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Sampat Ghosh, 전혜진, 정철의
2020 / Journal of Ecology and Environment
안현철, Seongjin Kim, 김재경
2014 / KSII Transactions on Internet and Information Systems
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본 연구는 세계기상기구 및 한국기상청의 표준을 바탕으로 도시 기상 관측 메타데이터를 표준화하여 관측 지점 주변 환경을 정확히 이해하고 관측망 및 지점을 효율적으로 유지하는 것을 목표로 한다. 메타데이터는 관측망 및 관측 지점 메타데이터로 분류되며, 특히 도시 환경을 상세히 설명하기 위해 지점 일반 정보, 지역 규모 정보, 미기후 정보, 시각 정보로 세분화된다. 표준화된 메타데이터는 인천 지역에 설치된 WISE 통합 기상 센서 네트워크 및 지점에 적용되어 도시 기상, 복사, 표면 에너지 균형 등 관련 연구에 유용하게 활용될 수 있다.
Global urban monitoring and assessment through earth observation
The urban heat island : a guidebook
Meteorological and air quality models for urban areas
Weather and climate: an illustrated guide to science
Urban remote sensing : monitoring, synthesis and modeling in the urban environment
Urban remote sensing : monitoring, synthesis and modelling in the urban environment
Spatial interpolation for climate data : the use of GIS in climatology and meterology
Online GIS and spatial metadata
Urban remote sensing : monitoring, synthesis, and modelling in the urban environment
Advancements in urban environmental studies : application of geospatial technology and artificial intelligence in urban studies
Global mapping of human settlement : experiences, datasets, and prospects
Engineering hydrology
Urban climates
Measuring precipitation from space : EURAINSAT and the future
The weather observer's handbook
Watching the world's weather
The urban climatic map : a methodology for sustainable urban planning
Planning Support Science for Smarter Urban Futures
Seeing Cities Through Big Data : Research, Methods and Applications in Urban Informatics
Techniques of climatology
한국대기환경학회지
송윤영; 채정훈; 박문수; 최민혁; 최영진Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
Jung-Hoon Chae; Young Jean Choi; Yunyoung Song; Moon-Soo Park; Min-Hyeok Choi대기
김성곤, 김승희, 임철희, 나성균, 박상서, 김재민, 이윤곤Indoor and Built Environment
Zhang Y.,He S.,Gu Z.,Wei N.,Wah Yu C.,Li X.,Zhang R.,Sun X.,Zhou D.대기
강민수, 박문수, 채정훈, 민재식, 정보연, 한성의IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Vulova S.,Meier F.,Fenner D.,Nouri H.,Kleinschmit B.Sustainable Cities and Society
