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Karuna C.,Poltue T.,Khrueaduangkham S.,Promoppatum P.
2022 / Journal of Computational Design and Engineering
Akar Alinda Oyku, Yildiz Umit Hakan, Tirkes Seha, Tayfun Umit, Hacivelioglu Ferda
2022 / Carbon Letters
주가을, 김보나, 박민정, 박상욱, 방애린, 임유진, 정경빈, 정지민, 주연정
2020 / 간호와 혁신
Shijina B.N.,Radhika A.,Sherin S.,Biju P.G.
2023 / Nutrients
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Spatial tessellations : concepts and applications of Voronoi diagrams
Cities as Spatial and Social Networks
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Perspectives on spatial data analysis
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Database Systems for Advanced Applications : 24th International Conference, DASFAA 2019, Chiang Mai, Thailand, April 22–25, 2019, Proceedings, Part II
Advances in spatial econometrics : methodology, tools and applications
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Advances in spatial databases : 5th International Symposium, SSD '97, Berlin, Germany, July 15-18, 1997 : proceedings
Defining the spatial scale in modern regional analysis : new challenges from data at local level
Spatial analysis along networks : statistical and computational methods
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Spatial Statistics for Data Science : Theory and Practice with R
Voronoi diagrams and Delaunay triangulations
황희진, 신기일 · 2009
응용통계연구
이우정, 박철용 · 2015
한국데이터정보과학회지
김준성; 권혁윤; 윤태섭; 이재길 · 2016
데이타베이스연구
전필 / 학사
공간의 생성, 발전, 성장 및 입지, 공간시장의 적정 규모이론, 공간 구조 및 토지이용, 집적화 및 클러스터, 주택 및 토지시장 분석, 인구 전망 와 공간경제 분석기법전선 / 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
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
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 / 학사
본 강의는 미시와 거시자료의 계량분석에 필요한 학부수준의 기초지식을 담고 있다. 이 강의의 주된 내용은 이항 로짓/프로빗, 순위 로짓/프로빗, 다항 로짓, 조건부 로짓, 층화 로짓/프로빗, 공간자기상과모형, 공간로짓모형 등이다. 이 강의에서는 상기의 모형에 대한 이론적 습득 이외에 SAS, MATLAB, LIMDEP 등과 같은 통계패키지의 숙달에도 주안점을 두고 있다.전선 / 학사
