• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.11 no.4
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• pp.19-27
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• 2009

Integrated Urban Spatial Information Management Platform (USIMP) is defined as an operational environment where technologies for intelligent management of urban facilities are made possible through the integration of diverse technologies such as sensors for ground and underground facilities, middleware technology, wired and wireless network, GIS-USN linkage. To make the integration of these diverse technology possible, it is imperative to have a sound reference model for the platform. This paper provides a standardized reference model for USIMP based on the RM-OPD(Reference Model for Open Distributed Processing) standard.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.436-439
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• 2003

Urbanization is worldwide phenomenon and unexceptional in Korea. It is necessary in the spatial decision making steps to predict urban forms for the efficient land use. This study aims to develop urban growth model based on allometry which deals with relationships between urban populations and urban area. For the input data and accuracy assessments, various GIS techniques are used. Although this research is an exemplary urban growth model dealing with physical data only, it can be a good start to develop a more practical model having socio-economic sides for planning practices.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2010.05a
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• pp.74-79
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• 2010

최근 전 세계적으로 문제가 되고 있는 지구온난화의 주범인 탄소 배출에 대한 규제 움직임과 더불어 미래도시철도는 저탄소 녹색교통수단으로 다시금 각광받기 시작하고 있다. 그러나 철도수단 자체의 태생적인 단점과 장기간에 걸쳐 건설되는 인프라와 막대한 투자비용은 철도 투자확대에 여전히 걸림돌로 작용하고 있어 미래도시철도 중심의 교통체계 구축을 위한 획기적인 대안이 절실한 상황이다. 이에 컴퓨터 시뮬레이션으로 배선 설계, 차량운행, 유지보수 등 건설하려는 미래도시철도 시스템을 모델링하고, 단기/중기/장기 예측 및 효율성 분석하여 막대한 투자비용을 절감할 수 있는 미래도시철도 시뮬레이션을 통한 비즈니스 모델을 제시하려고 한다. 본 논문의 구성은 서론에서는 연구 배경 및 필요성, 연구범위에 대해 살펴본 다음, 본론에서 미래도시철도 시뮬레이션, 녹색 성장 비즈니스 모델, 사례연구 결과에 대해 설명한다. 끝으로 미래도시철도 시뮬레이션을 통한 녹색 성장 비즈니스모델의 기대효과에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.431-432
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• 2021

유네스코 창의 도시 네트워크는 문화예술 분야에서 국제 수준의 경험이나 지식, 전문기술을 가진 창의도시 간 네트워크를 의미한다. 우리나라 7개 분야에서 총 8개의 창의도시가 존재하며, 대구의 경우에는 음악 창의도시로 선정되었다. 본 연구는 음악 창의도시 대구 관련 전문가들을 대상으로 PCSI 모델을 기반으로 한만족도 설문조사를 실시하였다. PCSI 2.0 모델을 기반으로 서비스 내용 품질, 서비스 전달 품질, 서비스 환경 품질, 사회적 책임, 불일치, 성과 그리고 만족도라는 변수를 설정하였다. 따라서 본 연구는 세 가지 품질과 사회적 책임 및 불일치가 만족도에 영향을 미치고 만족도는 성과에 영향을 미친다는 것을 검증하고자 하였다. 대구가 창의도시로서 역할 정립을 새롭게 하고 발전방안을 수립할 수 있는 기틀을 마련하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.11a
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• pp.197-202
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• 2004

도시의 변화탐지와 예측을 위한 기존의 중력모델은 주로 벡터기반 거리와 면적척도를 사용하였다. 위성영상이 폭넓게 활용되는 추세를 보이고 있는 최근에는 이 위성영상을 이용한 효과적인 래스터GIS기반 중력모델에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 래스터GIS기반 중력모델 방법을 제안하여 이를 전북 군산시 도시변화탐지에 적용하고 지표온도, 토지피복, 식생 변수를 검증하여 지표온도와 코지피복, 식생지수와의 +0.794의 강한 정의 상관관계를 검출함으로써 제안한 위성영상을 이용한 래스터GIS기반 중력모델이 육상 도시변화탐지 모니터링에 매우 효과적임을 입증할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.50 no.6
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• pp.42-57
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• 2022

