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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 478 - 483 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2024.34.6.478
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본 연구는 가중 기댓값 최대화(Weighted Expectation-Maximization, WEM) 방법을 적용하여 공간 데이터 분석을 개선하는 새로운 접근법을 제시한다. 이 방법은 다변량 데이터에서 설명 변수와 목표 변수 간의 관계를 기반으로 지역을 분류하는 데 있어 정확도 개선을 위해 오차를 최소화하도록 기존 기댓값 최대화 알고리즘에 가중치를 추가하였다. 이 연구는 지리적 정보 시스템, 도시 계획, 공공 보건 등 공간 정보가 중요한 역할을 수행하는 다양한 응용분야에서 유용하게 적용될 수 있으며, 특히 소상공인 점포의 매출액을 예측하고 지역적 특성에 따른 매출 패턴을 보다 정밀하게 파악하는 데에도 기여할 수 있다. 부동산 거래 데이터 기반 실험을 통해 WEM 방법이 EM 방법과 비교하여 부동산 거래 데이터에서 설명 변수와 목표 변수 간의 상호작용을 더 정확히 분석하고 예측하는 데 효과적임을 보여주었다. 향후 연구에는 지리적 분포의 영향을 최소화하여 설명 변수와 목표 변수 간의 관계를 더욱 효과적으로 모형화할 방법을 연구할 계획이다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험 및 결과
4. 결론
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
D. G. Krige, “A Statistical Approach to Some Basic Mine Valuation Problems on the Witwatersrand,” Journal of the South African Institute of Mining and Metallurgy, vol. 52, no. 6, pp. 119-139, 1951.
P. A. P. Moran, “Notes on Continuous Stochastic Phenomena,” Biometrika, vol. 37, no. 1/2, pp. 17-23, 1950.
S. H. Kim, Prediction of Price for Apartment Complexes in 4 Districts of Seoul Using Kriging, doctoral degree, Seoul National University Graduate School, Feb. 2017.
S. Nam, T. Han, L. Kim, and E. Lee, “Real-Estate Price Prediction in South Korea via Machine Learning Modeling,” The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, vol. 20, no. 6, pp. 15-20, 2020.
T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Friedman, The Elements of Statistical Learning, New York: Springer, 2001.
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S. H. Kim, Prediction of Price for Apartment Complexes in 4 Districts of Seoul Using Kriging, doctoral degree, Seoul National University Graduate School, Feb. 2017.
S. Nam, T. Han, L. Kim, and E. Lee, “Real-Estate Price Prediction in South Korea via Machine Learning Modeling,” The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, vol. 20, no. 6, pp. 15-20, 2020.
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