과제정보
이 논문은 한국국토정보공사 공간정보연구원 산학협력 R&D사업의 지원을 받아 수행된 연구임(과제명 : 인공지능 기반 빈집추정 및 가치산정에 대한 연구. 과제번호: 2021-504).
참고문헌
- 김동인, "빈집에 울려퍼지는 지방도시의 신음. 시사IN, https://www.sisain.co.kr/news/article-View.html?idxno=40514, 2020.
- 김윤수, "경기도 주택유형별 빈집발생에 영향을 미치는 특성분석", 국내석사학위논문, 한양대학교 도시대학원, 2020.
- 김현중, 성은영, 여관현, "빈집의 선제적 관리를 위한 근린환경 요인 탐색: 부산광역시를 사례로", 한국도시설계학회지, 제21권, 제6호, 2020, 137-150.
- 이형석, 김승희, "빈집의 지역별 유형과 특성: 강원도 18개 시.군을 중심으로", 사회과학연구, 제57권, 제2호, 2018, 37-64.
- 이홍대, "빈집의 발생 원인에 따른 지역별 활용방안에 관한 연구", 국내박사학위논문, 공주대학교 대학원, 2018.
- 통계청, "2015 인구주택총조사 표본집계결과(인구, 가구, 주택 기본특성항목) 보도자료", https://kostat.go.kr/portal/korea/kor_nw/1/2/2/index.board?bmode=read&aSeq=358170&pageNo=&rowNum=10&amSeq=&sTarget=&sTxt=, 2015.
- 통계청, "2019년 인구주택총조사 보도자료 집계결과 (배포용)", https://kostat.go.kr/portal/korea/kor_nw/1/2/2/index.board?bmode=read&aSeq=384690, 2019.
- Chen, T. and C. Guestrin, "XGBoost: A Scalable Tree Boosting System", https://doi.org/10.48550/arXiv.1603.02754, 2016.
- Hillier, A.E., D.P. Culhane, and T.E. Smith, Tomlin, C. D., "Predicting Housing Aband-onment with the Philadelphia Neighborhood Information System", Journal of Urban Affairs, Vol.25, No.1, 2003, 91-105. https://doi.org/10.1111/1467-9906.00007
- Ke, G., Q. Meng, T. Finley, T. Wang, W. Chen, W. Ma, Q. Ye, and T. Liu, "LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree", Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems, 2017, 3149-3157.
- Morckel, V. C., "Spatial Characteristics of Housing Abandonment", Applied Geography, Vol.48, 2014, 8-16. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2014.01.001
- Natekin, A. and A. Knoll, "Gradient Boosting Machines, a Tutorial. Frontiers in Neurorobotics", https://doi.org/10.3389/fnbot.2013.00021, 2013.
- Porzi, L., S. Rota Bulo, B. Lepri, and E. Ricci, "Predicting and Understanding Urban Perception with Convolutional Neural Networks", Proceedings of the 23rd ACM international conference on Multimedia, 2015, 139-148.
- Xu, F., H. C. Ho, G. Chi, and Z. Wang, "Abandoned Rural Residential Land: Using Machine Learning Techniques to Identify Rural Residential Land Vulnerable to Be Abandoned in Mountainous Areas", Habitat International, Vol.84, 2019, 43-56 https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2018.12.006