초록 ▼

연구개요
이 연구의 최종목표는 최근 떠오르는 새로운 유형의 자료와 방법론을 이용하여 도시의 보행환경을 진단과 예측하는 평가모형을 개발하고 도시 분야에 새로운 연구방법론 제안과 실무에서의 적용방안을 도출하는 것이다. 주요 연구목표는 연구과제에서 활용할 데이터, 적용할 방법론, 그리고 도시분야에의 적용이라는 세가지 측면에서 바라보면 다음과 같다. 유동인구 자료와 같은 도시 빅데이터를 이용하여 기존 조사 방식으로 진행되어온 도시의 보행환경 평가지표의 한계를 보완하는 보행성능지표를 개발하는 것이다. 그리고 5Ds와 다른 보행연구에서

연구개요
이 연구의 최종목표는 최근 떠오르는 새로운 유형의 자료와 방법론을 이용하여 도시의 보행환경을 진단과 예측하는 평가모형을 개발하고 도시 분야에 새로운 연구방법론 제안과 실무에서의 적용방안을 도출하는 것이다. 주요 연구목표는 연구과제에서 활용할 데이터, 적용할 방법론, 그리고 도시분야에의 적용이라는 세가지 측면에서 바라보면 다음과 같다. 유동인구 자료와 같은 도시 빅데이터를 이용하여 기존 조사 방식으로 진행되어온 도시의 보행환경 평가지표의 한계를 보완하는 보행성능지표를 개발하는 것이다. 그리고 5Ds와 다른 보행연구에서 제시하고 있는 두가지 공간형태 지수와 관련 변수를 고려하여 보행연구에서 주로 쓰이는 통계모형이 아닌 머신러닝 방법론을 적용하여 보행성능 평가모형을 구축하는 것이다. 마지막으로 머신러닝 방법론을 적용한 보행성능 평가모형의 결과물을 도시계획/설계 분야에서의 적용 방안에 대하여 논의하는 것이다.

연구 목표대비 연구결과
이 연구목표는 보행성능 지표를 개발하고, 정형과 비정형 빅데이터를 활용하여 머신러닝 기반의 보행성능 평가모형을 개발하고 이를 도시계획/설계 분야에의 적용방안을 논의하는 것이다. 연구기간 동안 성실히 연구를 수행하여 연구목표의 대부분을 달성하였다. 유동인구와 가구통행실태조사와 같은 정형 빅데이터를 활용하여 개인과 공간 단위에서의 보행성능지표를 각각 개발하고 서울시를 대상으로 개인 및 지역 단위에서 측정하였다. 또한 보행도시 이론에서 제안하는 5Ds 기반의 토지이용과 도시형태 변수를 서울시를 대상으로 구축하였다. 선형회귀모형을 비롯하여 이차상호작용 선형회귀모형, 랜덤포레스트 회귀모형, 부스팅 등 다양한 머신러닝 방법론과 함께 다층 퍼셉트론으로 구성된 인공신경망 모형까지 검토하여 5Ds 기반의 머신러닝 보행환경 평가모형을 개발하였다. 보행성능을 예측하는 모형의 정확성을 RMSE 기준으로 평가하였으며, 검토한 머신러닝 모형 중 인공신경망으로 구축한 보행환경 평가모형이 가장 정확한 모형으로 선정되었다. 모형의 정확성은 인공신경망 모형이 우수하지만, 머신러닝 방법론 별로 장단점을 가지고 있기 때문에 도시계획/설계 분야에서 적용할 경우 당면한 문제에 적합한 머신러닝 방법론을 적용할 필요성이 있다. 한편, 비정형데이터 기반의 머신러닝 평가모형 개발은 몇몇 어려움으로 인해 연구기간 내에 달성하지 못한 연구목표로 남았다. 연구기간 종료 이후에 연구를 지속하여 비정형데이터 기반의 보행환경 평가모형을 개발하여 모든 연구목표를 달성하고자 한다.

연구발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
도시 빅데이터를 활용하고 머신러닝 모형을 적용하여 도시분야의 연구방법론을 새롭게 제시한다는 점에서 이 연구개발성과가 도시계획/설계 분야에 대해 기여하였다고 생각한다. 또한 앞으로 위성지도와 구글스트리트뷰와 같은 사진자료와 개인의 모바일 기기에서 생산되는 공간자료가 많아짐에 따라 이를 도시분에야 적극 활용하여 기존 연구방법론으로 해결하지 못한 도시연구 문제를 해결할 수 있는 방법론을 확립할 것이라 기대한다. 또한 도시분야의 기존 연구방법론을 적용하기에는 많은 시간, 인력, 비용이 필요하고 특정 시간대, 특정 장소에, 특정 맥락에서의 관찰과 참여조사의 결과로 일발화의 어려움이 있었으나, 다양한 빅데이터를 효율적으로 구축할 수 있고 지역과 문화적 맥락을 한계를 뛰어넘어 다른 맥락에서 적용이 가능한 일반화된 보행환경 평가체계를 마련한다는 점에서 연구결과가 중요하다. 마지막으로 이 연구는 공간에 대한 형태학적 해석과 그로부터 야기되는 인간의 행태와의 관계를 빅데이터와 머신러닝 방법론에 초점을 둔다는 점에서 보행도시 이론과 적용 등 관련 논의의 발전에 기여한 점에서 의의가 있으며, 따라서 이 연구는 연구결과를 근거로 하는 도시설계에 활용될 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 2.1 유동인구데이터를 활용한 보행성능 지표개발과 적용 ... 4
• 2.2 비정형 데이터를 활용한 보행환경 평가 방법론 사례연구 (대표사례만 기술) ... 7
• 2.3 머신러닝을 활용한 보행성능 평가모형 설정 (model specification) ... 8
• 2.4 머신러닝 방법론을 통한 보행성능 평가모형 구축결과 ... 9
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 13
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 14
• 4.1 새로운 유형의 자료와 방법론을 적용한 도시연구방법론 확립 ... 14
• 4.2 일반화 및 적용 확장성이 우수한 보행환평 평가체계 마련 ... 14
• 4.3 근거에 기반한 도시설계(evidence-based urban design)에 활용가능 ... 15
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 15
• 6. 참고문헌 ... 16
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 19
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 20
• 끝페이지 ... 20