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초록

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도시쇠퇴는 인구유출, 사업체 감소, 건물 노후 등 으로 인해 지역 슬럼화가 진행되는 현상이며, 이를 막기 위해 정부는 막대한 예산을 투입하고 있으나 효과적인 해결책을 마련하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여, 도시쇠퇴 핵 심평가지표인 인구변화율 등급에 대해 예측모델을 구현하였다. 분석결과, Gradient Boosting의 AUC 값이 0.863을 나타내 최고의 모형으로 확인되었으며, 산업 분야의 요인이 도시쇠퇴에 큰 영향을 미침을 확인하 였다. 이에 정부 및 지자체가 자원과 예산을 효율적 으로 집행하여 도시재생을 위한 적극적인 방안을 추 진할 것으로 기대된다.

목차

초록
서론
이론적 배경
도시쇠퇴의 개념
도시쇠퇴 관려 선행연구
머신러닝을 활용한 연구방법
연구설계
타켓변수 선정
요인변수 선정
데이터 수집 및 전처리
예측 모형 생성 및 선정
모델링 결과
평가지표
예측 모형의 검정력 평가
결론 및 시사점
참고문헌

저자

• 강명진 [ 전남대학교 디지털미래융합서비스협동과정 ]
• 윤현식 [ 전남대학교 경영대학 부교수 ]

참고문헌