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본 연구는 도로교통 소음지도를 제작하기 위해 LiDAR 데이터셋과 GIS DB를 결합하여 도시의 3D 모델을 효율적으로 생성하는 방법을 제시합니다. 광주시에 적용한 결과, 측정된 소음 수준과 예측된 소음 수준의 평균 차이는 1.7 dB(A) 이내였으며, LiDAR와 GIS DB를 결합한 3D 모델링 과정이 소음지도 제작 효율성을 높일 것으로 기대됩니다.
Advances in 3d geoinformation systems
LiDAR를 이용한 NGIS DB의 효율적 구축및 수정·갱신 방안 연구
Environmental methods for transport noise reduction
Urban and regional data management : UDMS annual 2009 : proceedings of the Urban Data Management Society Symposium 2009, Ljubljana, Slovenia, 24-26 June 2009
Urban planning and development applications of GIS
3D geoinformation science: the selected papers of the 3D GeoInfo 2014
Roadside noise abatement
Point cloud data fusion for enhancing 2D urban flood modelling : dissertation
Remote sensing and GIS integration : theories, methods, and applications
Geospatial information technology for emergency response
Noise map을 활용한 환경소음의 관리방안 마련
Modeling Mobility with Open Data : 2nd SUMO Conference 2014 Berlin, Germany, May 15-16, 2014
Data acquisition and analysis for multimedia GIS
GIS for the urban environment
서울시 교통센서스 및 데이터베이스 구축 : 가로망 현황조사
Radar remote sensing of urban areas
Topographic laser ranging and scanning : principles and processing
Smart cities : big data prediction methods and applications
Smart Growth and Sustainable Development : Selected Papers from the 9th International Association for China Planning Conference, Chongqing, China, June 19 - 21, 2015
한국소음진동공학회논문집
박태호; 전범석; 장서일한국소음진동공학회논문집
박태호, 전범석, 장서일Structure and Infrastructure Engineering
Deng, Y.; Cheng, J.C.P.; Anumba, C.환경정책연구
김화일, 한경민Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
Bumseok Chun; Chaemi Jang; Taeho Park; Seo Il ChangENVIRONMENTAL MONITORING AND ASSESSMENT
Ahmed, Ahmed Abdulkareem; Pradhan, Biswajeet한국소음진동공학회논문집
류훈재, 전범석, 박인권, 장서일Applied Acoustics
Zhao, W.-J.; Liu, E.-X.; Poh, H.J.; Wang, B.; Gao, S.-P.; Png, C.E.; Li, K.W.; Chong, S.H.한국도로학회논문집
임혜진, 금기정, 고하영, 이준오Applied Acoustics
Cai, M.; Zou, J.; Xie, J.; Ma, X.한국환경과학회지
최형일, 진창범, 박상일, 정경훈, 염동익한국측량학회지
조재명, 이동하, 윤홍식, 이승헌한국소음진동공학회논문집
강대준, 이재원, 구진회Applied System Innovation
Bharadwaj S.,Dubey R.,Zafar M.I.,Faridi R.,Jena D.,Biswas S.공학기술논문지
박차식환경영향평가
선효성Transportation Research Part D: Transport and Environment
Puyana-Romero V.,Cueto J.L.,Gey R.ENERGIES
Adulaimi, Ahmed Abdulkareem Ahmed; Pradhan, Biswajeet; Chakraborty, Subrata; Alamri, AbdullahNoise Mapping
Alam P.,Ahmad K.,Afsar S.S.,Akhtar N.The Science of the total environment
Bastián-Monarca NA; Suárez E; Arenas JP전선 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.전선 / 학사
본 과목은 여러 교통체계의 설계와 관련된 이론 및 실습을 통해 교통시스템설계 능력을 배양하는데 목적이 있다. 교통체계의 종류로는 도로, 철도, 대중교통, 화물, 항공 그리고 해운교통체계가 있다. 본 과목에서는 도로, 철도, 대중교통 등 육상교통체계를 중심으로 관련 이론과 특성을 재정리하고, 이를 교통시스템의 설계에 적용하는 과정과 실제 사례를 중심으로 설계 프로젝트를 통하여 실제 설계를 수행하고 이의 발표 및 토론을 통해 종합적인 교통공학자로서의 자질을 함양하고자 한다.전선 / 대학원
