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[국가R&D연구보고서] 쇠퇴지역 도시 재생을 위한 인공신경망 기반의 빈집/공한지 예측 모형 개발
Development of Urban Vacancy/Abandonment Prediction Model using Artificial Neural Network for Urban Regeneration 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 홍익대학교
Hongik University
연구책임자 이재경
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2021-04
과제시작연도 2020
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
연구관리전문기관 한국연구재단
National Research Foundation of Korea
등록번호 TRKO202100018254
과제고유번호 1711109913
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2022-02-26
키워드 도시쇠퇴.딥러닝.빈집.인구축소.Urban Decline.Deep Larning.LSTM.Vacancy.Depopulation.

초록

□ 연구개요
본 연구의 주목표는 공간 빅데이터를 이용한 인공지능 기반 도시공간 변화 예측 모형을 활용하여 서울시의 미래 빈집/공한지 변화를 예측하고, 나아가 도시재생적 측면에서 빈집/공한지를 활용하여 주거취약계층에게 효과적으로 제공할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 본 연구를 통해 서울시 빈집 데이터의 관리 체계를 확인하였으며, 공간적 분포 및 요인변수들을 파악하여 서울시 빈집 관련 정책 수립에 있어 새로운 근거자료로 활용할 수 있는 모델링 기법을 개발하였다.

□ 연구 목표대비연구결과
본 연구의 주목표는 공

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 10
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 10
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 11
  • 3) 목표 달성 수준 ... 12
  • 4) 목표 미달 시 원인 분석(해당 시) ... 12
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 12
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
  • 6. 참고문헌 ... 13
  • 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 15
  • 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 16
  • 끝페이지 ... 19

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참고문헌 (25)

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