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학술저널
저자정보
김성주 (Seoul National University) 송재민 (Seoul National University)
저널정보
대한국토·도시계획학회 국토계획 國土計劃 第58卷 第6號(通卷 第273號)
발행연도
2023.11
수록면
85 - 99 (15page)
DOI
10.17208/jkpa.2023.11.58.6.85

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2023

기계학습을 활용한 소득계층별 통근시간 영향요인
김성주 ,  송재민 국토계획 2023.11 학술저널
기계학습을 활용한 소득계층별 통근시간 및 통근거리 영향요인 차이에 관한 연구
김성주 환경계획학과 2023.01 학위논문

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This study aims to investigate determinants of commuting time among diverse income groups in the Seoul Metropolitan Area, contributing to a reduction in carbon emissions and an enhancement in the quality of life for workers. The XGBoost machine learning technique, coupled with data from the Household Travel Survey, was used to evaluate the effect of factors such as housing price, attributes of residential and workplace locales, and individual parameters on commuting time. The goal is to highlight the key influences on commuting time for each income stratum. The findings underscore a compensatory relationship between housing prices and commuting time across all income classes. In addition, workplace proximity and access to public transportation emerged as cardinal determinants of commuting duration for low-income earners. For individuals in the middle- and high-income brackets, however, the quality of the residential setting assumes greater importance in shaping commuting time. The results prompted the recommendation of cost-effective housing near employment nodes as an effective strategy for reducing commuting durations across all income categories. It is important to note that providing such affordable housing near public transportation appears more pivotal for low-income earners. For middle- and high-income earners, the improvement of the residential milieu proximity to workplaces is critical in curtailing commuting duration.
#통근시간 #주택가격 #거주지 특성 #기계학습 #비선형 관계 #Commuting Time #Housing Price #Residential Characteristics #Machine Learning #Non-linear Relationship

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론 및 선행연구 고찰
Ⅲ. 분석방법
Ⅳ. 분석결과
Ⅴ. 결론
인용문헌 References

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