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서울시 가로경관 이미지에 대한 주관적 인지에 영향을 미치는 가로환경 요인 분석 : Deep Learning 의미론적 분할과 YOLOv3 객체 검출기법을 적용하여

Author

유승재, 하정원, 김혜준, 기동환, 이수기

Journal Title

국토계획

Publication Year

2021

Topics

#Deep learning

Summary

This study analyzed the impact of streetscape factors on pedestrian satisfaction and subjective perception using deep learning techniques (semantic segmentation, object detection) in Seoul. The relationship between streetscape factors extracted from GSV images and pedestrian emotions (safety, beauty, vitality, boring, depression) was analyzed using a multilevel ordered logistic regression model. The results showed that sky, vegetation, sidewalk, and pavement had positive effects, while the number of vehicles had negative effects.

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도시웰빙 환경대학원 도시계획학과
전선 / 대학원
사회혁신은 도시와 지역의 지속가능발전, 거주민의 행복을 궁극적 목적으로 한다. 본 과목은 공간적 지속가능성과 개인의 행복(웰빙) 간 관계를 기반으로 하여 행복의 7대 원인인 가족 관계, 재정 상황(소득과 부), 근로, 건강, 개인의 자유, 개인적 가치(신념), 그리고 커뮤니티를 살피고 웰빙 증진에 관한 커뮤니티 참여, 신뢰, 관계의 중요성을 다룬다. 이를 통해 사회혁신을 가능케 하는 정부와 개인의 역할에 관해 이해한다.
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도시 빅데이터 분석 공과대학 건설환경공학부
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.
- # Big data
- # Smart city
교통계획연구 환경대학원 도시계획학과
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.
- # Transportation engineering
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지역연구방법론 사회과학대학 지리학과
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.
- # Geography
- # Regional science
- # Regional geography
환경모니터링과 평가 환경대학원 환경설계학과
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.
- # Environmental Science
- # Environmental planning
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도시설계연구 공과대학 건축학과
전선 / 대학원
본 교과목은 도시 및 도시설계 연구세미나로 도시보행, 도시보존, 도시오픈스페이스, 계획 및 계획안, 그리고 공동체설계의 세부주제를 탐구한다.
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교통과 정보통신지리학 세미나 사회과학대학 지리학과
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.
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정원학 개론 환경대학원 환경설계학과
전선 / 대학원
정원은 단순히 식물의 아름다움을 즐기거나 가벼운 휴식만을 위한 곳은 아니다. 정원은 신념과 이상, 나눔과 보살핌, 치유와 회복, 예술적 체험과 교류 등 다양한 가치가 담겨 있는 복합적인 효용의 장이다. 현대 사회에서 정원은 도시 열섬 완화, 대기질 개선, 도시 미기후 조절, 생물 다양성 증진 등에 긍정적으로 기여하면서 자연에 대한 가치와 감수성을 기르는 환경교육 및 실천의 장이기도 하다. 또 정원은 가족이나 이웃이 만나 교류하고 소통하면서 공동체적 정체성과 연대감을 형성하면서 환경 회복과 지속가능한 삶을 구현하는 데에도 중요한 역할을 한다. 그 외에도 정원은 노인이나 아이, 장애인 등 사회적 약자에게 치유와 건강 회복, 정서적 안정과 사회성 발달 등에 중요하게 작용한다. 본 과목은 정원이 지닌 다양하면서도 복합적인 가치와 효용을 살피고, 그 구체적인 면모를 앞서 살았던 동서양의 위인들이 정원을 통해 그들의 삶을 어떻게 펼쳐나갔는지를 살펴봄으로써 동시대 정원이 주는 실질적인 의미를 고찰해 보고자 한다. 아울러 한국사회에 급속히 퍼지고 있는 정원문화 현상을구체적인 실천 사례와 함께 살핌으로써 동시대 정원문화에 대한 비판적 읽기도 시도해 보고자 한다.
