의 거리는 미개발 대비 저개발 또는 고개발로 개발될 확률을 높이는 요인임이 확인되었다. 즉, 수계와 멀어질수록 개발될 확률이 높아짐을 알 수 있다.
둘째, 지하철역과 자연지형(수계, 녹지, 공원)과의 거리는 미개발 대비 저개발 또는 고개발로 개발될 확률을 높이는 요소로 밝혀졌다. 앞서 살펴본 도로 및 버스정류장과의 거리적 요소에 비해 변수의 영향력이 크지 않으나 개별 변수는 유의미하게 도출되었음을 알 수 있다. 특히 지하철역은 타 교통수단(도로, 버스정류장)과 달리 거리값이 커질수록 미개발 대비 저개발, 고개발이 유의미하게 높아짐을 알 수 있다. 이는 타 교통수단과 달리 지하철 역이 교통수요와 공급에 의해 형성되기보다, 지역의 균형 발전 및 이동권에 대한 형평성의 원칙 등 보다 복잡한 이해관계들로 인해 건설되기 때문으로 여겨진다.
셋째, 3종/준 주거용도 및 일반상업용도로 구획된 지역은 미개발 대비 저개발로 개발될 확률이 높음을 확인하였다. 그러나 미개발 대비 고개발로 개발될 확률에서는 용도지역이 유의미한 변수로 채택되지 않았다. 이는 고개발은 용도지역과는 별개로 버스정류장의 거리 및 도로와의 거리 등에 크게 영향을 받는 반면, 저개발은 용도지역 틀 안에서 대체적으로 진행되고 있음을 알 수 있다.
따라서, 본 연구를 통하여 개발하고자 하는 공간개발패턴추정모델은 아직까지 도시계획 및 도시정책의 입안과정에서 도시통합모델을 이용하지 못하고 있는 우리나라의 개발환경에서도 매우 유용하게 활용될 수 있다. 최근 우리나라에서는 서울 및 광역시의 도시재개발, 수도권의 신도시, 지방의 기업도시, 혁신도시, 행정중심복합도시 등 신도시개발의 수요가 급증하고 있으며, 동시에 이들에 대한 지속 가능한 개발을 위한 사회적 요구도 비등하고 있다. 신도시개발로 인해 야기되는 도시환경문제를 최소화하기 위해서는 지속 가능한 신도시계획을 수립하여 이를 바탕으로 개발을 시행해야 한다. 그러나 제도적으로 신도시개발을 위한 계획의 수립 및 승인이 개발계획과 실시계획으로 이원화되어 순차적으로 추진되므로 토지이용계획을 수립하는 개발계획 단계에서 모든 도시환경문제를 검토하지 못할 경우 단지계획을 수립하는 실시계획 단계에서는 제한적으로 반영될 수밖에 없다.
개발계획 단계에서 건물단위의 상세한 공간정보를 요구하는 환경영향평가를 수행하기 위해서는 본 발명의 공간개발 패턴 추정 모델이 필요하다. 이를 통하여 개별 토지이용계획안에 대해 물리적 도시특성 지표를 바탕으로 공간개발 패턴을 추정함으로써 대기오염과 소음과 같은 환경문제를 검토하는 것이 가능해진다. 따라서 본 연구의 결과가 우리나라의 신도시 개발을 친환경적으로 수행하는데 있어서 기여하는 바가 클 것으로 기대한다.
도11은 본 발명의 일 실시예에 따른 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 방법의 흐름을 나타낸 도면으로, 지금까지 기술한 내용을 바탕으로 간략하게 설명하기로 한다.
도11을 참조하면, 단계S210은 지리정보시스템(GIS, geographic information system)을 기반으로 실제 세계의 도시공간을 Hexagon polygon으로 분할하는 단계로, 공간 분할부(110)에서 수행된다. Hexagon polygon으로 분할된 모습은 도8을 참조하여 개략적으로 확인할 수 있고, 또는 도10(b)를 참조하여 보다 현실적으로 분할된 그림을 확인할 수 있다.
단계S220은 분할된 공간 각각에 대응하는 물리적 도시특성 데이터를 수집한다.
본 발명은 도시의 형태를 결정짓는 물리적 도시특성 데이터를 이용하여 장래 도시공간의 공간개발 패턴 및 밀도를 추정하려는 것을 목적으로 하기 때문에, 물리적 도시특성 지표를 선정하는 것이 중요하다. 따라서 본 발명은 분할 공간 정보 수집부(120)를 이용하여 물리적 도시특성 지표가 되는 데이터를 수집한다.
다시 도6을 참조하면, 본 발명은 일 실시예로 자연지형(수계 또는 녹지)과의 거리, 사람들 활동과 관련된 개발수요에 영향을 미치는 교통시설과의 접근성 및 건축물 개발 밀도에 영향을 미치는 요소인 용도지역을 물리적 도시특성 지표로 선정하였다. 이에 단계S220은 분할 공간 정보 수집부(120)를 이용하여 물리적 도시특성 데이터를 수집한다.
단계S230은 물리적 도시특성 데이터를 분할된 공간 각각에 매핑하여 저장하는 단계로, 단계S220에서 수집된 물리적 도시특성 데이터를 실제 세계의 도시공간을 Hexagon polygon으로 분할된 공간 각각에 매핑하여 저장한다. 이때 단계S230도 단계S220과 마찬가지로 분할 공간 정보 수집부(120)를 통해 이루어진다.
단계S240은 선택된 분할 공간의 물리적 도시특성 데이터를 이용하여 개발강도를 연산한다. 단계S240은 연산부(130)에서 연산하며, 다항 로지스틱 회귀분석을 기반으로 물리적 도시특성 데이터를 대입함으로써 개발강도를 연산한다.
단계S240에서 분할된 각 공간의 개발강도를 연산함에 있어서, 연산 과정 및 연산에 관한 해석 방법은 상기 본 발명의 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템의 연산부(130)를 설명할 때 자세히 기술하였으므로, 이하 설명은 생략하기로 한다.
단계S250은 분할된 공간의 개발 형태를 등급화함으로써 장래 공간개발 패턴 및 밀도를 추정하는 단계이다. 단계S250은 추정부(140)에서 이루어지며, 연산부(130)에서 연산된 Hexagon polygon별 개발용량(Dh)을 통해 미개발에 비해 저개발로 개발될 가능성 또는 미개발에 비해 고개발로 개발될 가능성을 추정한다. 이로써 본 발명은 물리적 도시특성 데이터를 기반으로 장래 도시공간의 공간개발 패턴 및 밀도를 추정할 수 있다.
이에 따라 본 발명의 일 실시예로 Hexagon polygon을 이용해 공간개발 패턴과 밀도를 추정한 예시 도면을 도10(b)를 통해 확인할 수 있다. 이는 거시적 공간을 대상으로 입체적인 도시개발 패턴을 추정하는 유용한 방법론으로, 상권분석 및 마케팅 관련 사업에 있어서 유용하게 활용될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 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 본 발명을 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 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템
110: 공간 분할부 120: 분할 공간 정보 수집부
130: 연산부 140: 추정부

Claims (9)

  1. 지리 정보 시스템(GIS, geographic information system)을 기반으로 실제 세계의 도시공간이 래스터(raster) 단위로 분할된 공간을 대상으로 상기 분할된 공간 각각에 대응하는 물리적 도시특성 데이터를 수집하고, 상기 수집된 물리적 도시특성 데이터를 상기 분할된 공간 각각에 매핑하여 저장하는 분할 공간 정보 수집부;
    상기 수집된 물리적 도시특성 데이터를 이용하여 상기 분할된 공간 각각의 개발 강도를 연산하는 연산부; 및
    상기 연산된 값을 이용하여 상기 분할된 공간 각각의 개발형태를 등급화함으로써 상기 도시공간의 장래 공간개발 패턴 및 밀도를 추정하는 추정부;
    를 포함하는 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 실제 세계의 도시공간을 육각형 구조의 래스터로 분할하는 공간 분할 방식을 이용함으로써 상기 도시공간을 일정 크기의 단위 셀로 분할하는 공간 분할부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 분할 공간 정보 수집부는
    상기 실제 세계의 도시형태를 결정짓는 물리적 요소인 지형적 특성, 교통시설 접근성 및 용도지역 현황 중 적어도 하나 이상의 정보를 장래 공간개발 가능성에 영향을 미치는 상기 물리적 도시특성 데이터로써 수집하는 것
    을 특징으로 하는 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 연산부는
    비연속 변수이면서 적어도 세 집단 이상을 종속변수로 하는 다항 로지스틱 회귀분석을 사용함으로써 상기 분할된 공간의 개발 강도를 연산하는 것
    을 특징으로 하는 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템.
  5. 지리 정보 시스템(GIS, geographic information system)을 기반으로 실제 세계의 도시공간이 래스터(raster) 단위로 분할된 공간을 대상으로 상기 분할된 공간 각각에 대응하는 물리적 도시특성 데이터를 수집하고, 상기 수집된 물리적 도시특성 데이터를 상기 분할된 공간 각각에 매핑하여 저장하는 분할 공간 정보 수집단계;
    상기 수집된 물리적 도시특성 데이터를 이용하여 상기 분할된 공간 각각의 개발 강도를 연산하는 연산단계; 및
    상기 연산된 값을 이용하여 상기 분할된 공간 각각의 개발형태를 등급화함으로써 상기 도시공간의 장래 공간개발 패턴 및 밀도를 추정하는 추정단계;
    를 포함하는 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 실제 세계의 도시공간을 육각형 구조의 래스터로 분할하는 공간 분할 방식을 이용함으로써 상기 도시공간을 일정 크기의 단위 셀로 분할하는 공간 분할단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 분할 공간 정보 수집단계는
    상기 실제 세계의 도시형태를 결정짓는 물리적 요소인 지형적 특성, 교통시설 접근성 및 용도지역 현황 중 적어도 하나 이상의 정보를 장래 공간개발 가능성에 영향을 미치는 상기 물리적 도시특성 데이터로써 수집하는 것
    을 특징으로 하는 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 연산단계는
    비연속 변수이면서 적어도 세 집단 이상을 종속변수로 하는 다항 로지스틱 회귀분석을 사용함으로써 상기 분할된 공간의 개발 강도를 연산하는 것
    을 특징으로 하는 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 방법.
  9. 제5항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체.
KR1020130050666A 2013-05-06 2013-05-06 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템 및 방법 KR101517898B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130050666A KR101517898B1 (ko) 2013-05-06 2013-05-06 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130050666A KR101517898B1 (ko) 2013-05-06 2013-05-06 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140132795A true KR20140132795A (ko) 2014-11-19
KR101517898B1 KR101517898B1 (ko) 2015-05-07

Family

ID=52453601

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130050666A KR101517898B1 (ko) 2013-05-06 2013-05-06 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101517898B1 (ko)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106780089A (zh) * 2016-12-27 2017-05-31 广州蓝图地理信息技术有限公司 基于神经网络元胞自动机模型的永久性基本农田划定方法
KR101883110B1 (ko) * 2017-07-26 2018-07-27 서울시립대학교 산학협력단 역세권의 재개발 예측 장치 및 방법
CN109657883A (zh) * 2019-01-28 2019-04-19 重庆邮电大学 一种基于多源数据驱动的银行网点选址推荐方法
KR20190140632A (ko) * 2018-06-12 2019-12-20 서범수 노후주택 매매 플랫폼
CN113506030A (zh) * 2021-07-27 2021-10-15 东莞理工学院 一种城市生态系统瓶颈因子辨识方法
KR102334078B1 (ko) * 2021-01-13 2021-12-02 정서현 도시 기반 정보 제공 시스템
CN114943897A (zh) * 2022-05-31 2022-08-26 南京大学 基于超像素分割的城镇开发边界划定方法
WO2023177134A1 (ko) * 2022-03-16 2023-09-21 에스에이피엔디에이 주식회사 복수의 사물에 대한 공간 배치 자동 설계 방법 및 복수의 사물에 대한 공간 배치 자동 설계 방법을 실행시키는 프로그램이 기록된 기록 매체
CN116882780A (zh) * 2023-07-05 2023-10-13 北京大学 一种基于景观图片的乡村空间要素提取与地方性分类规划方法

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102184048B1 (ko) 2018-07-10 2020-11-27 주식회사 수성엔지니어링 Gis 기반 토지 이용 계획 검토 시스템 및 방법

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005524124A (ja) * 2001-10-17 2005-08-11 コモンウェルス サイエンティフィック アンド インダストリアル リサーチ オーガニゼーション システムの診断構成要素を識別するための方法および装置
JP4590548B2 (ja) * 2004-08-06 2010-12-01 国立大学法人 東京大学 勢力圏図作成装置及びプログラム