Xu D.,Zhou D.,Wang Y.,Meng X.,Chen W.,Yang Y.한국기후변화학회지
양호진; 이채연; 지준범Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society
Lean H.W.,Barlow J.F.,Clark P.A.Journal of Geophysical Research: Atmospheres
Tysa S.K.,Ren G.,Qin Y.,Zhang P.,Ren Y.,Jia W.,Wen K.Sustainable Cities and Society
Siddiqui A.,Kushwaha G.,Nikam B.,Srivastav S.K.,Shelar A.,Kumar P.Theoretical and Applied Climatology
Liu, Lin; Lin, Yaoyu; Wang, Dan; Liu, JingPhysics and Chemistry of the Earth
Lai X.,Tang Y.,Li L.,Chan P.W.,Zeng Q.KIEAE Journal
김효민; 박찬; 정승현Smart Cities
Croce S.,Tondini S.Journal of Building Physics
Strebel, D.; Kubilay, A.; Carmeliet, J.; Derome, D.IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Liao C.,Cao R.,Gao Q.L.,Cao J.,Luo N.IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Hao, Z.; Haseeb, M.; Tahir, Z.; Mahmood, S.A.; Xiangtian, Z.; Tariq, A.; Aslam, R.W.; Abdullah-Al-Wadud, M.; El-Askary, H.M.L. Roupioz; X. Briottet; K. Adeline; A. Al Bitar; D. Barbon-Dubosc; R. Barda-Chatain; P. Barillot; S. Bridier; E. Carroll; C. Cassante; A. Cerbelaud; P. Déliot; P. Doublet; P.E. Dupouy; S. Gadal; S. Guernouti; A. De Guilhem De Lataillade; A. Lemonsu; R. Llorens; R. Luhahe; A. Michel; A. Moussous; M. Musy; F. Nerry; L. Poutier; A. Rodler; N. Riviere; T. Riviere; J.L. Roujean; A. Roy; A. Schilling; D. Skokovic; J. Sobrino
Journal of Information Science Theory and Practice
안부영, 조민수, 한정민, 권오경전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 대학원
대상지의 환경 상태를 과학적으로 진단하고 정확하게 평가하는 것은 더 나은 환경계획 수립을 위한 선결조건이다. 최근에는 다양한 환경모니터링 기술의 발전과 함께, 보다 높은 시공간적 스케일에서 양질의 환경자료를 보다 효율적으로 취득하는 것이 가능해지고 있다. 또한 다양한 환경분야에서 서로 다른 목적과 강도로 수집된 자료들 또한 빅데이터 기술을 통해 융합, 분석됨으로써 환경평가에 활용하는 것이 기대되고 있다. 본 수업에서는 이러한 생태환경을 구성하는 다양한 생물적, 비생물적 인자들에 대한 모니터링 방법론과 기술들을 소개하고, 워크숍을 통해 그 효용성과 한계를 토론하는 시간을 가진다. 이를 통해 수강자들은 환경자료에 대한 이해를 높이며, 이를 바탕으로 보다 합리적인 환경평가방법을 고민하게 된다.전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음전선 / 학사
기후변화로 인한 재난(홍수, 폭염 등)을 그린인프라를 활용하여 저감하는 기초이론 및 설계기법을 학습한다. 도시홍소와 관련된 수문학적 개념을 이해하고, SWMM(Storm Water Management Model)을 이용한 근거기반의 그린인프라계획 및 설계법을 학습한다. 또한 도시열섬의 개념과 대응 방안을 학습하고, 전산유체역학을 활용한 그린인프라와 그레이인프라의 상호작용 분석 및 도시에 최적화된 인프라설계를 실습한다.전선 / 대학원
