다층적 네트워크 및 GCN(Graph Convolution Network) 기반 초광역권 도시성장 및 회복탄력성 예측모형 개발

2023과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)
프로젝트 소개
본 과제는 초광역권 내 도시들 사이의 공간적·비공간적 네트워크를 분석하여 도시성장, 쇠퇴, 회복탄력성을 예측·시뮬레이션하는 연구임. 연구 목표는 다층적 네트워크와 Graph Convolution Network 기반 모형을 구축하여 초광역권의 성장과 회복탄력성에 미치는 영향을 설명하는 데 있음. 이를 위해 도시권 설정 이론, 사회관계망 이론, 공간적 상호작용 이론을 바탕으로 알고리즘을 개발하고, 구글 트렌드 검색량 데이터, Origin-Destination 매트릭스, 영향변수 DB를 구축함. 또한 기능계량경제모형과 다항로지스틱모형으로 회복탄력성 유형을 분석하고, GCN 시뮬레이션과 Mapping System을 통해 균형발전 정책의 객관적 근거를 제공함.
초광역권다층적 네트워크도시성장회복탄력성딥러닝비정형데이터토픽모델링기능계량경제모형MegaregionMulti-dimensional networkUrban growthResilienceDeep learningAtypical dataTopic modelingFunctional econometrics model
참여형태
주관
사업명
개인기초연구(과기정통부)
부처명
과학기술정보통신부
주관기관명
서울시립대학
과제 수행연도
2023
과제 수행기간
2022.09.01 ~ 2026.02.28
과제 고유번호
1711186028
연구 개발단계
기초연구
연구비
총연구비
95,037,000
정부지원연구개발비
95,037,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관서울시립대학대학서울특별시
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL