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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
홍성조 (충북대학교) 이윤서 (한국교육개발원)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회논문집 大韓建築學會論文集 第38卷 第3號(通卷 第401號)
발행연도
2022.3
수록면
189 - 198 (10page)

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The shape of land parcels greatly affects land value, the density of buildings, and the shape of a building. Although the Korean system classifies parcel shapes into 6 types, there are irregularly shaped land parcels that cannot be classified. Irregular shaped land parcels impose many restrictions on the arrangement and form of buildings, and these restrictions are even more severe with small parcels. Until now, studies on the shape of parcels have been conducted, but studies on irregularly shaped land parcels have been insufficient. Therefore, this study aims to typify irregular shaped land parcels that are difficult for humans to distinguish by applying machine learning methodology and to identify the characteristics of each type. The subject of this study is irregular shaped land parcels in the class-II general residential areas of Seoul; there were 500 sample parcels extracted and used for analysis. Irregular shaped land parcels were typified using K-means clustering, which is a representative method of unsupervised learning to solve classification problems. Afterwards, the values of Shape Index (SI), STandard Index (STI), and With-depth Ratio (WR), which are indices related to parcel shape, were compared by type. Upon analysis, the types of irregular parcels could be divided into avocado type, potato type, corner type, bell type, stick type, and L-shaped type. The stick type and L-shaped type reflected small SI values. The avocado type, corner type, and L-shaped type revealed small STI values. Lastly, the WR value was substantial for the stick type and L-shaped type.
#부정형필지 #필지형태 #기계학습(머신러닝) #K-평균 클러스터링 #도시공간구조 #Irregular Shaped Land Parcel #Shape of Land Parcel #Machine Learning #K-means Clustering #Urban Spatial Structure

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경 및 선행연구 검토
3. 분석의 틀
4. 분석결과
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (32)

참고문헌 신청
Choi, J., Sim, J., & Kim, B. (2015). A Study on Improvement of Land Characteristic Survey. Daegu, Research Institute of REB. google schola Choi, J., & Lee, S. (2017), A study on the method of land shape recognition using the geometric feature information of parcel and the technique of decision tree, Journal of Real Estate Analysis, 3(1), 19-34. google schola Chun, H. (2020). A study on office rent prediction using extreme learning machine and vector autoregression model, Journal of the Korea Real Estate Management Review, 22, 55-74. google schola Heo, S., Kim, J., & Moon, T. (2018). Predicting crime risky area using machine learning, Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, 21(4), 64-80. google schola Hong, I. (2017). Land use classification using LBSN (Location-Based Social Network) data and machine learning technique, Journal of Korean Cartographic Association, 17(3), 59-67. google schola

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