대기과학연구에 필수적으로 이용되는 대기 전지구 모델 및 일기예보 모델의 근간을 구성하는 대기역학 코어 및 자료동화 시스템에 이용되는 다양한 수치적인 방법들을 공부한다. 실습시간에는 실제 현업 모델 혹은 단순화된 현업 모델을 이용하여, 대기역학 코어 및 자료동화 시스템이 실제 기상현상의 수치모의에 있어 어떻게 이용되는지 연습할 수 있는 기회를 갖는다.전선 / 대학원
도시 내부구조에 대한 고전이론, 성장과 내부지역분화, 인구의 특성, 인구이동, 주택지역 분화와 도시구조, 형태, 기능지역, 도시팽창과 교통 문제 등을 다룬다. 분석기법과 사례 등도 함께 취급한다.전선 / 학사
위성관측의 발달은 기상학과 기후학 분야에서 괄목할 만한 활용의 증대를 가져왔다. 위성자료는 자료동화를 통해 수치예보의 성능을 좌우하는 가장 중요한 요소로 대두되었다. 또한 장기간 위성관측 자료는 대기물리과정, 기후/환경변화 감시, 기후모델의 검증과 이해 등 기후변화연구에서 필요불가결한 부분이 되고 있다. 이 강의에서는 인공위성 관측이 어떻게 이루어지며, 기상/기후분야에서 어떠한 활용이 이루어지고 있는지에 초점을 맞추어 진행한다.전선 / 대학원
본 과목은 현장에서 적용 가능한 지능형 환경서비스를 제공할수 있는 실무인재로의 성장을 위해 필요한 지식, 태도, 기술 등을 습득하기 위해 현장실습교육 중심으로 설계된 교과목이다. 본 수업은 학기중 국내외의 4차 산업혁명 요소기술 (인공지능, 센싱, 모니터링, 예측, 빅데이터 분석, 플랫폼 구축 등)을 가진 환경산업분야 기업, 국제기구, 지자체, 특허법인에서 인턴십 또는 일·학습병행제의 형태로 이루어진다. 또한, 이론교육을 포함한 실습은 4주 이상 전일제로 운영되며, 실습을 위한 현장 및 기관은 담당교수가 제공한다.전선 / 대학원
본 과목은 스마트시티 혁신생태계의 핵심인 자율주행 모빌리티 프로젝트 수업으로, 관련 기술보유 스타트업 기업 등과의 산학협력 실습수업이다. 서울대학교 산학협력단이 국토교통부와 시흥시의 배곧신도시에서 추진하는 자율주행 모빌리티 서비스 시범사업은 자율주행 서비스와 정책 입안을 위한 테스트베드로 활용될 수 있다. 융합전공 학생들은 참여 기업과의 연구협력 프로젝트를 통해 수요응답형 자율주행 모빌리티 서비스들을 기획하고 실험할 수 있는 기회를 얻을 수 있다. 자율주행 모빌리티 프로젝트는 가치창출, 비즈니스모델, 기술개발뿐만 아니라 법·제도, 정책, 윤리 등의 배경지식과 경험이 요구하므로, 학생들은 종합적인 문제 해결 역량을 키울 수 있다.전선 / 학사
이 수업은 현대 사회에서 데이터화가 미치는 영향과 그에 따른 소통적 실천들의 변화에 대한 주요 쟁점들을 심도있게 고찰한다. 논의 주제로는 데이터 편향 및 윤리, 디지털 감시 기술, 미래 발전 담론, 스마트시티와 커뮤니티, 데이터 인프라와 도시 환경 문제 등이 포함되며, 이 주제들을 심층적으로 탐구하기 위해 미디어 연구, 문화 연구 및 과학기술학의 핵심 개념과 방법론들을 폭넓게 살펴본다. 이론적 학습과 참여형 실습 과제를 통해 학생들은 데이터에 관한 맥락적 이해를 높이고, 인문사회학적 접근법의 중요성을 성찰할 기회를 갖는다. 또한 실제 사례 분석과 토론을 통해 데이터 사회에 관한 총체적, 비판적 사고 능력을 배양한다.전선 / 대학원
이 과목은 공간계획 및 사회과학 분야에서 필요한 계량분석 기법을 소개하며, 특히 도시 및 지역에서 나타나는 각종 문제들을 이해하는데 필요한 통계기법들을 주로 다루게 된다. 이 과목에서는 연구문제의 명시, 가설 검정, 통계분석 결과의 해석에 이르는 일련의 과정을 통해 다양한 통계기법을 활용할 수 있는 능력을 배양시키려는데 목적을 두고 있다. 이 과목은 강의와 실습으로 이루어지며, 강의에서는 통계의 활용목적과 통계이론 및 다양한 통계분석방법의 원리를 소개하고, SPSS, STATA, HLM 및 기타 통계 프로그램을 이용한 실습을 통해 학생들이 통계분석 방법을 직접 실행하고 이를 풀이할 수 있는 능력을 구비하도록 한다.전선 / 대학원
통계적인 자료분석 기법들-EOF(empirical orthogonal function), CSEOF(cyclostationary EOF), CEOF(complex EOF), EEOF(extended EOF), POP(principal orthogonal patterns)분석, 시계열분석 및 웨이브블렛분석, 수학적, 통계적 이론을 배운다. 이론에 근거한 분석 프로그램을 이용하여 지구과학 연구에 쓰이는 자료를 분석하고 해석하는 능력을 배양한다. 강의실에서 실제로 프로그램을 수행하고 그 결과를 분석하고 해석하는 실질적인 강의를 구현하여 대학원생들의 연구 능력을 향상한다.전선 / 대학원
