Acknowledgement
본 논문은 한국데이터산업진흥원이 진행하는 2022 데이터 청년 캠퍼스 지원을 받았습니다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.365-367
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Location Recommendation Model for Public Sports Facilities
공공데이터를 활용한 도시 내 공공체육시설 위치 추천
- Lim, Joo-Young (Dept. of Statistics, Sookmyung Women's University) ;
- Paeng, So-Yeon (Dept. of Statistics, University of Seoul) ;
- Lee, Ga-Eun (Dept. of Computer Science, Sookmyung Women's University) ;
- Lee, Chan-Nyoung (Dept. of Information Statistics, Dankook University) ;
- Koo, Jae-Sung (Dept. of Computer Science, Sangmyung University) ;
- Ahn, Seo-Hyun (Division of Computer.Mechatronics, Samyook University) ;
- Kang, Min-Ji (Dept. of Bioscience and Biotechnology, Hankuk University of Foreign Studies) ;
- Kim, Jin (School of AI and Data Science, Sangmyung University) ;
- Lee, Jee Hang (School of AI and Data Science, Sangmyung University)
- 임주영 (숙명여자대학교 통계학과) ;
- 팽소연 (서울시립대학교 통계학과) ;
- 이가은 (숙명여자대학교 컴퓨터과학과) ;
- 이찬녕 (단국대학교 응용통계학과) ;
- 구재성 (상명대학교 컴퓨터과학과) ;
- 안서현 (삼육대학교 컴퓨터메카트로닉스공학부) ;
- 강민지 (한국외국어대학교 생명공학과) ;
- 김진 (상명대학교 지능데이터융합학부) ;
- 이지항 (상명대학교 지능데이터융합학부)
- Published : 2022.11.21
Abstract
본 논문에서는 서울시를 대상으로 2020년 기준 자치구별 공공체육시설의 개수를 분석하고, 도출된 서비스 지역 적정 개소 수를 기준으로 추가 설치가 필요한 자치구 내 입지를 예측하였다. 기존 공공 체육시설 수와 선행연구의 입지 지표를 활용해 회귀분석을 바탕으로 유의한 입지요인을 도출하고, 이를 변수로 한 k-means 군집화를 통해 자치구별 입지 후보군이 될만한 행정구역상 동을 구분하였다. 이후 선정된 행정구역 내 기준 인구 당 공공체육시설 비율이 같아지도록 공공체육시설 설치 개수를 결정한 다음 각 구역의 중심점으로부터 가까운 동 순으로 공공체육시설의 추가 설치가 필요한 동을 선정하였다.
Keywords