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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
기동환 (Hanyang University) 김선재 (Hanyang University) 이수기 (Hanyang University)
저널정보
대한국토·도시계획학회 국토계획 國土計劃 第56卷 第4號(通卷 第257號)
발행연도
2021.8
수록면
194 - 211 (18page)

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Urban green has various benefits, including promoting physical activity, improving residents’ health, and mitigating urban heat islands. Hence, urban green is considered essential for urban residents, but green inequity issues are being raised. Although several studies have analyzed green equity with the traditional measurement method, the conventional approach is limited in its inability to reflect the actual degree of the green exposure of residents. To fill this gap, this study aims to identify the actual green equity using the Green View Index (GVI), which can represent actual green exposure. This study utilized Google Street View (GSV) and computer vision techniques to measure the GVI. The normalized difference vegetation index (NDVI) and geographic information system (GIS) based green area variables, which are traditional green area variables, were used to compare these distributions with GVI. Furthermore, this study identified the degree of green equity through the relationship between the distribution of green variables and the vulnerable groups. In terms of statistical model, the spatial lag and spatial error models were used to control the spatial autocorrelation. The results of this study are as follows. First, there were significant distributional differences between traditional green variables and GVI. Specifically, traditional green variables were high in the periphery of Seoul. GVI, however, was shown as cold-spots in these areas and highly concentrated in Gangnam, Seocho, and Songpa-gu. Second, the GVI model showed a lack of street greenery where numerous vulnerable people live, unlike traditional green variable models. Specifically, low-income people tend to live in neighborhoods with less street vegetation. Therefore, the government should implement green supply policies for these target neighborhoods. Regarding the methodological perspective, the results indicate that the degree of green inequality may vary depending on the green measurement methods. Moreover, plans for the supply of green should be based on GVI that can represent the actual degree of the exposure of residents.
#녹지 형평성 #가로녹시율 #구글 가로 이미지 #딥러닝 #의미론적 분할 #Green Equity #Green View Index #Google Street View #Deep Learning #Semantic Segmentation

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 고찰
Ⅲ. 방법론
Ⅳ. 분석결과
Ⅴ. 결론
인용문헌 References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
고영주 / 2019 / 서울지역 녹지서비스의 환경형평성 분석- 중구, 성동구, 동대문구를 사례로 - / 한국조경학회지 47(2):100~116 dbpia 김미현 / 2015 / 환경형평성을 고려한 서울시 공원입지 분석: ArcGIS의 중첩분석 및 접근성분석기법의 응용 / 지방행정연구 29(2):77~105 dbpia 김용국 / 2015 / 서울시 근린공원 서비스의 질적 평가 및 형평성 분석 / 도시설계 16(6):133~149 dbpia 신지영 / 2009 / 도시공원 분포의 형평성 분석에 관한 연구 -성남시 사례를 중심으로- / 한국환경복원기술학회지 12(2):40~49 google schola 정명희 / 2012 / MODIS NDVI 시계열 패턴 변화를 이용한 산림식생변화 모니터링 방법론 / Spatial Information Research 20(4):47~55 google schola

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