본 교과목은 스마트시티에 대한 개론적인 이론, 사례, 경향을 배우는 것을 목적으로 한다. 수업에서는 인공지능과 결합된 스마트시티가 도시민들이 요구하는 공간환경, 인프라지원, 복지서비스 등을 원활하게 공급하고, 스스로 진화하는 공간해법을 모색함을 이해한다. 수업 중 일부는 스마트시티 관련 산업에서 활동하고 있는 기업체 임원 및 지자체 전문가들을 초빙하여, 다양한 현안들에 대한 특강 형태로 이루어진다. 본 수업을 통해 수강생들은 스마트시티의 개론적 지식을 습득할 수 있다.전선 / 대학원
환경보전과 국토관리는 환경보전의 관점에서 국토의 지속가능한 관리 및 계획 방안을 체계적으로 탐구하는 대학원 석사과정 강의이다. 도시, 농촌, 산림, 하천, 습지 등 다양한 공간환경을 대상으로 생태계서비스와 회복력(resilience) 강화를 위한 공간관리 방안을 제시하기 위해, 환경보전적 계획의 이론과 사례를 학습한다. 경관 및 녹지계획, 공간환경계획, 도시 자연환경 관리에 대한 이론적 배경을 습득하고, 국내외 정책 사례를 중심으로 학생 발제와 토론을 통해 주요 쟁점을 도출한다. 국제적인 환경보전 및 공간관리 동향과 주요 사례를 분석하고, 이를 국내 국가행정 및 지방자치단체 차원에 적용할 수 있는 방안을 논의한다. 지속가능발전목표(SDGs)와 ESG와 같은 사회적 요구에 부응하는 정책적 접근을 모색하며, 인구감소와 지방소멸 등 사회적 변화 속에서 공간환경 관리의 새로운 과제를 탐색한다. 아울러 민간 부문과 시민사회의 협력 및 참여의 중요성을 살펴보고, 이를 바탕으로 지속가능하고 실천 가능한 공간환경 관리 전략을 수립할 수 있는 역량을 함양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 과목은 박사과정 대상의 도시환경 분석 모형과 데이터 시각화 심화 과정이다. 통계 모형 방법은 도시설계와 조경학을 포함한 다양한 학문 분야의 연구에서 광범위하게 이용되고 있다. 최근에는 빅데이터를 활용한 고급 모델링 기법이 개발 및 적용되고 있으며, 데이터 시각화 분석을 통한 분석과 해석의 고도화가 이루어지고 있다. 본 과정에서는 이러한 고급 모형 중 도시환경 분야에 적합한 공간회귀모형, 다층모형, 시계열 모형을 다룬다. 학생들이 이 모형들을 이용한 연구과제를 수행하며, 데이터 시각화를 통해 도시 및 조경 관련 의사결정에 관련된 함의를 도출하는 과제를 수행한다. 본 과목을 수강하기 위해서는 기초 통계 모형(OLS, Logistic Model)에 관한 이해가 필수적으로 요구된다.전선 / 대학원
디지털 영상 처리 및 분류를 통한 원격탐사 위성영상으로부터 추출 가능한 지리정보의 효과적인 판독 및 분류 기법을 습득하고 실제 실험 프로젝트를 통하여 위성영상의 판독 능력을 배양한다.전선 / 대학원
본 과목은 도시설계 및 조경학 분야에 특화된 정량적 도시환경 실증연구 방법론 세미나 수업이다. 본 과목은 정량적 연구방법론의 이해와 활용능력 습득을 통해 독립적으로 정량적 분석 연구를 수행할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 이를 위해 “물리적 도시환경의 측정”,“정량적 분석의 기초”, “기초 통계 모형”의 세 가지 주제를 다룬다. 물리적 도시환경의 측정에서는 도시환경의 개념과 지표 도출 과정을 배운다. 정량적 분석의 기초에서는 데이터 및 변수의 이해, 개념의 조작화와 가설 검정 등 정량적 분석의 기초를 다룬다. 기초 통계 모형 부분에서는 종속 변수의 특성에 따라 적절히 적용해야 하는 가장 기본적인 통계 모형(OLS models, Logistic Models, Count Models)을 다룬다. 학생들은 세미나 내용을 바탕으로 실제 데이터를 활용하여 가설 검정과 분석 결과 해석 실습을 수행할 것이다.전선 / 대학원
한 지역에 대한 체계적이고 종합적인 이해는 본래 지리학이 추구해 온 목표였다. 이러한 목표를 이루기 위한 방법은 시대별, 지역별로 다소 상이한 형태를 띠며 발전해 왔다. 본 과목에서는 지역연구의 방법론이 전체 지리학의 발전과정 속에서 어떻게 변모해 왔는가를 고찰하고 각각의 방법론들이 지니는 장단점들을 파악해 봄으로써 지역연구의 새로운 방법론을 모색해 보는 데 주안점을 둔다.전선 / 대학원
본 교과목은 도시 및 도시설계 연구세미나로 도시보행, 도시보존, 도시오픈스페이스, 계획 및 계획안, 그리고 공동체설계의 세부주제를 탐구한다.