- 학술지명: Cities

- 권호: Volume 151,2024

- 논문제목: DEEP LEARNING APPROACH TO ANALYZE URBAN SPATIAL DISPARITIES IN RASON, NORTH KOREA: USING SATELLITE, GIS AND INTERVIEW DATA

- 저자명: Si-Hyo Lee(Soongsil Institute for Peace and Unification, Soongsil University, South Korea)

Moon-Gi Suh(Department of Information Sociology, Soongsil University, South Korea)

Sung-Bae Kim(Department of Public Administration, Soongsil University, South Korea)

Myeongsook Baek( Soongsil Institute for Peace and Unification, Soongsil University, South Korea)

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0264275124003238 

이 연구는 딥러닝 기반 RS, GIS, Big data 분석을 통해 평양에서 도시빈곤층 거주지역의 위치와 특성을 밝히고 있다. 

연구 과정에서는 평양시 주민의 거주지역을 5개 class로 구분하고, 각 클래스 별 공간적 특성과 변수 간 특징을 비교 분석함으로써 빈곤층 거주지역의 위치와 특성을 규명했다. 

통계자료의 부족과 도시 접근 불가능성을 보완하기 위해 설계에서는 평양 거주 경험을 가진 탈북민 8명과 심층인터뷰를 통해 평양 도시공간의 이해, 변수 추출, 결과에 대한 해석과정을 거쳤다. 

연구 결과 평양 빈곤 지역은 ‘주거환경’, ‘경제 지표’, ‘접근성’, ‘블록활성화’ 모두 낮게 나타났으며, 개별 변수인 단층 슬레이트 지붕집(땅집) 밀도는 가장 높게, 야간조도, 자동차 수, POI 밀도는 가장 낮게 나타났다. 

이 연구는 평양 도시빈곤의 위치뿐 아니라 개발도상국 도시 빈곤과의 차이점을 밝히고, 동시에 통계자료가 존재하지 않고 접근이 불가능한 도시에 대한 ‘Machine-Human Sequential Design (MHSD)’ 연구 방법론을 제시하고 있다.