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대중교통 접근성이 낮은 지역에서 개인형 이동장치가 효과적인 보완 수단이 될 수 있다는 문제의식에서 탐구를 시작함
공동주택·버스정류장 위치 데이터를 수집하고, K-means 클러스터링과 목적함수 설정을 통해 최적 배치 문제를 수학적으로 모델링함
경사하강법을 적용해 반복적으로 손실 값을 최소화하며 개인형 이동장치의 최적 배치 위치를 도출함
단순 직관이 아닌 수학적 최적화 기법을 통해 도시 공간 문제를 데이터 기반으로 해결함
최적화 알고리즘이 실제 사회 문제 해결에 활용될 수 있음을 확인했다는 점에서 의의가 있음