This study aims to create a basic model for classifying the activity photos that urban park users shared on social media using Deep Learning through Artificial Intelligence. Regarding the social media data, photos related to urban parks were collected through a Naver search, were collected, and used for the classification model. Based on the indicators of Naturalness, Potential Attraction, and Activity, which can be used to evaluate the characteristics of urban parks, 21 classification categories were created. Urban park photos shared on Naver were collected by category, and annotated datasets were created. A custom CNN model and a transfer learning model utilizing a CNN pre-trained on the collected photo datasets were designed and subsequently analyzed. As a result of the study, the Xception transfer learning model, which demonstrated the best performance, was selected as the urban park user activity image classification model and evaluated through several evaluation indicators. This study is meaningful in that it has built AI as an index that can evaluate the characteristics of urban parks by using user-shared photos on social media. The classification model using Deep Learning mitigates the limitations of manual classification, and it can efficiently classify large amounts of urban park photos. So, it can be said to be a useful method that can be used for the monitoring and management of city parks in the future.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.19 no.4
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• pp.13-21
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• 2011

The purpose of this study is enhancing CFD model by applying detailed and accurate CFD input data produced from 3D City model and integrating CFD model with 3D city model with OpenGL, 3D city aerodynamic simulation, and visualization tool. CFD_NIMR_SNU model developed by NIMR and SNU and 3D City model produced by NGII were used as input data. Wind flow and pollution diffusion simulator and viewer were developed in this study. Atmospheric environment simulation and visualization tool will save time and cost for urban climate planning and management by enhancing visual communication.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.35 no.4
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• pp.621-639
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• 2000

도시는 산업혁명 이후 급속히 발달하기 시작한 인간의 대표적인 정주공간으로, 산업활동의 집중, 도시로의 인구유입으로 공간적인 범위가 확대되어 가고 있다. 급속한 도시성장은 환경을 악화시키고 있으며, 이에 따른 온실효과, 대기오염의 증가 등은 심각한 도시문제로 떠오르고 있다. 지속 가능한 도시성장을 위해 도시가 어떻게 성장해 왔는가를 분석하고, 향후의 도시성장을 예측하며, 이에 대한 적절한 대안을 모색하는 것은 도시관리를 위해 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 서울대도시지역을 대상으로 1957년부터 1997년까지의 도시성장에 관한 자료를 구축하고, 셀룰라 오토마타(Cellular Automata) 개념에 기초하고 있는 도시성장모델(UGM)을 이용하여 1998년부터 2050년까지의 서울대도시지역의 도시성장을 예측하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.228-228
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• 2023

국지적 지역에 내리는 강한 강도의 강우는 많은 인명 및 재산 피해를 발생시킨다. 이러한 피해를 예방하기 위해 도시 침수 예측에 관한 연구가 오랜 기간 수행되어 왔으며, 최근에는 다양한 신경망(neural network) 모델이 활발히 이용되고 있다. 강우 지속 기간이나 강도는 일정하지 않고, 공간적 특징 또한 도시마다 다르므로 안정적인 침수 예측을 위한 신경망 모델은 강건성(robustness)을 지녀야 한다. 강건한 신경망 모델이란 적대적 공격(adversarial attack)을 방어할 수 있는 능력을 갖춘 모델을 일컫는다. 따라서 본 연구에서는, 도시 침수 예측을 위한 시공간 신경망(spatio-temporal neural network) 모델의 강건성 제고를 위한 방법론을 제안한다. 먼저 적대적 공격의 유형과 방어 방법을 분류하고, 시공간 신경망 모델의 학습 데이터 특성 및 모델 구조구성 조건 등을 활용하여 최적의 강건성 제고 방안을 도출하였다. 해당 모델은 집중호우로 인해 나타날 다양한 관망에서의 침수 피해를 각각 예측하고 피해를 예방하기 위해 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2009.04a
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• pp.315-316
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• 2009

급속도로 발전하는 정보통신 기술과 함께 유비쿼터스 기술이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이러한 유비쿼터스 기술은 도시정보 서비스에 대한 새로운 기능을 제시하고 있다. u-City는 첨단 정보통신 인프라와 유비쿼터스 정보서비스를 도시공간에 융합하여 도시생활의 편의 증대와 삶의 질 향상, 체계적 도시 관리에 의한 안전보장 등 도시의 제반기능을 혁신시킬 수 있는 차세대 정보화 도시이다. 성공적인 u-City 건설을 위해서는 기존 지자체GIS 서비스를 확대한 지능형 도시공간정보의 개념이 필요하며, 이를 기반으로 한 효율적인 지능형 도시공간정보 서비스를 제공하기 위해서는 무엇보다 다양한 분야에서의 도시공간정보에 대한 연계통합이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 도시공간정보의 효율적 활용과 상호운용성 기반의 지능형 도시공간정보 연계통합을 위한 '지능형 도시공간정보 연계통합 모델'을 제시하도록 한다.