Machine Learning을 활용한 서울시 동별 차량 보유현황 분석
- 주제(키워드) Big Data , 공공 데이터 , 다중선형회귀 , 인공신경망 , Clustering
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 김종락
- 발행년도 2016
- 학위수여년월 2016. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 수학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000060154
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
현재 Big Data의 활용을 위한 Machine Learning의 중요성은 점차 강조되고 있다. 또한 정부에서도 공공데이터를 개방하고, 이를 활용한 우수 행정 사례를 발표함으로 써 Big Data의 활용범위를 넓혀가고 있다. 이 논문은 공공 데이터들을 모아 정리하고, Machine Learning 분석 알고리즘을 통 하여 자치행정구역 동별 차량 보유현황에 관여하는 요인들에 대한 연구이다. 첫째로는, 지역별 데이터를 모아 다중선형회귀, 인공신경망등의 분석 알고리즘을 통 하여 서울 각 자치행정구역 동별 차량등록대수를 분석하고, 이에 필요한 수학적 이론 에 대하여 살펴본다. 둘째로는, Clustering 기법을 도입하여, 지역들을 군집화하고 각각의 군집들의 특징 을 알아본다. 이를 통하여 차량등록대수에 영향을 미치는 변수를 선별 하였고 ,그 변수들로 인 공 신경망을 통해 차량등록대수의 예측 값을 예상할 수 있다.
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