기후위기 시대에 도시 단위의 수송부문 탄소배출량 저감 정책 지원을 위한 Activity Based Model 기반 도시통합모델 개발 연구
이 연구의 최종목표는 '기후위기'시대를 맞이한 우리나라의 도시단위 수송(통행)부문 탄소저감 정책을 효율적으로 이행할 수 있는 'ABM(Activity-Based Model) 기반 도시통합모델을 개발 및 활용'하는 것임. ABM 기반 도시통합모델을 활용한 수송(통행)부문 탄소배출량 산정 및 분석 결과는 미래의 변화에 대응할 수 있고, 증거기반 정책 실현을 위...
기후위기시대
도시단위 탄소저감 정책
수송부문 탄소배출량
도시통합모델
활동자-기반 도시통합모델 개발
2
주관|
2021년 3월-2022년 12월
|210,000,000원
디지털 뉴딜 시대에 공간정보 지능화를 통한 탄소제로 관련 도시정책 예측평가-추진지원시스템 개발
- 1차 년도 연구내용의 핵심은 ‘도시정책 시나리오 예측 시스템’ 개발을 위한 데이터의 수집 및 정제와 입력데이터의 데이터 프레임을 구축하는 것임
① 입력데이터 수집과 구축 : 예측모형에 투입되는 입력데이터의 적절한 데이터 체계(공간단위, 파일형식 등)를 고찰함. 공공에서 제공하는 관련 데이터를 수집하고, 분석에 활용가능 하도록 가공·전처리(집계, 지표화, 정제)를 수행함
② 예측모형과 기술 개발 : 예측기술 알고리즘을 구상하기 위하여 도시공간구조, 존(Zone)단위 도시변화, 예측기술 관련 분석방법론과 관련된 이론/선행연구를 고찰함. 거시모형의 하위모델의 구성을 파악하고 개선가능성을 검토하여, 전 과정의 연구를 수행하기 위한 기반을 마련함
③ 도시정책 시나리오 예측시스템 개발 : ‘도시정책 시나리오 예측시스템’을 개발하기 이전에 시스템의 전체적 구조를 구상하는 단계를 수행하기 위하여 URL, 매뉴얼, 데이터 목록 등이 포함된 기초 알고리즘을 설계함. 알고리즘을 점검하고 재구축하는 과정을 거쳐 시스템 개발에 사용할 최적의 프로토타입을 도출함
- 2차 년도의 주요연구내용은 예측기술과 모형의 개발을 위한 실증연구 수행과 모형 개선이며, 최종적으로 ‘도시정책 시나리오 예측시스템’을 구축하는 것이 최종목표임
① 입력데이터 수집과 구축 : 1차 년도 연구를 표준화·체계화된 데이터와 2차 년도 실증연구 결과를 통해 도출한 계수 값을 결합함. 이를 통해 본 연구의 최종목표인 ‘도시정책 시나리오 예측시스템 개발’의 기반을 마련함
② 예측모형과 기술 개발 : 예측기술 개발에 활용할 적절한 분석기법을 검토하고 이를 실증연구에 적용하여 연구결과를 바탕으로 예측모형을 개발함. 과거 데이터에 예측모형을 적용한 후, 현재 데이터와 비교함으로써 분석결과의 신뢰도를 검증하고 예측모형을 고도화하는 과정을 거쳐 최적모형을 도출함. 또한 미래 추정결과를 DB로 구축함으로써 향후 도시정책 의사결정에 활용할 수 있도록 함
③ 도시정책 시나리오 예측시스템 개발 : ‘도시정책 시나리오 예측시스템’에 입력데이터를 탑재하여 공간정보를 표출함으로써 정보조회 기능을 구현함. 2차 년도 연구를 통해 개발한 예측모형을 시스템에 탑재하여 현재와 미래시점의 도시공간정보를 표출하는 알고리즘을 개발함. 또한, 시스템이 안정적으로 구동되는지 시스템의 성능 테스트를 시행함
디지털 뉴딜 시대에 공간정보 지능화를 통한 탄소제로 관련 도시정책 예측평가-추진지원시스템 개발
- 1차 년도 연구내용의 핵심은 ‘도시정책 시나리오 예측 시스템’ 개발을 위한 데이터의 수집 및 정제와 입력데이터의 데이터 프레임을 구축하는 것임 ① 입력데이터 수집과 구축 : 예측모형에 투입되는 입력데이터의 적절한 데이터 체계(공간단위, 파일형식 등)를 고찰함. 공공에서 제공하는 관련 데이터를 수집하고, 분석에 활용가능 하도록 가공·전처리(집계, 지표화, 정제)를 수행함 ② 예측모형과 기술 개발 : 예측기술 알고리즘을 구상하기 위하여 도시공간구조, 존(Zone)단위 도시변화, 예측기술 관련 분석방법론과 관련된 이론/선행연구를 고찰함. 거시모형의 하위모델의 구성을 파악하고 개선가능성을 검토하여, 전 과정의 연구를 수행하기 위한 기반을 마련함 ③ 도시정책 시나리오 예측시스템 개발 : ‘도시정책 시나리오 예측시스템’을 개발하기 이전에 시스템의 전체적 구조를 구상하는 단계를 수행하기 위하여 URL, 매뉴얼, 데이터 목록 등이 포함된 기초 알고리즘을 설계함. 