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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신동윤 (단국대학교 건축학과)
저널정보
한국BIM학회 한국BIM학회논문집 한국BIM학회논문집 제9권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
22 - 31 (10page)

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In this paper, we construct a prototype model for city data prediction by using time series data of floating population, and use machine learning to analyze urban data of complex structure. A correlation prediction model was constructed using three of the 10 data (total flow population, male flow population, and Monday flow population), and the result was compared with the actual data. The results of the accuracy were evaluated. The results of this study show that the predicted model of the floating population predicts the correlation between the predicted floating population and the current state of commerce. It is expected that it will help efficient and objective design in the planning stages of architecture, landscape, and urban areas such as tree environment design and layout of trails. Also, it is expected that the dynamic population prediction using multivariate time series data and collected location data will be able to perform integrated simulation with time series data of various fields.
#머신러닝 #딥러닝 #도시 계획 #건축 계획

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