“공간정보분석1: 통계모형”의 심화과정으로 해석모형과 달리 예측모형에 초점을 둔다. 공간 패턴의 학습과 예측에 접목할 수 있는 머신러닝과 인공지능의 주요 이론과 알고리즘을 소개하며 R/Python 코딩과 사례연구를 통해 실천적 공간데이터 사이언스의 기초를 제공한다. 이 강의는 머신러닝의 학습이론, 감독학습, 무감독학습, 신경망, 앙상블 학습을 주 내용으로 하며 공간 헤도닉 모형, 공간 클러스터와 아웃라이어 패턴, 가우시언 프로세스와 공간 크리깅 내삽, 공간의사결정 등 지리학적 활용을 연습한다.전선 / 대학원
본 과목은 도시환경 공간분석과 시각화를 위한 디지털 미디어 활용기법들을 다룬다. 다양한 소프트웨어 플랫폼을 습득하고, 이들 플랫폼들을 사용하여 정량적, 시각적, 분석적 데이터를 연동시키고 변환시키는 과정과 이를 설계와 프레젠테이션에 활용하는 시각화 방법들을 연구한다. ArcGIS, 오픈소스 지오데이타 에플리케이션들, ACAD, Adobe Illustrator, Rhino와 같은 2D 벡터, 3D 모델링 프로그램, 그리고 Rhino 플러그인인 Grasshopper 등을 통해 공간분석 기법에 대한 연구를 진행할 것이며, 작업들은 기본적인 에니메이션과 3D 프린팅을 통해 가시화될 것이다.전선 / 학사
이 과목은 공간데이터의 분석에 활용되는 전통적 통계기법의 이해를 그 목적으로 한다. 공간데이터의 수집과 샘플링, 공간 센트로그라피와 커널밀도분석과 같은 기술 통계와 함꼐 공간 자기상관, 공간회귀모형에 이르는 추론통계를 주요 내용으로 한다. 또한 공간 점 패턴 분석과 크리깅 내삽모형, 공간 클러스터 패턴 탐지 등을 비중있게 다룬다. 통계 패키지 R을 통한 코딩과 공간자료의 모델링, 시각화를 연습한다.전선 / 대학원
본 과목은 도시환경 공간분석과 시각화를 위한 디지털 미디어 활용기법들을 다룬다. 다양한 소프트웨어 플랫폼을 습득하고, 이들 플랫폼들을 사용하여 정량적, 시각적, 분석적 데이터를 연동시키고 변환시키는 과정과 이를 설계와 프레젠테이션에 활용하는 시각화 방법들을 연구한다. ArcGIS, 오픈소스 지오데이타 에플리케이션들, ACAD, Adobe Illustrator, Rhino와 같은 2D 벡터, 3D 모델링 프로그램, 그리고 Rhino 플러그인인 Grasshopper 등을 통해 공간분석 기법에 대한 연구를 진행할 것이며, 작업들은 기본적인 에니메이션과 3D 프린팅을 통해 가시화될 것이다.전선 / 대학원
공간경제의 최근 연구 과제를 중심으로 이론적 토대를 검토하고 계량 방법론의 개발 및 적용 방안을 심충적으로 연구한다전선 / 대학원
도시·지역경제학의 이론과 방법을 심화시켜 탐구하는 과목이다. 단핵도심모형, 다핵도심모형을 비롯한 도시공간구조, 도시노동시장, 토지·주택시장, 지방정부론(지방정부의 의사결정, 재정, 지방세제), 토지이용규제와 성장관리, 도시의 삶의 질과 환경, 지역경제의 구성, 지역과학방법론(산업연관분석, 사회계정행렬, 연산가능일반균형모형), 지역경제의 생산성과 성장에 관한 논의를 다룬다. 도시·지역경제학 연구에 필요한 통계모형과 응용도 함께 다룬다.전선 / 학사
본 강의에서는 공간 경제를 분석하는데 필요한 계량방법론을 이해하고 적용하는데 주안점을 두고 있다. 강의에서 다루는 주요 주제로는 1) 공간경제모형의 개발과 정책적 해석, 2) 콤플렉스 분석, 공간 지표, 상호작용 및 잠재력 모형 등의 부분균형 방법론, 3) 종합적 방법론과 미시시뮬레이션 등이 있다.전선 / 대학원
이 과목은 도시계획 분야의 연구방법론의 입문 과정이다. 학생들은 연구방법론의 기본 개념과 사회 과학 연구에서 직면하게 되는 자료의 유형, 측적, 샘플링, 확률, 설문 설계 등의 문제들에 대해서 배우게 된다. 사회현상을 이해·분석·해석하기 위해 이에 필요한 경험적 자료의 수집과 통계적 분석방법을 연습한다. 또한 과학에 있어서의 이론과 이론을 구축하게 되는 개념과 가설의 설정과 검증방법을 검토하여, 논문작성의 방법을 수련한다. 이 과정은 연구의 이론과 방법론의 중요성 및 그 한계뿐 만 아니라, 심화된 연구, 정책 분석, 연구 윤리 등에 대해서도 강조할 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 조경학의 학위논문을 준비하거나 조경분야의 학술연구를 수행하기 위해 필요한 연구방법 즉, 연구주제 선정 방법, 자료수집 및 분석방법, 통계분석방법, 논문 작성방법 등을 심층적으로 습득하고, 이를 활용함으로써 연구수행능력을 향상시키는데 있다.전선 / 학사
