$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

지리정보시스템과 원격탐사자료를 이용한 도시공간구조의 파악 -대구광역권 사례연구-
Identifying Urban Spatial Structure through GIS and Remote Sensing Data -The Case of Daegu Metropolitan Area- 원문보기

한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.12 no.2, 2009년, pp.44 - 51  

김재익 (계명대학교 도시공학과) ,  권진휘 (계명대학교 도시공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 지리정보시스템과 원격탐사자료를 이용하여 도시공간구조를 파악하는데 목적이 있다. 특히 본 연구는 거대도시와 중소도시의 중간규모인 대도시의 공간구조를 대구광역시와 그 주변지역을 단위로 하는 대구광역권을 사례지역으로 선정하였다. 도시구조는 인구 및 직업밀도를 기준으로 분석하였다. 이 분석을 위하여 1995, 2000, 2005년도의 Landsat TM 5 위성영상자료를 지리정보시스템과 연계하여 피복분석을 통하여 활용되었다. 공간구조는 인구밀도와 직업밀도의 거리조락함수를 추정함으로써 파악되었다. 분석결과 대구광역권의 차원에서는 단핵도시구조를 보이고 있다. 그러나 단핵도시모형의 설명력이 점차 감소하는 점, 부도심의 형성 및 성장 등의 추세를 감안하면 분석범위를 대구광역시에 한정할 경우 다핵심도시구조로 이행하고 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The main purpose of this study is to identify urban spatial structure by applying geographic information system and remote sensing data. This study identifies the urban spatial structure of non-megalopolis by analyzing the spatial distribution of population and employment in the case of Daegu metrop...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • Remote sensing technology can provide a method for acquiring regular, recent information for land use change. For this reason, this study utilizes Landsat TM 5 imagery of 1995, 2000 and 2005 of Daegu metropolitan area to identify changes of urban extents. The satellite data were examined using standard image processing software, ERDAS IMAGINE(v.
  • So far, this study identifies spatial structure of Daegu metropolitan city by incorporating attribute data and spatial data utilizing geographic information system technique. In a wider perspective, spatial structure of Daegu metropolitan area is well explained by monocentric density function with some coefficient variations.
  • The statistical analyses were performed by SAS package. The satellite image was transformed into Transverse Mercado(TM) coordinate system by using 1/25000-scale standard topographic maps. Geometric correction was based on the first order polynomial equations.
  • Therefore, the primary purpose of this study is to identify the spatial structure of the Daegu metropolitan area through the estimation of population and employment density gradients using the distance-decay function in the year of 1995, 2000 and 2005.
  • For the case of polycentric structure, the marker gradient is estimated with non-linear regression model. This study estimates population and employment density gradient, rather than market rent gradient, due to the lack of land price data based on the common monocentric assumptions. One step further, the shape of employment center and their density are depicted by utilizing map functions of the GIS for visual understandings (Yun and Park, 2008).

대상 데이터

  • Data used for this analysis include the 1995, 2000 & 2005 population data from the Census Bureau of Korean government.

이론/모형

  • The satellite image was transformed into Transverse Mercado(TM) coordinate system by using 1/25000-scale standard topographic maps. Geometric correction was based on the first order polynomial equations.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (12)

  1. Carlino, Gerald, and Satyajit Chatterjee. 2002. Employment deconcentration:a new perspective on America's postwar urban evolution. Journal of Regional Science 42 (3):455-475. 

  2. Giuliano, G. and K. Small. 1991."Subcenters in the Los Angeles regions," Regional Science and Urban Economics 21: 163-182. 

  3. Heikkila, E., P. Gordon, J I Kim, R. Peiser, H.W.Richardson, and D. Dale-Johnson, 1989, "What happened to the CBD-distance Gradient?: Land values in a policentric city," Environment and Planning A 21: 221-232. 

  4. Jun, Myung-jin and Seung-kyu Ha. 2002. "Evolution of employment centers in Seoul." RURDS 14(2): 117-132. 

  5. Kim, Jae Ik, Chang-Hwan Yeo and Jin-Hwi Kwon. 2008. "The Urban Growth and Spatial Change of Employment Distribution: Clustering, Dispersion and Generalized Dispersion: The Case of Seoul Metropolitan Area, Korea, 2000to2005," A paper presented at forty-seventh annual meeting of Western Regional Science Association, February 17-20, 2008, at the Big Island of Hawaii, USA. 

  6. Klaassen, L. H. and J. H. P. Paelinck. 1979. "The Future of large towns," Environment and Planning A 11: 1095-1104. 

  7. Lee, Bumsoo. 2007. 'Edge' or 'edgeless cities'?: Urban spatial structure in US metropolitan areas, 1980 to 2000. Journal of Regional Science 47(3): 479-515. 

  8. McMillen, D. P. 2001. Nonparametric employment subcenter identification. Journal of Urban Economics 50:448-473. 

  9. McDonald, J, F. 1987. "The Identification of urban employment subcenters," Journal of Urban Economics .21: 242-258. 

  10. McDonald, J. F. 1997. Fundamentals of urban economics, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ. 

  11. Small, A. and S. Song. 1994. "Population and employment densities: Structure and change," Journal of Urban Economics 36: 292-313. 

  12. Yun, Jeong-Mi and Jeong-Wo Park. 2008. Research about urban growth model's Automation, Journal of the Korean Association of Geographic Information System 11(1): 1-9. 

저자의 다른 논문 :

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로