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106780089A (zh) * 2016-12-27 2017-05-31 广州蓝图地理信息技术有限公司 基于神经网络元胞自动机模型的永久性基本农田划定方法
CN106780089B (zh) * 2016-12-27 2020-10-16 广州蓝图地理信息技术有限公司 基于神经网络元胞自动机模型的永久性基本农田划定方法
KR101883110B1 (ko) * 2017-07-26 2018-07-27 서울시립대학교 산학협력단 역세권의 재개발 예측 장치 및 방법
KR20190140632A (ko) * 2018-06-12 2019-12-20 서범수 노후주택 매매 플랫폼
CN109657883A (zh) * 2019-01-28 2019-04-19 重庆邮电大学 一种基于多源数据驱动的银行网点选址推荐方法
CN109657883B (zh) * 2019-01-28 2023-04-07 重庆邮电大学 一种基于多源数据驱动的银行网点选址推荐方法
KR102334078B1 (ko) * 2021-01-13 2021-12-02 정서현 도시 기반 정보 제공 시스템
CN113506030A (zh) * 2021-07-27 2021-10-15 东莞理工学院 一种城市生态系统瓶颈因子辨识方法
CN113506030B (zh) * 2021-07-27 2023-08-18 东莞理工学院 一种城市生态系统瓶颈因子辨识方法
WO2023177134A1 (ko) * 2022-03-16 2023-09-21 에스에이피엔디에이 주식회사 복수의 사물에 대한 공간 배치 자동 설계 방법 및 복수의 사물에 대한 공간 배치 자동 설계 방법을 실행시키는 프로그램이 기록된 기록 매체
CN114943897A (zh) * 2022-05-31 2022-08-26 南京大学 基于超像素分割的城镇开发边界划定方法
CN114943897B (zh) * 2022-05-31 2023-11-24 南京大学 基于超像素分割的城镇开发边界划定方法
CN116882780A (zh) * 2023-07-05 2023-10-13 北京大学 一种基于景观图片的乡村空间要素提取与地方性分类规划方法
CN116882780B (zh) * 2023-07-05 2024-04-05 北京大学 一种基于景观图片的乡村空间要素提取与地方性分类规划方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR101517898B1 (ko) 2015-05-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101517898B1 (ko) 도시형태결정요소 기반의 공간개발 패턴 추정 시스템 및 방법
López et al. Integration of sustainability issues in strategic transportation planning: a multi‐criteria model for the assessment of transport infrastructure plans
Samanta et al. Modeling a rail transit alignment considering different objectives
Omar et al. Markov CA, multi regression, and multiple decision making for modeling historical changes in Kirkuk City, Iraq
Cheng et al. Optimizing location of car-sharing stations based on potential travel demand and present operation characteristics: the case of Chengdu
Ma et al. The spatial coupling effect between urban public transport and commercial complexes: A network centrality perspective
Feng et al. Incorporation of spatial heterogeneity-weighted neighborhood into cellular automata for dynamic urban growth simulation
US20220270192A1 (en) Computerized-system and computerized-method to calculate an economic feasibility analysis for an urban planning model
Liu et al. Relationships between street centrality and land use intensity in Wuhan, China
CN114548811B (zh) 一种机场可达性的检测方法、装置、电子设备及存储介质
AlFanatseh Land suitability analysis of urban development in the Aqaba area, Jordan, using a GIS-based analytic hierarchy process
Liang et al. Modeling urban growth in the middle basin of the Heihe River, northwest China
Brinkhoff Open street map data as source for built-up and urban areas on global scale
Al-Shaar et al. The applicability of the extended Markov Chain Model to the land use dynamics in Lebanon
Karimi et al. Integrated sub-regional planning informed by weighted spatial network models: The case of Jeddah sub-regional system
Saadi et al. Development trajectory of an integrated framework for the mitigation of future flood risk: results from the FloodLand project
Mokadi et al. Projecting the impacts of a proposed streetcar system on the urban core land redevelopment: The case of Cincinnati, Ohio
Stadler et al. A method for the optimized placement of bus stops based on voronoi diagrams
Kim et al. Spatial diffusion modeling of new residential area for land-use planning of rural villages
Mao et al. Bike-sharing dynamic scheduling model based on spatio-temporal graph
Reijsbergen Probabilistic modelling of station locations in bicycle-sharing systems
Sabet et al. A cost-effective methodology to compare travel time and speed: a tale of 11 cities
Narvaez et al. Configurational economies: The value of accessibility in urban development
Cheng et al. Application of the Bi‐Level Location‐Routing Problem for Post‐Disaster Waste Collection
Sabri et al. Multi-criteria decision making for urban sprawl, using Analytic Network Process and GIS, case of Iskandar Malaysia Region

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180323

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190329

Year of fee payment: 5