Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW 중심대학 지원사업의 연구결과로 수행되었음(2017-0-00096).
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.05a
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- Pages.602-605
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Commercial location recommend system using deep learning data analysis
딥러닝 데이터 분석을 통한 최적의 상권 입지 추천 기술 개발
- Park, Hyeong-Bin (School of Information Convergence, Kwangwoon University) ;
- Kim, So-Hee (School of Information Convergence, Kwangwoon University) ;
- Nam, Ji-Su (School of Information Convergence, Kwangwoon University) ;
- Cho, Yoon-Bin (School of Information Convergence, Kwangwoon University) ;
- Jun, Hee-Gook (Corporation OpenUb) ;
- Im, Dong-Hyuk (School of Information Convergence, Kwangwoon University)
- 박형빈 (광운대학교 정보융합학부) ;
- 김소희 (광운대학교 정보융합학부) ;
- 남지수 (광운대학교 정보융합학부) ;
- 조윤빈 (광운대학교 정보융합학부) ;
- 전희국 ((주)오픈업) ;
- 임동혁 (광운대학교 정보융합학부)
- Published : 2022.05.17
Abstract
본 연구는 대량의 상권 데이터를 바탕으로 머신 러닝과 딥러닝 분석을 이용하여 최적의 상권 입지를 추천하는 시스템 개발을 목표로 한다. 자영업자들의 오프라인 창업에 있어 개개인의 매장 정보에 기반한 입지 조건 판단은 앞으로의 매출에 중요한 시작점이다. 따라서 상권 정보를 기반으로 미래 매출을 예측하여 최적의 상권 입지를 추천하는 기술이 필요하다. 이를 위해 기존에 선행된 다수의 회귀 기법과 더불어 강하게 편향된 데이터를 레이블링 하여 다중 분류 기법으로도 문제를 접근한다. 최종적으로 딥러닝 모델과 합성하여 더 높은 성능을 이끌어내고 이로부터 편향 데이터 처리 방법과 딥러닝 모델과의 앙상블 중요성에 대해 논의하고자 한다.
Keywords