- # Solidarity
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인공지능 조경설계 스튜디오 환경대학원 환경설계학과
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.
- # Artificial intelligence(AI)
- # Landscape design
- # Studio
보행교통 환경대학원 도시계획학과
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.
- # Pedestrian
- # Transportation engineering
- # Urban planning
경제동물과학세미나 국제농업기술대학원 국제농업기술학과
전선 / 대학원
본 교과목은 축산관련 다양한 분야에 대한 세미나 발표 진행과 상호 토론을 통해 국내외 상황 파악 및 첨단 분야의 학술적 성과에 대한 이해를 높이고자 한다. 친환경 첨단연구, 축산물 안전, 기능성 축산물 개발, 유전육종 등 다양한 분야를 아우르는 발표와 토론을 통해 축산분야에 대한 효율적인 문제 해결 과정 습득을 목적으로 하고 있다. 축산과학 분야의 최신기술 동향, 구제역, 조류독감, 광우병 등 축산분야의 국제적 이슈, 축산업에 대한 각국의 정책 사례 등의 주제를 수강생이 선택하여 각자 발표를 준비하고 매시간 발표와 함께 교수의 지도하에 자유로운 토론식 수업을 진행한다.
- # Animal science
- # Livestock
- # Economics and Finance
인공환경과 시스템식별 공과대학 건축학과
전선 / 대학원
본 강의는 인공환경을 건축구조물 단위의 시스템으로서 이해하고, 생애주기 동안 주변 환경과 어떻게 상호작용하는지에 대한 폭넓은 이해를 제공한다. 건축구조물의 사용 환경에 따른 거동을 다자유도시스템(state-space representation)으로 분석하기 위해 동역학 기초지식이 요구된다. SIMO, MIMO 시스템 관련하여 대표적인 응답기반 시스템식별 기술(시계열 기반, 주파수영역 기반, 확률기반 등)의 이론에 대해 학습한다. 더 나아가 시스템식별 기술을 머신러닝 알고리즘(ARMA, Neural Network, LSTM 등)과 접목하여 부분 계측된 인공환경의 실시간모니터링과 미래성능예측, 그리고 유지보수를 위한 의사결정 도출방법을 학습한다. 궁극적으로 학생들에게 다차원적인 건축물과 환경의 상호작용에 대한 통찰력을 제공한다.
- # System identification
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- # Environmental Science
도시·지역경제연구 환경대학원 도시계획학과
전선 / 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.
- # Economics and Finance
- # Local government
- # Regional science
시공간역학 및 실습 보건대학원 보건학과
전선 / 대학원
시간과 장소는 사람과 함께 역학의 3요소이지만 상대적으로 덜 주목받아왔다. 2000년부터 2010년까지 주요 역학저널 7종에 실린 논문 중 공간 요소를 제대로 분석한 논문은 약 1%에 지나지 않았다. 최근 지리정보시스템(GIS)의 발전과 소지역 건강정보 제공에 따라 관련 역학 연구가 늘어나고 있다. 본 과목에서는 QGIS 및 R과 같은 오픈소스 소프트웨어를 이용해 건강행동과 질병의 분포를 시각화하고, 시공간상관을 고려한 군집분석과 회귀분석을 수행하며, 지역사회개입의 효과를 평가해보고자 한다.
- # Epidemiology
- # Regression analysis
- # Cluster analysis
아시아 연구 데이터 분석 인문대학 아시아언어문명학부
전선 / 대학원
아시아 연구 데이터 분석은 아시아 전역의 사회문화적 역학 연구를 위해 데이터 집약적 기법과 인문학적 해석을 연결하는 학제적 방법으로서 문화 분석을 소개한다. 이 강의는 문화 분석을 단순한 방법론적 틀이 아닌, 컴퓨터적 접근 방식과 해석적 실천을 연결하는 구체적인 방식으로 다룬다. 이를 통해 인문학과 사회과학을 특징짓는 상호텍스트성, 심층적인 역사적 맥락, 그리고 상황적 발화를 전면에 부각시킨다. 경험적으로, 이 과정은 텍스트, 시각, 청각의 세 가지 탐구 영역을 아우르며, 컴퓨터 도구를 활용하여 민족주의, 카스트와 같은 사회적 응집력, 그리고 언어, 지역, 젠더, 계급 등 사회학적 지표 전반에 걸친 다양한 변이와 같은 강력한 사상의 궤적을 추적한다.
