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강요명, 서정렬
2020 / 지역개발연구 (The Studies in Regional Development)
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This study aims to develop a Big Data-based urban information and public transportation accessibility analysis model for building sustainable smart cities in the era of the 4th Industrial Revolution. By analyzing living areas and public transportation systems in Gwangju Metropolitan City, the study proposes a plan to construct a Big Data-based urban information and public transportation accessibility platform.
Seeing Cities Through Big Data : Research, Methods and Applications in Urban Informatics
Transportation analytics in the era of big data
Computational urban planning and management for smart cities
혁신사례로 보는 미래정부
스마트기기를 이용한 개인형 이동수단 빅데이터 구축과 활용 : 자전거도로 노면상태 자료 구축과 활용을 중심으로
Planning Support Science for Smarter Urban Futures
Urban informatics and future cities
Disrupting mobility : impacts of sharing economy and innovative transportation on cities
스마트시티의 미래 2030
스마트시티의 정책 이슈 =
AI 도시교통과 모빌리티
R을 이용한 공간정보 분석 공간정보의 이해와 오픈소스 소프트웨어 이용 실습
R을 이용한 공간정보 분석 : 공간정보의 이해와 오픈소스 소프트웨어 이용 실습
IOT기반 스마트시티 구축현황과 산업 기술별 추진동향 실태분석
Smart sustainable cities of the future : the untapped potential of big data analytics and context-aware computing for advancing sustainability
행정이론 : 맥락과 해석
Data-centric regenerative built environment : big data for sustainable regeneration
팬데믹 시대의 사회적 거리두기 영향분석 및 교통분야 지원정책 개발
빅데이터를 이용한 교통정책 개발 및 활용성 증대방안 =
교통 빅데이터 국가전략 연구: 교통 빅데이터 플랫폼 개발 및 활용
문현구, 오규협, 김상국, 정재윤 · 2016
대한산업공학회지
Żochowska R.,Kłos M.J.,Soczówka P.,Pilch M. · 2022
Sustainability (Switzerland)
Horiuchi, Julianna; Zimmer, Alissa; Reginald, Monisha; Gartsman, Anna; Brown, Connor; Limprevil, Drefnie; De Jesus Martinez, Carolyn · 2024
Transportation Research Record
王兵 · 2018
中国市场 / China Market Marketing
Ulan, M.; Söderman, M. · 2025
Transportation Research Procedia
Chiu, S.-H.; Han, T.; Post, A.E.; Ratan, I.; Soga, K. · 2025
Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science
Liu X.,Dijk M. · 2022
Transport Policy
서창수, 김연태, 김성희 · 2020
도시행정학보
Lukina A.V.,Sidorchuk R.R.,Mkhitaryan S.V.,Stukalova A.A.,Skorobogatykh I.I. · 2021
Emerging Science Journal
Jiangping Zhou; Yuling Yang; Chris Webster · 2020
