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NTIS 바로가기어떤 지역에 대하여 유동 인구 수를 사전에 예측할 수 있다면, 이를 다양한 분야에서 사전 대응, 최적화, 효율화 등에 활용할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 기계 학습 알고리즘을 이용하여 유동인구를 분석하고 시간 별로 예측하는 연구를 진행하였다. 예측의 대상이 되는 인구 수 데이터는 통신 기지국 데이터를 활용하였고, 이에 영향을 주는 독립 변수로는 사람들의 이동 ...
저자 | 허찬 |
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학위수여기관 | 고려대학교 컴퓨터정보통신대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 빅데이터융합학과 |
지도교수 | 임희석 |
발행연도 | 2019 |
총페이지 | v, 26장 |
키워드 | 예측 모델 회귀 분석 의사결정나무 시계열 클러스터링 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T15061900&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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