김세훈 연구실은 도시설계와 도시계획을 중심으로 도시형태 분석, 역사도심과 저층주거지 재생, 인구감소와 축소도시 대응, 스마트시티와 뉴노멀 도시전환, 도시환경·열쾌적성·에너지 효율 연구를 통합적으로 수행하며, 서울과 국내외 다양한 도시를 대상으로 실증적 분석과 정책·설계 제안을 결합해 지속가능하고 살기 좋은 미래도시 모델을 탐구하고 있다.
A deep learning model for real-time mortality prediction in critically ill children
Soo Yeon Kim, Saehoon Kim, Joongbum Cho, Young Suh Kim, In Suk Sol, Youngchul Sung, Inhyeok Cho, Minseop Park, Haerin Jang, Yoon Hee Kim, Kyung Won Kim, Myung Hyun Sohn
IF 9.3
Critical Care
PROMPT is a deep model-based, data-driven early warning score tool that can predict mortality in critically ill children and may be useful for the timely identification of deteriorating patients.
# 저술의 목표인구감소 시대에도 무너짐을 방치하지 않고, 작아짐에 적응하며 혁신을 일궈내는 공동체의 삶과 공간을 현장 밀착적으로 조명하는 것이 본 저술의 목표다. 기존의 전문서들이 인구감소와 공간 정책을 다루고 있지만, 본서는 "지역소멸"이라는 비관적 프레임에서 벗어나 지역 단위의 공간과 삶을 일정 기간에 걸쳐 관찰하고 그 의미를 대중 눈높이에 맞춰 풀어내...
인구감소
축소적응
도시설계
공간계획
뉴노멀
2
2024년 4월-2028년 4월
|180,862,000원
인구감소시대 베이지안 확률시간모형 기반 웰에이징 도시모델 개발
● 본 연구의 목표는 인구감소시대 지역쇠퇴에 따른 정책투자와 도시관리의 실효성 증진을 위해 지역별 적정인구(시간)을 베이지안 확률모형으로 예측하고 새로운 웰에이징 도시모델을 개발하는 것임● 이러한 접근은 기존 인구유출 방지나 출산 장려를 통한 활력유지 전략과는 다름. 인구 피라미드의 구조적 변화에 적응하기 위해 인구의 질적 측면, 특히 활동별 사용 시간을 ...