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본 연구는 건축물대장, 주민등록대장 등 공공 빅데이터를 활용하여 1인당 주거면적을 추정하고, 기존 정기조사 방식과 비교 분석하였다. 그 결과, 공공 빅데이터를 통해 정기조사에 버금가는 모형을 수립하고 기초지자체별 모형 수립이 가능함을 확인하였다. 향후 공공 빅데이터 가공 방법 연구를 통해 기존 통계조사를 보완하거나 대체할 수 있을 것으로 기대된다.
People, personal data and the built environment
(공공정책을 위한) 빅데이터 전략지도 : 성공하는 지자체를 위한 GIS 분석
서울형 주택통계 기반구축 및 활용방안
서울시 주거환경실태와 주택정책방향 연구: 자치구별 인구가구구조와 주거환경 변화분석을 중심으로
공공임대주택 주거환경 진단 및 인식개선
Housing demography : linking demographic structure and housing markets
골목지리학의 탄생 : 자치·협력·혁신이 살아 숨 쉬는 공간, 골목을 읽는다!
(돈이 되는) 빅데이터 : 아는 만큼 번다
(빅데이터로 예측하는) 대한민국 부동산의 미래
(도심부 활성화를 위한) 소셜 빅데이터 감성분석 솔루션
Subnational population estimates
서울시 비주거용 건물의 체계적인 관리를 위한 모니터링 방안 =
(Do it!) 공공데이터로 배우는 R 데이터 분석 with 샤이니
Benefit-cost analysis of data used to allocate funds
The politics of joint university and community housing development : Cambridge, Boston, and beyond
(Do it!) 공공데이터로 배우는 R데이터 분석 with 샤이니
The new practitioner's guide to fiscal impact analysis
빅데이터와 위험 정보사회
공공주택으로 난생처음 내 집 마련
Gender-structured population modeling : mathematical methods, numerics, and simulations
임보영, 김준형 · 2021
주택연구
최정민; 김건우 · 2014
한국주거학회논문집
최정민, 김건우 · 2014
한국주거학회논문집
이석준; 이상욱; 홍보영; 엄홍민; 신휴석; 김경민 · 2014
Spatial Information Research
이석준; 이상욱; 홍보영; 엄홍민; 신휴석; 김경민 · 2014
Spatial Information Research
김준형, 천현숙, 김민철 · 2013
국토계획
유진현; 김태훈; 홍순민; 추승연 · 2023
대한건축학회논문집
Rao, Prabhat Kumar; Biswas, Arindam · 2025
International Journal of Housing Markets and Analysis
김준형; 천현숙; 김민철 · 2013
국토계획
장윤정, 강현도, 정승진 · 2021
한국지적정보학회지
Balducci, Francesco · 2021
Urban Studies (Routledge)
Zhang, Sumei; Goetzke, Frank; Schneider, Eric · 2013
Journal of Population Research
Balducci F. · 2021
Urban Studies
Jun H.J.,Kim J.H.,Rhee D.Y.,Chang S.W. · 2020
Sustainability (Switzerland)
이정희, 임재빈, 강명구 · 2020
부동산학연구
정지원; 유해연 · 2023
대한건축학회논문집
Song Y.,Zhang S.,Deng W. · 2023
ISPRS International Journal of Geo-Information
Kane K.,Kim Y.A. · 2020
Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science
진장익; 김단야 · 2020
국토계획
Zhao X.,Xia N.,Xu Y.,Huang X.,Li M. · 2021
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
전선 / 대학원
인구 및 주택에 관한 이론에 대해서 분석한다. 주요 연구 내용으로는 인구성장의 구조와 이해, 인구성장의 구성요인, 인구추세, 주거이동과 인구이동, 주택의 배분과정과 지역주택시장, 주택공급과 배분 및 금융, 주택의 수요, 시장실패와 주택문제, 주택선호와 주택소비유형, 정부의 인구정책과 주택정책 등이 있다전선 / 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 / 학사
이 강좌는 사회 현상의 새로운 보고(寶庫)인 ‘소셜 빅데이터(social big data)’를 수집하고 분석하는 방법을 다룬다. ‘초연결사회’가 도래하면서 사람과 사물의 사회적 행동 및 관계들 상당 부분이 디지털 빅데이터로 서버에 저장되어 분석을 기다리고 있다. 이 ‘소셜 빅데이터’는 전통적인 사회조사분석의 패턴, 즉 설문 조사, 표본 조사, 정형 데이터, 통계 분석 등의 조합과는 또 다른 조사 분석의 환경과 방법을 요구한다. 이를 위해서는 적어도 Open API 를 활용한 데이터 수집, 텍스트 내용 분석, 소셜 네트워크 분석, 기계 학습, 스크립트에 의한 분석흐름 제어 방법 등이 필요하다. 개념적인 소개와 더불어 실제 빅데이터를 직접 수집해서 다양하게 주물러 보는 체험을 해봄으로써, 수학과 프로그래밍을 전공하지 않은 보통의 문과 사회과학도라도 ‘소셜 빅데이터’를 두려움 없이 다룰 수 있는 기초 소양을 쌓도록 하는 것이 이 강좌의 목표이다.전선 / 대학원
