의사결정나무와 서포트 벡터 머신 모델을 활용한 토지이용 변화 시뮬레이션: 통일 후 북한 도시를 대상으로
Simulating Land Use Change Using Decision Tree and SVM Model : A Case Study of North Korea’s City after the Unification
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초록
본 논문의 목적은 시뮬레이션 분석을 통한 통일 이후 북한 특정 도시를 대상으로 하여 토지이용 변화를 추정하는 것이다. 시뮬레이션 분석은 도시화 패턴 탐색을 위한 모델 적합도 연구와 시뮬레이션 결과에 따른 유효성 검증, 북한 도시 토지이용 변화 시뮬레이션 분석으로 구분된다. 도시화 패턴 탐색을 위한 모델링에 있어 적합한 방법론을 선정하기 위해서 통계 분석의 일종인 다항로지스틱 회귀분석과 머신러닝의 일종인 의사결정나무, 서포트 벡터 머신 알고리즘을 활용한 분석을 통해 토지이용 변화 추정 정확도를 비교 분석하였다. 이를 통해 시뮬레이션 단계 및 기준 토지이용별 추정 정확도가 가장 높은 모델을 결합한 시뮬레이션 통합 모델을 구축하였다. 해당 모델을 활용하여 북한 도시(남포특별시)의 시나리오별 토지이용 변화를 추정하였다. 남포특별시의 토지이용 변화 시뮬레이션 분석은 단계별 비포장도로 일부의 포장화, 철도역 신설, 신규 도심지역 개발을 가정한 시나리오로 진행하였다. 분석결과, 지역의 교통 접근성 변화와 신규 도심지역의 개발 영향은 해당 지역의 도시화는 물론이며 타 지역까지 연계되어 도시화 현상이 나타나게 되는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문은 통일 한국 시대의 북한 도시화 현상을 미시적으로 추정하여, 향후 북한 도시의 개발정책 수립 시 전략적인 대응을 할 수 있는 측면에서 연구의 의의를 지닌다.
Abstract
This study aims to estimate land-use changes in North Korea’s city after the unification through simulation. The simulation analysis consists of exploration of urban patterns, validation of simulated results, and analysis of the land-use changes in the future. The estimation accuracy of land use change was measured by polynomial regression analysis, decision tree analysis and support vector machine analysis. On this basis, suitable methodologies were selected for the modeling of the urban pattern search. The hybrid model uses the ‘C5.0’, a kind of decision tree algorithm and the ‘RBF kernel’, a kind of support vector machine algorithm. The land use change of North Korea’s city (Nampo City) was estimated based on this model. The scenario of newly constructing roads and railroad stations, and developing new urban areas was used in the simulation. The simulated results showed that the urban sprawl impact through improvement of traffic accessibility and the development of new urban areas could be linked to the region and other regions. This study could provide a strategic guidance for policy when the unification of Korea will be on the process.
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