보행은 가장 오래된 교통수단이자 모든 교통수단 이용의 기본이 된다. 걷지 않고 다른 교통수단을 이용할 수는 없다. 이 강의는 보행을 교통수단으로 조망할 때 그 특징을 이해하는 것을 목적으로 한다. 강의는 역사 속의 보행과 도시, 보행의 경제적 가치, 보행자 행동특성, 보행 교통류 이론, 보행환경개선 사업 등으로 이루어진다. 보행교통에 대한 이해는 걷기좋은 가로설계 및 도시 계획에도 큰 도움이 될 것으로 기대된다.전선 / 대학원
본 스튜디오는 인공지능(AI)을 조경의 핵심 설계 도구로 활용하는 것을 목표로 하는 실습 중심의 스튜디오이다. 지난 2년간 진행한 세미나 주제인「조경과 AI」에서 다루었던 이론적 논의를 확장하여, 실제 설계 프로세스 속에서 AI의 잠재력과 한계를 탐구한다. 본 수업은 인간이 직관적으로 해결하기 어려웠던 형태적·공간적 문제를 인공지능을 통해 분석하고 생성하는 과정을 실험하며, 프롬프트 설계(Prompt Design)와 룰 베이스 설계(Rule-Based Design)와 같은 개념을 핵심 학습 주제로 다룬다. 수강생들은 2차원 이미지로부터 3차원 형상을 추출하고, 형태의 특징을 기반으로 기능과 프로그램을 부여하는 과정에서 다양한 AI 도구를 활용한다. 이를 통해 인공지능을 단순한 도구가 아닌 공동 설계자(co-designer)로 이해하며, 디지털 생성 기술을 통해 새로운 형태, 패턴, 그리고 공간 경험을 제안한다. 최종적으로 AI를 활용한 설계 프로토타입 혹은 실험적 디자인 아틀라스를 제작하여, 미래 조경·도시설계의 가능성을 탐구한다.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
교통과 정보통신체계의 흐름을 지리적 측면에서 살펴 이들 문제에 대한 이해를 높이고 이들 현상에 대한 분석능력을 기르는 것을 목표로 삼는다. 주요 교수내용은 교통 및 정보통신체계의 발달과정, 교통 및 정보통신네트워크, 공간적 상호작용 및 입지-배분모형, 교통 및 정보통신과 도시발달, 도시교통, 정보도시, 사이버공간, 접근성, 이동성, 교통 및 정보통신정책 등이다.전선 / 대학원
소음진동 데이터의 측정과 분석기법을 이해하기 위하여, 주로 랜덤데이타 분류, 코릴레이션 함수, 스펙트럼 밀도함수, 통계적 오차, 시스템 응답함수, 디지털 데이터 획득기법, FFT 구현 및 소음진동문제의 응용예들을 다룬다.전선 / 대학원
조경설계에서 주로 다루고 있는 단지규모보다는 훨씬 광역의 대상지역 중 특히 개발로 인해 환경문제가 야기될 가능성이 높은 자연경관지역 그리고 환경보전에 역점을 두어야 할 환경을 대상으로 하여 광역조경계획 (Landscape Planning)의 계획방법을 활용하여 계획대안을 작성하는 스튜디오 과목임. 이 과목에서는 특히 환경오염 및 자연훼손이 심각해져 가는 우리 나라의 실정에서 각종개발계획들이 환경적으로 건전하고 지속가능한 개발(ESSD)이 될 수 있도록 친환경적 개발계획 대안들을 발견하고 적용해보는 데 초점을 맞추고자 한다. 본 스튜디오에서는 국토환경종합계획, 환경보전도시(Ecopolis), 지속가능한 계획 및 설계(Sustainable planning and design), 생태관광계획, 그린네트�p 계획, 국립공원, 도립공원, 그린벨트, 강유역개발, 쓰레기매립장 및 주변지역계획, 농촌마을계획 등의 문제들을 가지고 조경계획을 수립하고 그 관리방안을 모색할 것이다. 이 과목에서는 계획의 수립과정에서 지리정보체계(GIS)를 활용하여 대상지 분석을 하게 됨으로 GIS활용법을 자연스럽게 습득하게 된다.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.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 / 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 / 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
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
조경계획 및 설계는 대상지의 자연환경 및 사회경제적 특성과 관련된 각종 자료의 수집 및 분석을 필요로 한다. 근래의 대규모 신도시, 산업단지, 사회간접자본시설 개발사업은 경관생태학적 분석기법을 필요로 한다. 따라서 본 과목은 현지조사와 원격탐사를 이용하여 자연환경 자료를 수집하고, GIS를 이용하여 합리적인 의사결정에 도달하는 데 필요한 공간정보를 분석기법을 연구하는 것이다. 본 과목의 전반부는 원격탐사를 이용하여 자연환경 정보를 수집하는 방법을 연구하며, 후반부에는 GIS를 이용한 공간정보 분석기법을 연구한다.교양 / 학사
본 강의는 특정 지역의 공간적 특성을 효과적으로 이해하는데 필수적인 공간 정보에 대한 개념과 원리, 공간 정보 분석 방법, 그리고 다양한 시각적 기법들을 살펴보는데 목적이 있다. 이를 위해 GIS 공간 모델, 공간 데이터 취득 및 조작, 주제도 매핑, 공간 분석 및 지리적 시각화, 웹, 모바일 기반 공간 정보 활용 등을 기초 교양 수준에서 포괄적으로 살펴본다. 아울러 학생들이 직접 공간 정보를 다루고, 매핑 및 시각화를 수행할 수 있는 능력을 배양할 수 있도록 간단한 실습을 병행한다.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 / 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
대학원생을 대상으로 한 세미나로, 교통과 정보통신기술이 가지는 지리적 함의에 관한 이론 및 방법론과 관련된 핵심연구와 최근의 연구동향을 다루는 것을 목표로 한다. 주요 주제로는 교통과 정보통신네트워크, 공간적 상호작용 및 입지-배분모형, 교통 및 정보통신기술과 도시발달, 도시내 통행, 정보도시, 사이버공간, 접근성, 이동성, 교통 및 정보통신정책 등이 포함된다.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.