Urban Computing은 도시 공간상의 객체(objects), 활동(activities), 특성(characteristics) 등을 컴퓨터 테크놀로지를 이용하여 분석하는 수업이다. 도시에 대한 이해와 도시를 분석하는 능력을 키우는 것이 본 강의의 목적이다. 도시에 대한 이해를 머릿속에 한정시키지 않고 이를 실질적으로 컴퓨터를 포함한 미디어 매체와 결합하여 표현함으로써, 아이디어를 보다 구체화시키는 것이 본 강의의 또 다른 핵심이다. 수업은 크게 장소와 공간에 대한 이해와 컴퓨터 테크놀로지에 대한 이해, 컴퓨터 테크놀로지를 도시에 적용하여 결과물을 만들어내는 세 부분으로 나뉜다. 컴퓨터 테크놀리지 부분은 Advanced GIS와 Database, Programming으로 나뉘며, Advanced GIS에서는 공간분석기법과 통계를, Database 수업에서는 Database 설계와 SQL 사용법을 강의한다. Programming 수업에서는 HTML, JavaScript, XML, Google Maps 프로그래밍에 대한 강의를 진행한다.전선 / 대학원
본 교과목은 도시 및 도시설계 연구세미나로 도시보행, 도시보존, 도시오픈스페이스, 계획 및 계획안, 그리고 공동체설계의 세부주제를 탐구한다.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 / 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 / 학사
인구의 지역적 분포, 구성, 성장과 변화 및 이동을 주로 취급한다. 이들 특징이 지역적 특성에 어떻게 반영되는가 하는 과정(process)을 우리나라의 몇 지역을 사례로 연구한다.? 또한 지역간의 인구이동 및 도시내부에서 인구이동현상과 그 요인 등을 분석한다.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 / 대학원
도시의 역사성과 장소성 및 공간조직에 대한 이해를 바탕으로 우리 건툭의 현대적 해석과 그 적용 가능성에 대해 연구하는 것을 주 테마로 한다. 이를 위해 전통 도시주거지에 대한 현지답사를 통해 공간구성의 특성과 맥락을 분석하고, 여기서 추출한 우리건축의 다양한 설계 방법과 건축어휘 및 공간의 현대적 해석을 도시주거, 공공시설, 문화시설 등의 설계에 반영하는 과제를 수행한다.전선 / 대학원
세계적으로 정부나 연구 기관에서 제공하는 공공 데이터는 매년 증가 추세에 있으며, 다양한 데이터들을 활용하는 것은 연구나 정책 결정 등의 활용에 있어 점점 더 중요해지고 있다. 본 교과목에서는 공공 데이터 수집과 정제 기술, 데이터 분석 및 시각화 방법을 학습한다. 이를 통해 과학적 분석력을 강화하고, 사회적 문제를 해결하기 위한 데이터 기반 탐구 능력을 습득하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
인구지리연구의 다양한 접근방법과 응용을 분석, 연구한다. 생태학적, 경관적, 계량적, 행태학적 방법 등을 연구한다. 인구의 지역간 이동 및 도시내부에서의 이동에 관한 이론연구에 중점을 두고 모델개발을 시도하며, 사례연구를 병행한다. 이와 더불어 지리교육에서 다루는 인구교육의 핵심적 개념을 개발한다.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
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 / 학사
건강하고 지속가능한 사회에 대한 관심이 고조되면서 사회의 기본적 구성 단위가 되는 개인과 가계의 삶의 질과 안녕에 대한 사회적 관심이 커지고 있음. 이에 상품과 서비스의 개발에 있어서 상품중심이 아닌 소비자중심의 관점이 필요하고, 생활맥락에서 생성되는 다양한 데이터에 대한 이해와 활용에 대한 숙련도를 함양할 필요가 있음. 본 교과목은 빅데이터 분석을 실질적 라이프 솔루션 도출에 활용할 수 있는 융합적 역량을 강화하는 것을 목적으로 함. 소비, 의, 식, 아동, 가족 영역의 주요 현안을 파악하고, 각 영역에서 주로 활용되는 빅데이터의 종류와 내용을 학습하고, 빅데이터가 라이프 솔루션 도출에 실질적으로 활용되는 사례 학습을 통해 생활산업 영역 빅데이터 역량을 강화하고자 함.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
민주주의 국가는 국민의, 국민에 의한, 국민을 위한 국가로 정의될 수 있다. 여기서 국가의 궁극적 목적은 공공행복이라 할 수 있으며 주민자치는 이 목적을 달성하기 위한 필수불가결 요소이다. 본 과목은 이 시각으로 공공행복과 주민자치의 이론과 사례를 다룬다. 구체적으로 등을 다룬다.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 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.