Page 16 - 2024 학습공동체 우수 성과 사례집(ebook)_Spread
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프로그램 개요 활동 2024학년도 러닝스터디 & 러닝튜터링 활동 성과
② 학습 활동
MCLP란 시설물의 개수 혹은 예산 비용이 제한되었을 때, 시설물의 서비스 수준을 높이기 위해 주어진 제약조건 하에
서 시설물이 커버하는 수요량을 최대화하는 위치를 선정하는 기법이다.
● 1학기 ●
MCLP 알고리즘을 돌리기 위한 제약조건 및 변수를 설정함.
- I = 상권 수요 지점, j = 상권 입지 지점, N_i = 행정동, a_i = 수요량, P = 상권 구역 수, y_i = 결정변수
데이터들의 피쳐를 설정하고, 그에 맞게 데이터를 가공했다. 선정된 피쳐는 총 6개이다.
- 개업률/폐업률, 총 직장인구 수, 당월 매출 금액, 아차산거리, 총 상주인구 수, 수요량
수요량 a_i는 유동인구를 대략적으로 파악할 수 있는 ‘대중교통 이용 총 승객 수’ 데이터를 사용하여, 회귀분석을 통해
각 행정동 별 수요량을 예측하였다.
예측된 수요량
MCLP 알고리즘에 수요량을 포함한 6개 피쳐 데이터를 적용하여 코드를 작성하고, 분석을 진행했다.
MCLP 코드
입지시설 개수와 커버리지 범위 값을 바꿔가며 선정된 입지와 커버가능개수를 비교하였다.
16 2024학년도 학습공동체 우수성과사례집
