Page 15 - 2024 학습공동체 우수 성과 사례집(ebook)_Spread

프로그램 개요 활동 2024학년도 러닝스터디 & 러닝튜터링 활동 성과

활동일지 중 1개 회차 2024-1학기 러닝스터디 일지(PLC트랙) ● 1학기 ●

➍회차 활동 ➍회차 활동 목표 목표 달성률
(100%/70%/50%/30% 미만)
목표
1 Mclp 기법을 조사하고 필요한 데이터 확보 및 가공 100%

2 Mclp 제약조건을 설정하고, 필요한 변수값 구하기 100%

3 데이터를 mclp 알고리즘에 적용하여 최적 입지 선정하기 100%

총 달성률(평균): 100%

➍회차 활동 1. ➍회차 활동(학습) 자료(자료 증빙+증빙에 대한 설명)
내용 증빙 자료 1 증빙 자료 2

Ÿ Mclp 알고리즘에 필요한 수요량을 예측한 회귀분 Ÿ Mclp 알고리즘을 적용하여 나온 최종 아차산기반
석 코드 상권 최적입지.
Ÿ Mclp 알고리즘 코드

2. ➍회차 활동(학습) 내용(학습 준비 / 학습 활동 / 학습 평가)
① 학습 준비
- ‘최적입지 선정’ 이라는 주제를 위해 필요한 알고리즘인 mclp 기법에 대해 조사하고, 적용 방법을 살펴보았다.
- AHP 분석과 클러스터링에서 나온 결과를 바탕으로 제약조건을 설정하고, 알고리즘 코드에 적용하여 최종 입지 결과
를 도출해냈다.
Ÿ 김O형: mclp 알고리즘을 통해 최적입지를 선정한 이전 사례들과 코드를 조사해 팀원에게 공유했다.
Ÿ 오O은: mclp 알고리즘을 적용하기 위해 광진구 상권 지점과 그에 맞는 데이터를 가공해 준비했다.
Ÿ 유O희: mclp 알고리즘에 대해 찾고 코드를 조사해서 팀원에게 공유함.
Ÿ 황O원: 제약조건에 대한 식, 커버리지 범위에 대한 개념을 조사하고 수요량을 예측하는 회귀분석 코드를 준비했다.

2024학년도 학습공동체 우수성과사례집 15