메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김승호 (Dongguk University) 양병윤 (Dongguk University)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제43권 제1호
발행연도
2025.2
수록면
77 - 89 (13page)
DOI
10.7848/ksgpc.2025.43.1.77

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구는 성남시를 대상으로 거리뷰 이미지와 딥러닝 기술을 활용하여 도시이미지 점수를 정량적으로 평가하고, 신도시와 구도시의 상대적 이미지 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. Place Pulse 2.0 데이터셋을 활용하여 ResNet-152 모델을 학습시킨 뒤, 성남시의 도시이미지 점수를 Safety, Lively, Wealthy, Beautiful, Boring, Depressing의 6가지 지표로 측정하였다. 분석 결과, Safety, Beautiful은 구도시에서, Boring은 분당신도시에서 높게 나타났고, Depressing은 구도시와 분당신도시가 높은 것으로 확인되었다 Wealthy와 Lively의 경우 전역적인 분포를 보였다. 상관관계 분석을 통해 Safety와 Boring 간의 음의 상관관계 등이 규명되었다. 이러한 결과는 신·구도시의 상대적인 도시이미지 특성을 명확히 보여준다. 본 연구는 신속하고 표준화된 도시이미지 평가 방법론을 제시함으로써, 도시 정책 수립 및 신·구도시 개발 전략 수립에 필요한 실증적 데이터를 제공하는 데 기여한다.

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 선행연구 검토
3. 연구 방법 및 데이터 수집
4. 연구 결과
5. 논의 및 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092610779