파프리카 농장

고정 헤더 영역

글 제목

메뉴 레이어

파프리카 농장

메뉴 리스트

  • 홈
  • 태그
  • 방명록
  • 분류 전체보기 (9)
    • Algorithm (7)
    • Project (2)

검색 레이어

파프리카 농장

검색 영역

컨텐츠 검색

분류 전체보기

  • [Project] 파라메트릭 시뮬레이션 기반 최적 토지이용 제안 – 보행권을 중심으로

    2025.08.14 by 몽골리안 파프리카

  • [Project] 장래인구 추계 모형 다각화를 위한 지역 유형 분류에 관한 연구

    2025.08.14 by 몽골리안 파프리카

  • [Algorithm] New Point 쓰레기 처리 시스템 구축 알고리즘 (2) Data Preprocessing

    2023.02.19 by 몽골리안 파프리카

  • [Algorithm] New Point 쓰레기 처리 시스템 구축 알고리즘 (1) Project Structure

    2023.02.19 by 몽골리안 파프리카

  • [Algorithm] 쓰레기 배출 시뮬레이션 (2)

    2023.01.09 by 몽골리안 파프리카

  • [Algorithm] 쓰레기 배출 시뮬레이션 (1)

    2023.01.09 by 몽골리안 파프리카

  • [Algorithm] 도시화과정 시뮬레이션

    2023.01.02 by 몽골리안 파프리카

  • [Algorithm] 클러스터링 심화_이미지 처리 1 (2)

    2022.12.25 by 몽골리안 파프리카

[Project] 파라메트릭 시뮬레이션 기반 최적 토지이용 제안 – 보행권을 중심으로

1. 서론1) 연구 배경 및 목적 1, 2기 신도시는 학교·생활 편의시설 도보 접근성 저하, 단지·생활권 간 단절, 낮은 공원·녹지 접근성으로 인한 미흡한 보행 환경에 더불어 자동차 중심 설계로 인한 문제점이 지적되어 왔다. 이를 극복하기 위한 3기 신도시 계획이 ‘사람 중심 보행 친화’를 기치로 내걸고 있는 점에서 도시 계획의 보행 환경 조성과 연결성 확보는 가장 중요한 고려 사항 중 하나라고 볼 수 있다. (성현곤, 2019; 윤신희·이세훈, 2021; 백일순·최선영, 2022) 이러한 신도시 조성 사업 중 공공택지지구는 ‘가로공간 중심 공유도시’ 조성을 기치로 가로공간을 생활 중심으로 하여 생활 공간의 유기적 연결성을 강조하고 있다. 동시에 3기 신도시 계획에 대한 평가 지표 역시 개발되고 있다. ..

Project 2025. 8. 14. 16:18

[Project] 장래인구 추계 모형 다각화를 위한 지역 유형 분류에 관한 연구

1. 서론1) 연구배경 및 목적 우리나라의 인구 감소 및 지역 소멸은 이미 국가적 추세이자 우리 사회가 직면한 중대한 문제로 나타나고 있다. 행정안전부에서 지정한 인구감소 지역은 2024년 기준 총 89개 시군구로, 대부분 비수도권 소규모 지방자치단체와 부산, 대구, 인천 일부 지역이 포함되었다. 특히, 2024년, 부산광역시가 산업연구원에서 조사한 인구소멸 위험지수 0.49를 기록하며 광역시 최초로 소멸 위험 지역에 들어섰으며, 감사원은 2047년에는 전국 모든 지역이 소멸 위험 단계에 진입할 것으로 전망했다. 이처럼, 인구 감소는 단순한 지역적 문제를 넘어서 국가적 위협으로 작용하고 있다. 이러한 인구 감소 추세의 흐름에 발맞춰 합리적인 계획인구 추정을 바탕으로 하는 도시·군기본계획이 수립될 필요가 ..

Project 2025. 8. 14. 16:03

[Algorithm] New Point 쓰레기 처리 시스템 구축 알고리즘 (2) Data Preprocessing

아래 Project Structure 에 나온 순서대로 데이터 전처리를 수행한다. (1) 사당 4동 추출 프로젝트 대상지는 행정동 단위로 선정한다. 쓰레기 수거 업체가 행정동 단위로 선정되는 경우가 많기 때문이다. 때문에 행정동 경계 데이터 중 대상지를 추출하여 사용한다. 이번에는 사당 4동을 추출하여 사용한다. 행정동 경계를 추출한 뒤 서울시 전체 건물, 건물 출입구, 도로 데이터 중 대상지 (사당 4동) 만을 추출한다. #%% Data Preprocessing - (1) 사당 4동 # (1) SADANG 4 sd = gpd.read_file(load_dir + '/haengjeongdong/Z_SOP_BND_ADM_DONG_PG.shp', encoding='cp949') sd = sd[sd['ADM_..

