공간 데이터 마이닝 기법을 이용한 도시성장규칙 추출

목차

1. 연구배경 및 목적

2. Background

3. 연구범위

4. 연구방법

5. 문제점

본문내용

연구배경 및 목적
기존의 도시성장 모델이 단순한 규칙을 바탕으로 수많은 반복을 통해 모델을 이루는 적합한 계수를 찾는 형식
공간 데이터 마이닝 기법을 통해 데이터 간에 내재되어 있는 규칙을 찾고 이를 새로운 데이터에 반영하여 예측
일정 패턴을 정해 놓고 맞추어 나가는 것보다는 실제 데이터에서 규칙을 찾아내 적용하는 것이 더 현실적인 방법
Background
도시성장 모델의 예 (UGM)
USGS, UCSB(Keith C. Clarke)
구조
Cellular Automata, terrain mapping, land cover deltatron modeling
Background
데이터 마이닝
KDD(knowledge Discovery on Database) 의 핵심이 되는 단계
Background
공간 데이터 마이닝
함축적인 지식추출, 공간관계 혹은 공간 데이터베이스 상에 명백히 저장되어 있지 않은 다른 패턴들을 추출하는 것
Background
시공간 데이터
지리영역에서의 변화 이미지 시퀀스
시간에 따라 각 객체의 위치와 이동이 있는 데이터
자연 현상에 있어서의 변화를 묘사하는 데이터
본 연구를 위한 시공간 데이터 : 시간의 추이에 따른 도시역의 확장

키워드

데이터마이닝,   도시성장,   UGM,   시공간 데이터,   공간 데이터 마이닝