Journal of the American Planning Association
문현구; 오규협; 김상국; 정재윤 · 2016
대한산업공학회지
Welch T.F.,Widita A. · 2019
Transport Reviews
Bıyık C.,Abareshi A.,Paz A.,Ruiz R.A.,Battarra R.,Rogers C.D.F.,Lizarraga C. · 2021
Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity
García-Albertos P.,Picornell M.,Salas-Olmedo M.H.,Gutiérrez J. · 2019
Transportation Research Part A: Policy and Practice
Visan, Maria; Lenus Negrea, Sorin; Mone, Firicel · 2022
8TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION TECHNOLOGY AND QUANTITATIVE MANAGEMENT (ITQM 2020 & 2021): DEVELOPING GLOBAL DIGITAL ECONOMY AFTER COVID-19
Choi, Junyoug; Yoon, Jeakak · 2017
Spatial Information Research
Huang H.,Yao X.A.,Krisp J.M.,Jiang B. · 2021
Computers, Environment and Urban Systems
Ambrosino, G.; Finn, B.; Gini, S.; Mussone, L. · 2015
Case Studies on Transport Policy
Anthony Jnr, B. · 2025
Smart and Sustainable Built Environment
Anjum, Muhammad Touseef; Tabassum, Saadia; Alqubaysi, Tariq; Saleemi, Hina; Sahar, Umbreen Us; Alanazi, Fayez · 2024
Journal of Urban Management
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
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
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
최근 정보통신기술이 발전하면서 교통분야에서 다양한 데이터가 수집되고 활용된다. 차량과 사람의 위치 데이터, 교통량, 속도, 밀도 등 교통흐름과 관련된 데이터, 대중교통 이용 실태를 확인할 수 있는 교통카드 데이터 등이 대표적이다. 이들은 모두 실시간으로 빠르게 수집되는 만큼 양도 방대하다. 소위 빅데이터의 특징인 Volume (양), Variety (종류), Velocity (속도)의 특징을 모두 가진다. 본 교과목은 교통 분야 빅데이터의 유형을 이해하고 이를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 빅데이터의 기초와 시각화 방안을 배운다. 이후 인공지능 방법론의 기초를 학습하고 교통 빅데이터를 이용하여 CNN, RNN 분석을 수행해 본다. 아울러 군집분석, 의사결정나무 등 자주 활용되는 데이터 분석기법도 배운다.전선 / 대학원
본 과목은 융합전공 스마트시티 글로벌 융합 전공 학생들이 팀 프로젝트를 통해 도시데이터를 분석하여 스마트시티 도시계획을 수립하고, 실증하는 프로젝트 수업이다. 관련 분야 전문가들의 지도하에 스마트시티 정책 추진 방향을 검토하고, 공공기관 개방형 데이터, 민간협력 데이터 등 다양한 도시데이터를 분석하여 도시문제를 발굴하고, 해결책에 대한 계획을 수립한다. 본 과목은 도시 내의 불평등, 빈곤 문제와 복지 정책 등을 살펴보고, 도시의 노인, 장애인, 다문화, 아동, 여성 등 사회적 약자들을 위한 복지정책을 검토한다. 또한, 관련 도시데이터 분석하여 스마트시티가 사회적 약자들을 포용할 수 있도록 나아갈 방향에 대해서 탐색한다. 수업 참여 전문가들은 스마트 포용도시에 대한 프로젝트 성과가 스마트시티 수립 계획에 반영되기 위한 진행과정을 지도하고 검토한다.전선 / 대학원
ICT(Information and Communication Technology)의 광범위한 융복합에 의한 격변속에서 스마트도시가 도시문제를 해결하는 대안으로서 학계의 주목을 받고 있음. 본 교과목은 스마트도시를 거대한 혁신의 플랫폼인 동시에 그 결과물로 인식하고 바라봄. 현재 논의되는 스마트도시는 그러한 방향으로 나아가기 위한 테스트베드일 뿐임. 본 교과목은 스마트도시를 활용하여 사람과 환경을 위한 가치를 창출하고, 이를 도시의 혁신으로 연결시키기 위한 계획과 관리를 다룸. 스마트도시의 개념·유형·국내외사례, 기존 U-City의 한계, 스마트 도시를 통한 가치의 창출, 스마트 도시의 계획과 관리를 위한 주민 참여와 협력적 계획, 스마트 도시와 빅데이타의 활용, 스마트 도시와 지역 경제, 스마트 도시의 한계 등을 다루고 토론함.전선 / 대학원
