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의사결정나무와 서포트 벡터 머신 모델을 활용한 토지이용 변화 시뮬레이션: 통일 후 북한 도시를 대상으로

Simulating Land Use Change Using Decision Tree and SVM Model : A Case Study of North Korea’s City after the Unification

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저자 원석환, 황철수
소속 및 직함 경희대학교
발행기관 국토연구원
학술지 국토연구
권호사항 97
수록페이지 범위 및 쪽수 41-56
발행 시기 2018년
키워드 #머신러닝   #토지이용/피복 변화   #북한 연구   #도시 시뮬레이션 분석   #접근불능지역 분석   #원석환   #황철수
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초록
본 논문의 목적은 시뮬레이션 분석을 통한 통일 이후 북한 특정 도시를 대상으로 하여 토지이용 변화를 추정하는 것이다. 시뮬레이션 분석은 도시화 패턴 탐색을 위한 모델 적합도 연구와 시뮬레이션 결과에 따른 유효성 검증, 북한 도시 토지이용 변화 시뮬레이션 분석으로 구분된다. 도시화 패턴 탐색을 위한 모델링에 있어 적합한 방법론을 선정하기 위해서 통계 분석의 일종인 다항로지스틱 회귀분석과 머신러닝의 일종인 의사결정나무, 서포트 벡터 머신 알고리즘을 활용한 분석을 통해 토지이용 변화 추정 정확도를 비교 분석하였다. 이를 통해 시뮬레이션 단계 및 기준 토지이용별 추정 정확도가 가장 높은 모델을 결합한 시뮬레이션 통합 모델을 구축하였다. 해당 모델을 활용하여 북한 도시(남포특별시)의 시나리오별 토지이용 변화를 추정하였다. 남포특별시의 토지이용 변화 시뮬레이션 분석은 단계별 비포장도로 일부의 포장화, 철도역 신설, 신규 도심지역 개발을 가정한 시나리오로 진행하였다. 분석결과, 지역의 교통 접근성 변화와 신규 도심지역의 개발 영향은 해당 지역의 도시화는 물론이며 타 지역까지 연계되어 도시화 현상이 나타나게 되는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문은 통일 한국 시대의 북한 도시화 현상을 미시적으로 추정하여, 향후 북한 도시의 개발정책 수립 시 전략적인 대응을 할 수 있는 측면에서 연구의 의의를 지닌다.
목차