[학위논문] 머신러닝 기법을 적용한 통일 후 북한 도시 토지이용 변화 시뮬레이션

... 연구와 시뮬레이션 결과에 따른 유효성 검증, 향후 북한 도시의 토지이용 변화 시뮬레이션 분석으로 구분된다. 도심화 패턴을 가장 유의성 높게 반영하는 모델을 선정하기 위해서 통계 분석의 일종인 다항 로지스틱 회귀 분석과 머신러닝의 일종인 의사결정나무, 서포트 벡터 머신 알고리즘을 활용한 분석을 통해 토지이용 변화 추정 정확도를 비교 분석하여 도심화 패턴 탐색을 위한 모델링에 있어 적합한 방법론을 선정하였다. 유효성 검증이 진행된 적합한 모델을 선정하여 북한 도시 데이터를 적용하여 향후 북한 도시의 토지이용 변화 시뮬레이션 분석을 진행하였다. 시뮬레이션 분석은 지리 정보 시스템, 통계 분석, 머신러닝 기법을 접목한 분석 방법이라고 할 수 있다. 기존의 연구에서 진행되었던 토지이용 변화 요소에 대한 변수의...

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

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 회귀 분석과 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...