- # Asian studies
- # Analytics
- # Social science
조경 계량분석기법 농업생명과학대학 조경·지역시스템공학부
전선 / 학사
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. 본 강의에서는 자연 및 인공적으로 조성된 환경 (공원 및 오픈 스페이스)이 인간의 삶에 미치는 사회, 경제적 영향을 정량적으로 분석한다. 본 강의에서 다룰 내용은 데이터 수집, 가설 검증을 비롯, 기초 계량분석 기법인 회귀분석에서부터 생존분석까지이다. 실습에는 R 프로그램을 이용한다.
- # Regression analysis
- # Econometrics
- # Survival analysis
거대언어모델과 대화형 인공지능 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과
전선 / 대학원
본 교과목은 오늘날 인공지능의 중심을 이루는 거대언어모델(Large Language Models)과 이를 기반으로 한 대화형 인공지능을 다룬다. 특히 거대언어모델의 학습부터 응용까지 이어지는 전체 파이프라인을 아래와 같이 체계적으로 다룬다. (1) Pre-training: 지식 습득을 위한 사전학습(Transformer, BERT, GPTs) (2) Supervised Fine-tuning: 상호작용 학습(Dialogue Fine-tuning, Instruction Tuning, Reasoning) (3) Alignment: 인간 가치와의 정렬(RLHF, DPO, KTO 등) 및 언어모델 해석 기법(AI Psychometrics, Mechanistic Interpretability) (4) Grounding: 외부 데이터 및 도구 활용 기법(페르소나, 문서, 이미지, 지식 그래프, 도구 증강 에이전트) (5) Applications: 다양한 도메인으로의 응용(대화 시뮬레이션 및 심리상담·교육·설득 응용) 수업에서는 각 연구 주제별로 핵심 논문들의 아이디어, 데이터, 방법론 등을 강의한다. 실습으로는 언어모델 학습, 언어모델 API를 이용한 대화 시스템 구현, 대화형 인공지능과 관련된 작은 연구 프로젝트를 수행한다. 이 과목을 통해 수강생들은 거대언어모델 연구 동향을 큰 틀에서 파악하고, 핵심적인 연구 주제들과 방법론을 이해하며, 이를 실제 연구에 적용하는 능력을 기르게 된다.
- # Artificial intelligence(AI)
- # Language model
- # Psychometrics
소비자분석의 기초 생활과학대학 소비자아동학부
전선 / 학사
소비자와 환경과의 상호작용을 중심으로 한 소비자의 형태 및 소비자시장을 중심으로 하여 조사이론과 실제를 겸한다. 현장조사를 통한 자료의 수집 및 분석과 해석방법을 체득하며 소집단별로 논문을 완성하고 토의, 평가한다.
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사회지리교육론 사범대학 지리교육과
전선 / 학사
사회적 현상이 공간구조와 변화에 직접적으로 영향을 미치는 분야를 관찰하여 사회구성원의 공간행위의 패턴을 밝혀내고 이에 따른 지역화 과정을 종합적으로 검토한다. 이와 관련한 사회집단을 확인하고 이를 공간적으로 분류하는 작업을 위해 지리적 분석에 이용되는 여러 가지 분석기법을 익힌다.
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- # Social geography
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기후환경데이터머신러닝기초 환경대학원 환경관리학과
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본 강좌는 다양한 머신러닝기법을 활용한 기후환경데이터 분석 방법을 소개한다. Linear regression, Logistic regression, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, XGBoost, LightGBM 등과 같은 지도 학습 기법에 더불어,K-mean clustering, Principal Component Analysis, Singular Value Decomposition,Self-Organizing Map (SOM) 등의 비지도 학습 머신러닝 기법들의 구동 원리를 파악할 수 있는 이론 강의와, 이 중 일부를 활용한 실습 과정으로 구성된다. 다양한 머신러닝 기법 기반의 데이터 분석 방법을 비교함으로서 머신러닝 기법들의 장단점을 파악할 수 있도록 한다.
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