알고리즘을 점검하고 재구축하는 과정을 거쳐 시스템 개발에 사용할 최적의 프로토타입을 도출함 - 2차 년도의 주요연구내용은 예측기술과 모형의 개발을 위한 실증연구 수행과 모형 개선이며, 최종적으로 ‘도시정책 시나리오 예측시스템’을 구축하는 것이 최종목표임 ① 입력데이터 수집과 구축 : 1차 년도 연구를 표준화·체계화된 데이터와 2차 년도 실증연구 결과를 통해 도출한 계수 값을 결합함. 이를 통해 본 연구의 최종목표인 ‘도시정책 시나리오 예측시스템 개발’의 기반을 마련함 ② 예측모형과 기술 개발 : 예측기술 개발에 활용할 적절한 분석기법을 검토하고 이를 실증연구에 적용하여 연구결과를 바탕으로 예측모형을 개발함. 과거 데이터에 예측모형을 적용한 후, 현재 데이터와 비교함으로써 분석결과의 신뢰도를 검증하고 예측모형을 고도화하는 과정을 거쳐 최적모형을 도출함. 또한 미래 추정결과를 DB로 구축함으로써 향후 도시정책 의사결정에 활용할 수 있도록 함 ③ 도시정책 시나리오 예측시스템 개발 : ‘도시정책 시나리오 예측시스템’에 입력데이터를 탑재하여 공간정보를 표출함으로써 정보조회 기능을 구현함. 2차 년도 연구를 통해 개발한 예측모형을 시스템에 탑재하여 현재와 미래시점의 도시공간정보를 표출하는 알고리즘을 개발함. 또한, 시스템이 안정적으로 구동되는지 시스템의 성능 테스트를 시행함
■ 연차별 연구목표와 내용
이 연구는 ‘①도시공간 빅데이터 구축’, ‘②빅데이터 기반 실증연구’ ‘③미시단위 예측모형 개발’ 부문으로 나뉘며, 각 부문의 연차별 연구목표 및 내용은 다음과 같음
□ [1차년도 연구목표] ‘데이터를 수집하여 체계화하고, 관련 이론·선행연구와 분석방법론을 검토’
1. 공공에서 제공하는 도시관련 빅데이터를 수집함. 이 과정에서 행정동, 필지, 건물 등 거시·미시공간단위에 해당되는 데이터를 모두 수집함
2. 도시공간구조, 필지단위 도시변화, 빅데이터 분석방법론과 관련된 이론과 선행연구를 고찰함
3. 미시공간단위 변화 예측모형 개발을 위한 인공지능 분석방법론을 고찰함
□ [2차년도 연구목표] ‘빅데이터 DB 구축과 실증연구를 통한 미시공간단위 변화 예측모형 개발’
1. 다양한 형태의 도시관련 빅데이터를 실증연구에 활용할 수 있도록 공간데이터로 전환하고, 통합 DB를 구축함
2. 이를 활용하여 미시단위 변화의 공간특성과 영향요인을 실증 분석함. 이 과정에서 기존의 방법론과 함께, 1차년도에서 검토한 인공지능 분석방법론을 적용함. 실증연구결과를 바탕으로 도시 내 미시공간단위 변화의 영향요인을 도출함
3. 도출된 영향요인과 인공지능 기술 적용을 통해 빅데이터·인공지능 기반의 미시공간단위 변화 예측모형을 개발함. ②의 실증연구 결과와 모형을 통한 예측결과를 비교함으로써 모형을 고도화하고, 최종 모형을 개발함
■ 연구의 주요방법
- 도시 빅데이터는 필지단위 정보, 입지특성, 근린환경으로 구분하여 구축함
- 필지단위 정보는 건축물대장을 이용하여 건물유형, 용도별 연면적, 건축년도, 공시지가, 필지규모가 있음
- 입지특성은 용도지역, 교통접근성, 도심까지 거리 등을 포함함
- 근린환경은 일정거리 안에 포함되는 주거, 상업, 공원용지 비율, 교육 및 생활시설 수가 포함됨
□ 인공지능 기술 중 예측성능이 우수한 머신러닝 기법을 활용함. 데이터 전처리는 도시 빅데이터의 이상치를 처리하기 위함이고, 예측 알고리즘은 머신러닝의 지도학습을 통한 실증분석결과를 기반으로 구축함
□ 한편, 소규모 도시개발에 있어 개발주체(개인/기업)의 특성이 중요한 역할을 하지만 개인 활동자와 관련된 데이터는 향후에도 구득하기 어려울 것으로 예상됨. 따라서 이 연구의 내용적 범위는 공간적 특성에 의한 개발수요 잠재력(확률)을 예측하는 수준으로 한정함
■ 연구의 추진전략
□ 첫째, 연구를 수행하기 위한 통합DB를 구축함. 연속지적도를 기초로 공간정보 등을 필지단위로 구축함. 미시데이터는 다양하게 제공되고 있으나, 정형화 되어 있지 않기 때문에 필지단위의 데이터를 구축하기 위하여 빅데이터 처리방법, 공간데이터화 등을 활용해야 함. 또한, 공공데이터 외에도 도시공간구조를 반영할 수 있는 GIS분석, 지표개발방법을 활용함.
