[논문]머신러닝 기반 아파트 주동형상 자동 판별 모형 개발 및 적용 - 주동형상에 따른 아파트 개발 특성분석을 중심으로 -

한상욱; 서정석; 김정섭

doi:10.11108/kagis.2023.26.2.055

[국내논문] 머신러닝 기반 아파트 주동형상 자동 판별 모형 개발 및 적용 - 주동형상에 따른 아파트 개발 특성분석을 중심으로 -
Application and development of a machine learning based model for identification of apartment building types - Analysis of apartment site characteristics based on main building shape - 원문보기

한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.26 no.2, 2023년, pp.55 - 67

한상욱 (울산과학기술원 도시환경공학과) , 서정석 (울산과학기술원 도시환경공학과) , (울산과학기술원 도시환경공학과) , (울산과학기술원 도시환경공학과) , 김정섭 (울산과학기술원 도시환경공학과)

초록
AI-Helper

본 연구의 목적은 GIS와 머신러닝 알고리즘을 활용하여 아파트 단지의 주동형상을 자동으로 판별해주는 모형을 개발하고, 이를 주동형상과 단지특성 관의 관계 분석에 적용하는 것이다. 지리정보데이터를 사용하여 아파트단지별 주동 데이터베이스를 구축하고 랜덤포레스트 알고리즘을 활용하여 단지 내 개별동을 형태에 따라 판상형, 탑상협, 혼합형으로 분류하였다. 또한, 아파트단지별 주동형상별 비중과 개발밀도, 층수 등 단지특성 정보간의 관계를 분석하여 부동산 분야 지리정보응용 가능성을 제안하였다. 본 연구는 인공지능 기반 건축물 유형 분류와 관련한 기초연구로서 다양한 공간분석 및 부동산 분석에 활용될 것으로 예상한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study aims to develop a model that can automatically identify the rooftop shape of apartment buildings using GIS and machine learning algorithms, and apply it to analyze the relationship between rooftop shape and characteristics of apartment complexes. A database of rooftop data for each building in an apartment complex was constructed using geospatial data, and individual buildings within each complex were classified into flat type, tower type, and mixed types using the random forest algorithm. In addition, the relationship between the proportion of rooftop shapes, development density, height, and other characteristics of apartment complexes was analyzed to propose the potential application of geospatial information in the real estate field. This study is expected to serve as a basic research on AI-based building type classification and to be utilized in various spatial and real estate analyses.

주제어

표/그림 (12)

표 TABLE 1. Literature review related to apartment types
표 TABLE 2. Examples of types by main building shape of apartment
그림 FIGURE 1. Apartment complexes and building geographic information data
표 TABLE 3. Example of Output Bounding
표 TABLE 4. Random forest parameters
표 TABLE 5. Comparison of model performance (Accuracy)
표 TABLE 6. Main building shape analysis result
표 TABLE 7. Main building shape of large-scale apartment analysis result
표 TABLE 8. Result of main building shape distribution by construction year
표 TABLE 9. Main building shape distribution result by floor area ratio
표 TABLE 10. Main building shape distribution result by building coverage ratio
표 TABLE 11. Main building shape distribution result by highest floors

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