이 과목은 시공간 좌표체계에서 측정된 사회와 자연현상의 데이터 사이언스 분석기법을 다룬다. 지리학의 제 분야에서 다루는 정보를 정량적 분석이라는 맥락에서 “공간정보분석 1, 2”의 선행과목을 이수한 학생을 대상으로 한다. 시공간 자료구조, 시계열 모형, 공간모형의 이론을 고찰하고 머신러닝 알고리즘과 지리정보시스템을 플랫폼으로 실제 사례분석을 연습한다.전선 / 학사
이 교과목은 다양한 공간분석 기법과 그러한 분석 기법을 지리적 문제 해결에 어떻게 적용할 것인지를 다룬다. 공간분석 기법은 크게 일반 통계 기법과 공간데이터분석 기법으로 나뉘어 교수된다. 주요 내용에 기술 통계학, 추론 통계학, 공간적 분포 패턴 분석, 공간적 자기상관 분석 등이 포함된다. 통계 패키지와 실제 자료를 통한 실습이 시행된다.전선 / 대학원
본 교과목은 공간통계학 분야의 여러 통계적 방법들에 대해 중점을 둔다. 교육목표는 공간 및 시공간 자료를 분석하는데 사용되는 공간통계학의 여러 통계적 방법과 그 이론에 대해서 공부하고 적용해 보는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 자료의 공간 종속성 테스트, 공간 종속성 모형 및 추정, 공간회귀분석, 크리깅, 지역자료 분석, 질병 예측모형, 공간 점과정 모형 등이다.전선 / 대학원
이 과목에서는 대도시와 중소도시, 농촌 등 지역의 성장과 퇴보, 인적 자원과 경제 자원의 공간적 집중과 분산, 경제활동의 공간 배분, 공간 효과의 정태성과 동태성, 비공간적인 정책의 공간적인 투영 과정 등을 해석하는데 경제학, 지리학, 경영학, 공간학 방법론들이 어떻게 적용될 수 있는 지를 검토한다. 자료의 구축과 분석, 모형 구조의 설정, 모형의 추정, 모형 적합도 분석 및 실험 등 분석 방법론의 전체 과정을 검토한다.전선 / 학사
인문 지리학의 기본 개념, 방법, 주요 주제에 대한 기본적인 전개와 도입을 목적으로 한다. 지리학의 연구대상인 공간조직 및 그 구조적인 패턴과 과정을 이해하고 설명할 수 있는 능력배양 뿐만 아니라 관련 지리학의 전문분야간의 연계와 그 본질적인 특성을 학습한다. 내용상으로는 문화적 현상, 경제적 현상, 사회적 현상, 심리적 현상곽 타은 제 현상들이 지표공간을 어떻게 구성하고 있으며, 그 과정은 어떤 규칙적인 법칙에 의해 지배되고 있는가를 밝혀본다. 또한 지표공간을 구조화하고 변화시키는 가장 중요한 역할을 하는 인간의 행태와 태도, 가치관에 대해서도 관심을 기울인다.전선 / 대학원
이 과목은 ‘도시통계분석’의 고급과정으로서 도시 연구에서 제기되는 문제들을 계량적으로 분석하는 데 사용되는 방법의 원리와 응용방법을 심도 있게 살펴보는 데 목적이 있다. 이 과목을 수강한 학생들은 계량분석을 이용한 최신의 도시 연구 논문들을 이해할 수 있고, 자신의 연구 질문에 맞는 자료와 분석방법을 이용하여 스스로 접근할 수 있는 능력을 갖추게 될 것이다. 세부적으로 고전적 선형회귀 모형, 일반화 선형모형(generalized linear models), 연립방정식모형(simultaneous equations models), 패널자료 모형(panel data models), 다수준 회귀모형(multi-level regression models), 이산선택모형(discrete choice models), 시계열분석(time series analysis), 공간계량분석(spatial econometrics) 등을 학습하게 된다. 수업시간을 통해 기본 원리를 습득할 뿐만 아니라, 과제를 통해 Stata 등 통계 패키지(학생선택에 따라 R, Python, MATLAB 등을 이용할 수도 있음)를 이용하여 실제 자료에 분석방법을 적용하는 실습을 할 기회를 갖는다.