□ 둘째, 데이터를 기반으로 한 모형을 개발함. 실증분석방법으로 통계모형과 머신러닝기법을 적용함. 두 방법을 동시에 적용함으로써 예측모형의 당위성을 제시함
□ 셋째, 예측모형을 이용하여 도시 시나리오별 필지변화 결과를 추정함. 시나리오별 필지단위 변화를 데이터 기반으로 검증하고, 전문가 자문을 수행함. 더 나아가 도시계획 실무에 활용할 수 있는 방안 및 가이드라인을 제시함
○ 본 연구는 도시활동 입지유형별 지식형 정보 제공 시스템 개발을 위해, “①미시공간단위(필지단위) 정보” 구축, “②보행경로기반 공간범위(보행생활권)” 방법론 탑재, “③도시활동 입지유형(주거입지/상업입지)” 연구 부문의 주관연구기관과, ④시스템 개발 부문의 위탁연구기관으로 역할을 분담하였으며, 각 연차별 연구목표 및 부문별 연구내용은 다음과 같음
주관연구기관
①미시공간단위 정보 ②보행경로기반 공간범위 ③도시활동 입지유형
- 1차 년도 연구목표는 공간데이터의 수집과 보행경로기반 보행생활권 산출 및 적용임
①미시공간단위(필지단위) 정보: 공공데이터 중 구득이 가능한 거시·미시단위의 공간형상(행정구역과 필지)·속성정보(기초특성과 인문·사회·통계정보)를 수집하고 이를 결합함. 이 과정에서 표준화·체계화된 기준을 적용하여 정보의 가용성을 높임
②보행경로기반 공간범위: 보행경로기반의 공간범위 설정을 위해 필지의 주변지역을 정의하는 대표적 활동범위를 산출하고 이를 기반으로 보행생활권을 설정함. 미시공간의 보행경로 분석을 위해 보행자 네트워크 정보를 활용하고자 함. 설정된 보행생활권을 ①에서 구축한 공간데이터에 적용하여 보행생활권 별 공간형상·속정정보를 정의함
③도시활동 입지유형: 도시활동 입지유형을 주거입지와 상업입지로 정의하고, 이들의 입지와 관련된 지식형 정보를 제공하고자, 적합한 정보 분류가 필요함. 이를 위해, 도시활동 입지유형별 영향요인에 대한 문헌검토를 진행하고, 실증연구를 통해 입지와 관련된 도시공간지표를 연구함. 실증연구결과를 바탕으로 1차적인 지식형 정보를 생성함
- 2차 년도 연구목표는 공간데이터와 지식형 정보를 결합하고, 보행생활권이 적용된 지식형 정보를 도시활동 입지유형별로 분류하는 것임
①미시공간단위(필지단위) 정보: 1차 년도 연구를 통해 표준화·체계화된 공간데이터와 1·2차 년도 실증연구 결과(③)를 통해 생성한 지식형 정보를 결합함. 이를 통해 본 연구의 최종목표인 도시활동 입지유형별 지식형 정보 제공 시스템 개발의 기반을 마련함
②보행경로기반 공간범위: 1차 년도 연구에서 적용한 보행생활권 별 공간형상·속성정보와 1차 년도 실증연구 결과(③)를 바탕으로, 대표적 활동범위에 기반한 보행생활권의 적정성을 검증함. 검증을 통해 도시활동 입지유형별 보행생활권 설정을 고도화함
③도시활동 입지유형: 고도화된 보행생활권 설정 방법을 적용하여 도시활동 입지유형별 실증연구를 수행하고, 2차적인 지식형 정보를 생성함. 거시·미시단위 공간데이터 기반의 정보생성을 위해, 도시활동 입지유형별 주변지역의 공간 요인을 검토하고, 정보를 분류함으로써 도시활동 입지유형별 지식형 정보 조회를 위한 기반을 마련함
위탁연구기관
④시스템 개발
- 1차 년도 연구목표는 주관연구기관의 ③도시활동 입지유형 1차 년도 연구결과를 바탕으로, 도시활동 입지유형별 시스템의 카테고리를 구성하고, 입지유형별 정보 제공을 위한 정보 조회 기능 알고리즘을 개발하는 것임
- 2차 년도 연구목표는 주관연구기관의 1·2차 년도도 도시활동 입지유형별 실증연구(③)를 바탕으로 보행생활권 내 정보조회 기능을 구현하고, 이에 미시공간단위 정보(①)를 연계하여 도시활동 입지유형별 지식형 정보제공 시스템을 개발함