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2021 Vol.55, Issue 3 Preview Page

Research Article

Selection and Evaluation Method for GIS․AI based Public Daycare Centers Installation

GIS․AI 기반의 국공립어린이집 설치를 위한 선정 평가 방법

Yeon Cheol Kima*
김 연철a*
aGraduate student, Dept. of Geoinformatics, University of Seoul
a서울시립대학교 도시과학대학원 공간정보공학과 석사과정
*Corresponding Author
30 September 2021. pp. 291-300
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Abstract

This study intends to draw out spots where the number of public daycare canters are insufficient, and selects proper areas that need public daycare centers. The existing public daycare centers were evaluated by GIS and additionally selected by AI machine learning techniques. As a result of the study, Deokyang-gu, Goyang-si, Gyeonggi-do have a shortage of public daycare centers compared to the infant population. It is necessary to remodel the existing daycare centers and install additional public daycare centers. This analysis of public daycare centers can be used in the expansion project which is named national task 48-3. It targets for 40% increase of public daycare centers by 2022 and 50% by 2025.

Keywords
Deokyang-gu
National and public daycare centers
GIS
MachineLearning
Randomforest

본 연구에서는 국공립어린이집이 부족한 지역을 도출하고, 설치가 적합한 위치를 선정하여 실질적으로 국공립어린이집이 필요한 지역에 지원하고자 한다. 보행 접근이 가능한 1차 역세권 250m 단위로 GIS 분석을 통해 기존 국공립어린이집 평가하였고, AI 머신러닝인 랜덤포레스트 모델을 활용하여 국공립어린이집이 필요한 추가적인 위치를 선정하였다. 연구 결과, 경기도 고양시 덕양구의 화전동, 효자동, 삼송동, 성사2동, 행주동은 유아인구 대비 국공립어린이집이 부족한 지역으로서 추가 선정이 필요하며 대덕동, 행신1동은 수용인구수, 어린이집수의 위치를 고려했을 때 기존 어린이집을 리모델링하여 국공립어린이집으로 설치해야 한다. 본 연구의 국공립어린이집 평가 및 선정에 대한 분석은 국정과제 48-3의 2022년 국공립어린이집 이용 아동 40%, 2025년 50% 증가를 위한 선행 연구 모델로도 활용이 가능하다.

키워드
덕양구
국공립어린이집
GIS
머신러닝
랜덤포레스트
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Information
  • Publisher :The Korean Association of Professional Geographers
  • Publisher(Ko) :국토지리학회
  • Journal Title :국토지리학회지
  • Journal Title(Ko) :THE GEOGRAPHICAL JOURNAL OF KOREA
  • Volume : 55
  • No :3
  • Pages :291-300
  • Received Date : 2021-08-12
  • Revised Date : 2021-09-02
  • Accepted Date : 2021-09-07
  • DOI :https://doi.org/10.22905/kaopqj.2021.55.3.4
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