최근 머신러닝은 빅데이터에 대한 분석방법으로서 학습을 통한 지능화된 문제해결 방안으로서 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 LBSN 데이터와 머신러닝 방식을 이용하여 토지이용현황을 파악하는 분석을 시도하였다. 도시계획에 있어서 토지이용현황의 파악은 직접적인 현장 조사에 의존해 왔다. 최근 스마트폰 사용자가 증가하면서 등장하고 있는 위치기반 소셜미디어의 자료들 은 토지이용의 상황을 반영하는 빅데이터로서, 머신러닝 방법론은 이들에 대한 자동화된 분석을 할 수 있게 한다. 본 연구에서는 LBSN 자료와 머신러닝 기법을 이용하여 토지이용을 예측하는 모델을 개발하여 실제 토지이용현황 자료와의 비교분석을 수행하였다. 이러한 분석을 통해 LBSN자료를 이용한 토지이용현황의 자동화된 분석 방안에 대해 연구하였다.

Recently, machine learning is an analytical method for big data, and interest is increasing as an intelligent problem solving method through learning. In this paper, we tried to analyze land use status using LBSN data and machine learning method. The identification of land use status in urban planning has relied on direct field surveys. Recently, the data of location - based social media emerging as users of smartphone are big data reflecting the situation of land use, and machine learning methodology enables automated analysis of these. In this study, a model for predicting land use was developed using LBSN data and machine learning technique and compared with actual land use data. Through this analysis, an automated analysis method of land use status using LBSN data was studied.

요약
 Abstract
 I. 서론
 II. 관련연구
 III. 연구방법 및 연구자료
 IV. 사례연구
 V. 결론
 참고문헌

• 홍일영(남서울대학교 공간정보공학과 조교수) | Ilyoung Hong (Assistant Professor, Department of GIS Engineering, Namseoul University)