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근린환경이 도시활력에 미치는 영향 분석: 도시 빅데이터와 해석 가능한 기계학습을 활용하여

Title
근린환경이 도시활력에 미치는 영향 분석: 도시 빅데이터와 해석 가능한 기계학습을 활용하여
Other Titles
An Analysis of the Impact of Neighborhood Environment on Urban Vitality Using Urban Big Data and Interpretable Machine Learning Model
Author
조월
Alternative Author(s)
CAO YUE
Advisor(s)
이수기
Issue Date
2021. 8
Publisher
한양대학교
Degree
Master
Abstract
활력있는 근린환경을 만드는 것은 지속가능한 도시개발의 중요한 요소 중 하나이며, 도시를 이해하고 평가하는 데 도시활력은 새로운 통찰력을 제공할 수 있다. 특히 활력이 있는 도시환경은 사람들이 도시공간에 대한 주관적 인지를 개선할 수 있어 도시민의 행복감을 높이는 데 매우 중요하다. 따라서 도시의 활력을 이해하는 것은 도시 관리자와 도시 계획자에게 필요하다. 이와 관련해 도시 이론학자인 제인 제이콥스(Jane Jacobs)는 도시활력이 사람의 활동과 근린환경의 상호작용을 통해서 일어난다고 설명하였다. 그 이후로 Lynch는 도시 물리적 속성의 영향을 고려하여 도시 형태(거리, 건물과 도로를 대표하는 주요 요소, Urban Morphology), 도시의 기능(Urban Function)과 사회(Society)는 도시활력의 세 가지 주요 구성 요소를 제시하였다. 도시활력의 중요성이 증가함에 따라 선행연구에서 도시활력을 다양한 방법과 다양한 지표로 예측하고자 하는 연구도 시도되고 있으며, 도시활력에 미치는 다양한 근린환경 요인이 도출되었다. 그러나 기술의 제한으로 대부분의 선행연구는 소규모 사례지역에 국한되어 있고 전통적인 회귀분석 방법론에 의존하고 있다. 나아가, 각 도시환경 요인이 회귀 계수의 영향력과 단일 변수 간의 선형 관계에 국한되어 있으며, 변수의 기여도와 비선형 관계를 이해하는 논문은 아직 부족한 상황이다. 이와 같은 배경으로 본 연구는 다음의 목표를 갖는다. 우선, 분 연구는 서울시 도시활력의 개념은 도시이론가 제시하는 이론을 바탕으로 정의하여 나아가 도시 근린환경 특성이 도시활력과 구체적으로 어떤 관계가 있는지 확인하고자 한다. 둘째, 도시활력을 분석하는데 어떤 모형을 더 적합할지 검증하기 위해 일반 선형회귀 모형과 기계학습 모형을 비교하여 최적 분석모형을 도출하고자 한다. 마지막으로 도출된 최적 모형을 바탕으로 각 변수의 기여도와 비선형관계를 알아보고자 한다. 본 연구는 근린환경 특성의 중요성과 각 설명변수의 구체적인 영향 관계를 분석함으로써 도시활력을 증진시키기 위한 도시공간의 관점에서 정책적 시사점을 제시하는 것을 연구의 최종 목적으로 한다. 본 연구는 위와 같은 목적을 달성하기 위해 서울시를 대상으로 도시이론가 제시하는 이론에 의해 도시활력이 해당 도시 공간에서 사람들이 집중하는 정도로 정의하였다. 나아가 정의된 개념을 바탕으로 최근 빅데이터와 기계학습(Machine Learning)기술의 발전으로, 활용성이 증가하고 있는 도시공간 빅데이터인 생활인구로 도시활력을 측정하였다. 둘째, 선행연구를 참조하여 도시활력에 영향을 미치는 다양한 도시 근린환경 요인을 설명변수로 구축하기 위해 Points-Of-Interest(POI), 스트리트 뷰(Street View) 등 도시 공간 빅데이터를 활용하였다. 또한 도시활력을 정량적으로 예측할 수 있는 일반 선형회귀 모형과 4가지 기계학습 모형을 구축하여, 평가지표를 통해 어떤 모형로 도시활력을 예측하는 것이 더 적합한지 확인하였다. 마지막으로 기계학습의 블랙박스(Black Box)구조를 해석할 수 있는 방법론(Interpretable Machine Learning: IML)을 활용하여, 도시활력에 영향을 미치는 설명변수의 기여도를 도출하고 변수 간의 비선형적인 관계를 확인하고자 한다. 본 연구의 주요 분석결과 및 시사점은 다음과 같다. 우선, 서울시의 도시활력과 대부분의 근린환경 특성 간의 관계는 비선형적인 것으로 나타났다. 또한 각 근린환경 특성에 따라 도시활력과 비선형 관계도 다르게 나타났다. 둘째, 각 설명변수는 도시활력을 예측할때 얼마나 기여했는지 확인하였다. 구체적으로 토지이용 특성의 기여도가 도시활력에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 평가되었다. 그 다음 순서는 교통 특성, POI 시설 특성, 보행환경 특성으로 나타났다. 셋째, 본 논문에서 5가지 모형을 비교함으로써 어떤 모형은 도시활력을 예측하는데 더 적합한지 검증하였다. 구체적으로 4가지 기계학습 모형은 모두 일반 선형 모형에 비해 좋은 성능을 보여주는 것으로 나타났으며, 트리구조에 기반한 XGBoost 모형의 예측 정확도가 가장 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구는 도시활력에 영향을 미치는 요인을 다양한 관점에서 이해하고 도시의 근린환경 특성과 도시활력 간의 관계는 비선형적인 관계가 있다는 것을 실증 분석한 점에서 의의가 있다. 이를 통해, 도시계획적인 관점에서 도시를 보다 활력 있고 지속가능하게 만드는 전략을 제공하는 데 도움이 될 수 있음을 판단된다.
URI
http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000498647https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/163894
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GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > URBAN PLANNING(도시공학과) > Theses (Master)
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