Google Street View와 딥러닝을 활용한 서울시 녹지 형평성 분석 : NDVI와 가로이미지 기반 녹지 산출방법과의 비교를 중심으로Analysis of the Green Equity Using Google Street View and Deep Learning in Seoul, Korea : Focused on the Comparison between NDVI and Street Image-Based Green Calculation Method
- Other Titles
- Analysis of the Green Equity Using Google Street View and Deep Learning in Seoul, Korea : Focused on the Comparison between NDVI and Street Image-Based Green Calculation Method
- Authors
- 기동환; 김선재; 이수기
- Issue Date
- Jun-2021
- Publisher
- 대한국토·도시계획학회
- Keywords
- 녹지 형평성; 가로녹시율; 구글 가로 이미지; 딥러닝; 의미론적 분할; Green Equity; Green View Index; Google Street View; Deep Learning; Semantic Segmentation
- Citation
- 국토계획, v.56, no.4, pp.194 - 211
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 국토계획
- Volume
- 56
- Number
- 4
- Start Page
- 194
- End Page
- 211
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/141620
- DOI
- 10.17208/jkpa.2021.08.56.4.194
- ISSN
- 1226-7147
- Abstract
- 본 연구의 목적은 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 서울시를 대상으로 행정동별 기존 녹지 산출방법으로 산출한 녹지양과 새로운 산출방법인 Google Street View(이하 GSV) 및 컴퓨터 비전을 이용한 가로녹시율을 산출한다. 기존 녹지 산출 방법은 선행연구에서 주로 사용한 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), 토지피복 데이터를 통해 산출한 공원 및녹지면적 두 가지를 활용한다. 이후 서울시 행정동을 대상으로산출한 세 가지 녹지변수의 분포를 확인 및 비교한다. 둘째, 본 연구에서는 이들 녹지 변수와 취약계층을 대변할 수 있는 행정동별인구사회경제 속성과의 공간 회귀분석을 실시한다. 이는 서울시내 분포되어 있는 녹지와 취약계층 거주지와의 관계를 분석함으로써 각 녹지변수별 불평등 정도를 확인 및 비교하고자 함이다.
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