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본 연구는 일반인의 사진 위치정보(지오태그)를 활용하여 기존 경관계획의 한계를 보완하고 이용자 선호 경관을 파악하고자 하였다. Open API 기반 데이터베이스 구축 및 커널밀도분석을 통해 경관자원의 분포를 파악하고, 부산시 경관디자인가이드라인 등 기존 자료와 비교하여 정확성을 검증하였다. 이 연구는 시민 의견을 효율적으로 수렴하여 경관계획 및 정책 수립에 반영할 수 있는 방법론을 제시한다.
골목지리학의 탄생 : 자치·협력·혁신이 살아 숨 쉬는 공간, 골목을 읽는다!
섬진강권 역사문화지도
Seeing Cities Through Big Data : Research, Methods and Applications in Urban Informatics
Urban open space : designing for user needs
City : rediscovering the center
Urban informatics and future cities
(도심부 활성화를 위한) 소셜 빅데이터 감성분석 솔루션
Progress in Location-Based Services
Framework for dynamic modelling of urban floods at different topographical resolutions
Spatial data analysis : an introduction for GIS users
GIS-based studies in the humanities and social sciences
Advances in 3d geoinformation systems
(공공정책을 위한) 빅데이터 전략지도 : 성공하는 지자체를 위한 GIS 분석
Mapping global cities : GIS methods in urban analysis
테마파크 스토리텔링 기획의 실제 =
Drosscape : wasting land in urban America
도시경관계획론 : 경관계획·형성 기준 연구
Geospatial tools for urban water resources
Public transportation quality of service : factors, models, and applications
Integrated spatial databases : digital images and GIS : International Workshop ISD'99, Portland, ME, USA, June 14-16, 1999 : selected papers
한국조경학회지
도지윤, 서주환서울도시연구
박명희; 양승우서울도시연구
박명희, 양승우한국조경학회지
김지영; 손용훈경관과 지리
배선학한국조경학회지
이성희; 손용훈한국조경학회지
이성희; 손용훈Environmental management
Fagerholm N; Käyhkö N; Van Eetvelde VLandscape and Ecological Engineering
Son, Yonghoon; Kang, Dongjin; Kim, Jeeyoung; Lee, Sunghee; Lee, Jyukumg; Kim, DoeunLandscape Research
Shujuan Li; Bo YangInvestigaciones Geográficas
David Serrano GinéResults in Engineering
Hui DuCities
Wang J.,Chow Y.S.,Biljecki F.한국지리정보학회지
정경석, 문태헌, 이성용, 하창현대한건축학회연합논문집
고인석International Journal of Human-Computer Interaction
Mirri, S.; Roccetti, M.; Salomoni, P.; Prandi, C.LANDSCAPE AND URBAN PLANNING
Bubalo, Martina; van Zanten, Boris T.; Verburg, Peter H.Urban Forestry and Urban Greening
Li J.,Zhang Z.,Jing F.,Gao J.,Ma J.,Shao G.,Noel S.IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Hana Afiyanita; KaswantoJournal of Coastal Conservation
Francis R. Eanes; Janet M. Silbernagel; David A. Hart; Patrick Robinson; Max Axler전선 / 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
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.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 / 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
