Page 21 - 2024 학습공동체 우수 성과 사례집(ebook)_Spread
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프로그램 개요 활동 2024학년도 러닝스터디 & 러닝튜터링 활동 성과
활동 성과 활동 성과에 대한 증빙
3회차: AHP 기법으로 1차 행정동 후 3회차: AHP 기법-1차 후보지 우선순위/클러스터링-비슷한 특징을 가 ● 1학기 ●
보지 우선순위를 정렬함. K-means, 진 행정동 군집 추출
K-medoids, Hierarchical K-means,
GMM clustering 4가지 클러스터링 기
법을 통해 AHP 기법으로 정렬한 행정동
에서 비슷한 특징을 가진 행정동 군집을
추출함.
4회차: MCLP에 필요한 제약조건 및 4회차: MCLP 알고리즘 구현 및 최종 입지 결과 도출
결정변수 그리고 가공한 데이터를 통해
MCLP 알고리즘을 구현함. 변수에 여러
값을 주면서 최적 결정변수와 최종 입지
를 결정함.
5회차: MCLP 알고리즘을 통해 선정한 5회차: 최종 보고서 및 요약본 콘티
최종 입지 결과를 분석함. 최종 보고서와
요약본의 콘티를 제작함.
6회차: 최종 보고서와 요약본을 완성하 6회차: 요약본 및 최종 보고서 완성
였고, 작성한 여러 동의서와 함께 <광진
구 빅데이터 공모전>에 최종 제출함.
2024학년도 학습공동체 우수성과사례집 21