Algorithm 2023. 2. 19. 23:38

[Algorithm] New Point 쓰레기 처리 시스템 구축 알고리즘 (1) Project Structure

NEW POINT 프로젝트는 기존 문전 수거방식이 주를 이루는 쓰레기 수거 시스템을 거점형 수거 방식으로 변경함으로써 보다 효율적, 경제적 쓰레기 처리 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 이전에 포스팅한 쓰레기 배출 시뮬레이션 역시 본 프로젝트의 일환으로 쓰레기 배출량을 예측하기 위해 고안되었다. 본 포스팅은 쓰레기 배출 시뮬레이션 알고리즘을 포함한 쓰레기 거점 설치 최적 장소 선별 및 수거 경로 추출 알고리즘 등을 결합한 단일의 프로젝트에 대한 설명을 기술한다. 프로젝트는 크게 3 파트로 구성된다. 1. 데이터 준비 2. 데이터 전처리 3. 알고리즘 적용 1. 데이터 준비 위 도식도에는 1. 데이터 준비 과정은 포함되어 있지 않다. 프로젝트에서 사용되는 원천 데이터는 다음과 같다. 번호 변수 명 데이..

Algorithm 2023. 2. 19. 17:00

[Algorithm] 쓰레기 배출 시뮬레이션 (2)

정제한 데이터에 필지 별로 거점을 부여한다. 정확히는 행위자가 이용할 것으로 예상되는 거점을 matching 한다. 17개 거점 중 행위자가 어떤 거점을 이용할까. 당연히 제일 가까운 곳을 이용할 가능성이 크다. 해서, 행위자 기준 100m 이내에 위치한 거점을 대상 거점으로 부여했다. 100m 이내에 거점이 없는 행위자는 150m 이내 가장 가까운 거점 한 곳을 부여했다. #%% New Point 좌표 생성 new_point = {'point_number':range(0, 17), 'geometry':[Point(197386.30,442712.87), Point(197538.45,442701.02), Point(197443.36,442582.25), Point(197398.14,442500.79), P..

Algorithm 2023. 1. 9. 16:46

[Algorithm] 쓰레기 배출 시뮬레이션 (1)

소위 '빌라촌'의 고질적 문제는 주차와 쓰레기 문제 등이 있다. 골목길을 넓히고 유휴부지를 충분히 확보하면 해결될 문제들이지만, 현실적으로 쉽지 않다. 동시에 꼭 해결되어야 할 문제이기도 하다. 해서, 지난 학기 도시재생 수업 중 '사당 4동 도시재생 프로젝트 과제' 를 통해 사당 4동의 쓰레기 문제를 해결하기 위한 방안으로 강구해낸 방법이 쓰레기 수거 방식의 변화였다. 우리나라의 쓰레기 수거 체계는 크게 3가지로 나눌 수 있다. 문전수거 방식 / 거점형 수거 방식 / 혼합형 수거 방식 이 그것이다. 먼저 문전수거 방식은 말 그대로 각자 집 앞에 쓰레기를 배출하는 방식이다. 배출 요일과 시간이 정해져 있어서 해당 시점에 쓰레기를 배출해야 한다. 대부분 빌라촌에서 사용되는 방식이며, 규칙만 존재할 뿐 관리..

Algorithm 2023. 1. 9. 15:29

[Algorithm] 도시화과정 시뮬레이션

셀룰러 오토마타 (Cellular Automata) 는 유한한 격자 공간 내에서 세포(CA) 의 움직임을 구현한 알고리즘이다. 각 세포는 일정한 상태를 (예를 들면 생존/죽음 과 같은) 가지며, 시간의 흐름에 따라 일정한 규칙을 적용 받는다. 대표적 알고리즘 적용 사례로는 '생명게임' 이 있다. 다음은 '생명게임' 을 구현한 코드와 결과이다. import cellpylib as cpl cellular_automaton = cpl.init_simple2d(60, 60) cellular_automaton[:, [28,29,30,30], [30,31,29,31]] = 1 # Glider cellular_automaton[:, [40,40,40], [15,16,17]] = 1 # Blinker cellular_..

Algorithm 2023. 1. 2. 17:23

[Algorithm] 클러스터링 심화_이미지 처리 1 (2)

이번엔 좌표 값을 부여한 뒤 DBSCAN 을 이용해서 테두리 부분만 남겨본다. 빨간색만 남겨주기 위해 빨간색의 label 인 4 만 남긴다. 몰랐는데 np.where 를 쓰면 array 를 담은 tuple 이 반환된다. tuple 형태로는 아무것도 할 수 없으므로 tuple 속 array 를 꺼내서 2차원 numpy array 로 바꿔주었다. # 빨간색만 남기기 target = np.where(pos == 4) target = np.concatenate([target[1].reshape(target[1].shape[0], 1), target[0].reshape(target[0].shape[0], 1)], axis=1) 그 다음, 좌표 값을 부여해준다. 좌표 값을 어떻게 부여해야 하나 고민하다가 픽셀 위치..

Algorithm 2022. 12. 25. 15:08

추가 정보

인기글

최신글

페이징

이전
1 2
다음
TISTORY
파프리카 농장 © Magazine Lab
페이스북 트위터 인스타그램 유투브 메일

티스토리툴바