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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
홍일영 (남서울대학교)
저널정보
한국지도학회 한국지도학회지 한국지도학회지 제17권 제3호
발행연도
2017.1
수록면
59 - 67 (9page)

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최근 머신러닝은 빅데이터에 대한 분석방법으로서 학습을 통한 지능화된 문제해결 방안으로서 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 LBSN 데이터와 머신러닝 방식을 이용하여 토지이용현황을 파악하는 분석을 시도하였다. 도시계획에 있어서 토지이용현황의 파악은 직접적인 현장 조사에 의존해 왔다. 최근 스마트폰 사용자가 증가하면서 등장하고 있는 위치기반 소셜미디어의 자료들은 토지이용의 상황을 반영하는 빅데이터로서, 머신러닝 방법론은 이들에 대한 자동화된 분석을 할 수 있게 한다. 본 연구에서는LBSN 자료와 머신러닝 기법을 이용하여 토지이용을 예측하는 모델을 개발하여 실제 토지이용현황 자료와의 비교분석을 수행하였다. 이러한 분석을 통해 LBSN자료를 이용한 토지이용현황의 자동화된 분석 방안에 대해 연구하였다.
#LBSN #Machine learning #Land use classification #Spatial analysis

목차

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구자용 / 2016 / 위치기반 소셜 네트워크 데이터를 이용한 서울시 상업공간 분포특성 연구 / 국토지리학회지 50(4):491~502 dbpia 민숙주 / 2006 / 도시지역 토지이용분류를 위한 1:1,000 수치지형도 활용에 관한 연구 / 대한토목학회 논문집D 26(1D):149~156 dbpia 신정엽 / 2014 / Theoretical Review and Quantitative Spatial Exploration of Tweet Data in the Context of Digital Divide: Case of King County, US / 한국지도학회지 14(2):89~106 google schola 홍일영 / 2015 / 국내 지오트윗의 공간분포 / 한국지도학회지 15(2):93~101 dbpia 홍일영 / 2016 / 국내 위치기반 소셜 네트워크(Location Based Social Network) 데이터의 공간분포 / 한국지도학회지 16(2):95~104 dbpia

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