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
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.전필 / 학사
도시공간에서 공원을 바라보는 시각을 폭넓게 하기 위해 생태적인 기법을 모색 하는 것을 주된 내용으로 다룬다. 이를 위해 기존의 도시공원녹지의 문제점을 파악하고, 이를 해결하기 위한 방안을 새롭게 대두된 기법들을 이용하여 제시하도 록 한다. 특히 공원녹지의 연결성 확보를 통한 녹지네트워크 계획과 녹지와 물 환경과의 관련성등을 종합적으로 학습하고, 이를 사례연구를 통해서 실제 적용 해 보도록 한다.전선 / 학사
도시계획의 목적, 적용범위, 수법 등을 연구하며, 이러한 기본원리를 기초로 현대 도시계획의 나아갈 지표를 도출한다. 역사, 지리, 사회경제적 측면에서의 도시구성이론을 고찰하고 인구추정, 구역설정, 산업구조, 계획평가 등 계획실제를 병행하여 연구함으로써 그 과학적 방법론을 도출한다전선 / 대학원
광범위한 산림자원과 경관의 관리를 위해서 공간정보를 이용할 수 있다. 디지털화된 공간정보는 기초 지형정보, 인문사회적정보, 원격탐사 등과 관계형 데이터베이스로 연결할 수 있으며, 정보의 조합과 분석을 통해 산림경관의 관리에 필요한 정보를 생성할 수 있다. 이 강의에서는 프로그래밍을 기반으로 산림 분야의 공간분석 능력을 기르고, 대량 생산되고 있는 모바일과 원격탐사 데이터 등의 산림 분야 적용 가능성과 방향을 고찰한다.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
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 / 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
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.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
도시 공원 및 오픈 스페이스는 인간에게 심미적 위안을 주고 도시의 환경과 생태계를 건강히 유지시키는 역할을 하나, 그 당위성이 경제적 논리에 밀려 도시 구성의 부차적 요소로 치부되기 쉽다. 또한 오래된 도시일수록 인구 밀도와 건물의 포화도가 높아 적정 부지를 쉽게 찾을 수 없고, 국민의 세금만에 의존하기에는 재원 조달 또한 용이치 않다. 본 강의에서는 공원 및 오픈 스페이스 건설 후 발생하는 사회, 경제적 영향을 분석하여 도시 공원 및 오픈 스페이스의 실질적 효용 가치를 고찰할 것이다. 이를 위한 정량 분석 방법론 중 시계열 분석에 초점을 맞추어 학습하고, 실제 그린인프라에 관련된 데이터를 구축하여 분석하고 소논문을 작성한다.전선 / 대학원
이 강의는 스마트 시티 계획과정 및 도시에서 발생하는 문제와 현상을 이해하기 위해 정량화할 수 있는 데이터를 수집하고 통계적 또는 수학적 기법을 통하여 문제의 원인을 체계적이며 논리적으로 분석하고 탐구하는 방법을 훈련하는 것을 목표로 한다. 특히, 학생들은 가설 설정 및 검증법을 선정하고, 다양한 종류의 데이터를 수집 및 코딩하며(e.g. 설문, 관찰, 샘플링 등), 기술 및 추론 통계(e.g, 회귀, 공간회귀, 머신러닝 등) 방법론을 학습하여 실제 데이터를 활용하여 연구 문제 및 가설에 적합한 계량적 분석 기법을 선택하여 도시 연구를 위한 논문을 작성하는 능력을 키울 수 있다. 또한, 이를 기반으로 기 출판된 양적 논문을 해석하고 이해하여 올바른 지식 소비자로서의 소양을 갖추는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 과목은 개념의 다의성에 입각하여 보다 다양한 관점에서 경관을 이해하게 하는연구이다. 즉, 경관이라는 것을 미적 기준에서 시각적 만족을 주는 토지의 외관이라는 관점에 국한하지 않고, 경관의 다의성을 문화의 관점에서 이해하고자 하는 것이다. 이러한 연구를 통해서 우리는 기존의 고정관념을 탈피할 수 있는 사고의 훈련을 경험함으로써, 조경을 위시한 환경설계의 기초적 소양을 갖추고 경관의 변화관리보존 등에 과년된 다면적 "이슈"를 도출 대응할 수 있는 능력을 얻게 될 것이다.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 세미나는 특정 도시지역의 연구를 위한 지리적 아이디어, 개념 및 분석방법을 논구한다. 세미나 주제는 최근 관심을 끄는 연구주제를 선별하여 심도 있는 토의를 진행한다. 세미나 주제는 강좌 일정에 맞추어 미리 알린다.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 있음