스마트시티는 복잡 인프라 시스템의 확률 기반 모형의 구축과, 계측 데이터에 기반한 학습/업데이팅, 그리고 상황별 실시간 추론에 기반한 의사결정을 필수적으로 요구한다. 본 교과목은 이러한 정보공학 기반 인프라 시스템 관리의 기반이 되는 다음의 베이지안 이론과 방법론을 소개한다: (1) 데이터 기반 통계적 학습: 마르코프 체인 몬테 카를로, (2) 인과관계 모형 구축, 학습 및 추론: 베이지안 네트워크, (3) 커널 기반 학습 및 추론: 가우시안 프로세스, (4) 시그널 프로세싱: 베이지안 필터. 각 방법론을 컴퓨터 프로그래밍을 통해 직접 실습하고, 재난재해 레질리언스, 안전, 생애주기 관리 등 다양한 인프라 관련 문제에 적용함으로써 스마트시티를 구현하는 데에 필요한 인프라 정보공학 핵심역량을 함양하는 것을 목표로 한다.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 / 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 / 대학원
이 강좌는 대표적인 친환경 녹색교통수단인 철도교통에 대한 철도공학적 이해 및 교통체계적 분석을 다룬다. 이를 위하여 철도계획 일반, 철도교통수요분석 및 평가, 시설 및 시스템, 운영 및 유지보수 등을 살펴본다. 아울러, 지속가능발전의 교통체계적 내재화를 위한 철도교통의 역할을 논의한다.전선 / 대학원
대중교통이용과 타 교통이용간의 관계, 도시지역에서의 대중교통의 역할, 대중교통에 영향을 주는 외부요소의 분석 등을 다루며 새로운 고속대중교통수단의 개발에 필요한 제반 설계 및 특성분석, 토지이용의 효율화를 위한 대중교통망의 설계, T.S.M의 개발 및 발전을 통한 대중교통의 수송력 극대화 등을 연구한다.전선 / 대학원
본 교과목은 도시 및 도시설계 연구세미나로 도시보행, 도시보존, 도시오픈스페이스, 계획 및 계획안, 그리고 공동체설계의 세부주제를 탐구한다.전선 / 대학원
산업화에 따른 도시화 그리고 지속적인 대도시화에서 발생되는 교통문제를 효과적으로 대처할 수 있는 계획방법론의 습득을 위해, 도시교통문제의 특성분석, 도시성장에 따른 장래교통수요예측, 교통수단의 특성과 소비자 선택 행태, 대안의 성안과 비교평가분석 등에 관한 이론과 모형들을 연구한다.전선 / 대학원
일상적으로 네트워크 시설의 계획과 운영관리에 치중해온 전통적 교통계획수법의 문제점을 비판하고 대중교통수단의 결절시설인 터미널, 정류장의 입지, 구조 및 디자인 등의 지능형교통체계의 중요성에 주목하여 기차, 버스 등의 교통터미널과 화물유통센타 등의 설계기준 및 세부구조 계획 등에 관해 연구한다.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 / 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
교통계획수요추정의 근본을 이루는 토지이용과 교통계획에서 출발하여 4단계 기법, 즉 발생교통량추정, 분포교통추정, 수송수단배분추정, 노선배정추정을 위한 모형의 적용 및 개발에 중점을 두어 교통계획의 배경과 개념 등을 연구하게 된다. 또한 실제 4단계 과정을 소규모 네트웍에 적용해 봄으로써 프로그램 능력과 실무능력을 배양한다.전선 / 대학원
사회혁신은 교육, 보건복지, 주거, 교통, 에너지, 환경, 노동 등 삶의 현장에서 잘해결되지 않는 사회문제나 고령화, 청년문제, 기후위기 등 새롭게 나타난 사회문제를 새로운 아이디어와 방법을 통해서 해결하는 제반의 활동을 지칭한다. 본 강의에서는 혁신을 사회혁신과 이를 지속화하기 위한 비즈니스혁신으로 연계하고, 이를 위한 방법론으로서 스마트도시와의 접목을 통해 해결하는 것으로 한다. 스마트도시와 사회혁신은 시민의 삶의 질 향상을 위해 사회문제해결을 기술 및 경제를 통해 해결하고 이를 지속화하기 위해 다양한 혁신생태계로서의 사회혁신 및 비즈니스 창출을 목표로 한다. 본 강의를 통해 도시 및 지역에 관심을 갖는 다양한 전공자들에게 다양한 학제적 연구 및 지역문제에 대한 이해와 관심을 갖도록 한다.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
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.