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  • 인공신경망을 이용한 도시기온 예측모형 구축 2011년 2월 내용보기 초록보기

    저자 : 박경훈, 이슬기, 정성관, 이우성

    • 대한국토·도시계획학회
    • 국토계획
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  • 출간년월 논문제목 본문 논문초록 논문저자 저널종류
    2011년 2월 인공신경망을 이용한 도시기온 예측모형 구축 Abstract
    Ⅰ. 서론
    Ⅱ. 연구방법
    Ⅲ. 방법론적 고찰
    Ⅳ. 결과 및 고찰
    Ⅴ. 결론
    인용문헌
      The purpose of this study is to analyze the effect of land use type on the urban temperature and to provide a predictive model for temperature with land use type in Changwon, Gyeongsangnom-do. The urban temperature was obtained from Landsat 5 TM and land use type was classified from land use map supplied by Chagwon. According to the results of average of temperature by land use type, industrial area was the highest temperature as 22.08℃, but green area was the lowest temperature as 19.22℃. Artificial neural network analysis is considered three control factors composed with hidden-layer, hidden-node, activation function. The results are showed that the best neural network model is composed with 2 hidden-layer, 16-20 hidden-node, hyperbolic tandent function. The network model can be explained 84.7% to urban temperature. Land use was set independent variable, while the urban air temperature was set dependent variable. Then, the multiple linear regression analysis was conducted and showed that 7 factor have influence on the temperature except in agricultural area. As a result of comparing the result of neural network model and regression model, the best model was showed that urban air temperature was influenced by green area, industrial area, business area. Especially, green area and industrial area have high influence in the temperature. In conclusion, the results of this study will be used as foundational data for land use planning to improve on urban thermal environment. 박경훈, 이슬기, 정성관, 이우성 국토계획
  • 인공신경망 및 시나리오 분석을 활용한 지표온도 예측모델의 적용 2014년 2월 초록보기

    저자 : 정성관, 이우성

    • 대한국토·도시계획학회
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  • 2014년 2월 인공신경망 및 시나리오 분석을 활용한 지표온도 예측모델의 적용 본 연구에서는 창원시를 대상으로 고해상도의 토지피복 및 토지이용 지도, 그리고 위성영상에서 추출한 데이터를 이용하여 지표온도 예측모델을 개발하였다. 또한, 최적 예측모델을 활용하여 도시개발의 시나리오에 따른 지표온도의 변화를 예측하였다. 신경망을 통한 지표온도의 예측결과에서는 영상으로부터 추출한 데이터(Case 1)나, 토지피복 데이터(Case 2)보다는 토지이용 데이터(Case 3)를 이용하여 분석하였을 경우 더 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났다. 또한, Case 3 중에서도 은닉층이 3개일 때 가장 높은 정확도를 가는 것으로 분석되었다. 최적모델에 의해 예측된 결과의 RMSE는 0.455이며, R2은 0.816으로 나타났다. 최적 모델을 활용하여 지표온도를 예측한 결과, 새로운 산업단지가 조성될 경우 건축물, 도로 등과 같은 인공지역의 증가로 인해 지표온도가 증가하였으며, 도시외곽지역에 대규모 주택단지가 건설될 경우 단위공간 당 차지하는 인공지역의 비율에 따라 지표온도가 증가할 것으로 분석되었다. 반면, 공업지역 내 녹지공간이 조성될 경우 지표온도가 확연한 차이를 보이며 감소할 것으로 분석되었다. 따라서 신규로 대규모 택지, 산업단지 등을 조성코자 할 경우에는 계획단계에서 적정한 규모 및 비율의 녹지를 적재적소에 배치하여 지표온도의 급격한 증가를 방지해야 할 것이다. 정성관, 이우성 국토계획
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