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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
대한국토·도시계획학회 국토계획 國土計劃 제39권 제4호
발행연도
2004.8
수록면
31 - 44 (14page)

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Considering socio-economic and environmental influences of urban sprawl (growth) phenomena, urban growth simulation modeling is very important and effective for managing urban areas and for establishing relevant policies. Most of previous researches, however, adopted general inductive models that required several stages of calibration processes, and lacked of extracting spatio-temporal urban growth patterns and/or processes and incorporating them into the modeling process. Therefore this kind of inductive modeling approaches have a limitation for reflecting intrinsic urban growth patterns of the study area and may produce poor prediction results. This study extracted urban growth patterns (rules) using a data mining method and formulated an urban growth simulation model based on the Cellular Automata (CA) framework for Inchon Metropolitan Area as a case study. Verification and analysis of the model were done using actual data sets, and the study area's future urban growth patterns of the next 30 years were produced for the prediction purpose. This study showed that prediction results are much similar to the actual data set compared to the well-known UGM.
#도시성장 모델링 #CA #데이터 마이닝 #의사결정트리 #Urban Growth Modeling #Data Mining #Decision Tree

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. CA의 원리와 특성
Ⅲ. 데이터 마이닝
Ⅳ. 도시성장 모델의 설계
Ⅴ. 도시성장 모델의 구현 및 평가
Ⅵ. 결론
인용문헌

참고문헌 (14)

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