도시재생 뉴딜사업의 최적 사업지구 선정조합에 관한 연구The Optimal Project Combination for Urban Regeneration New Deal Projects
- Other Titles
- The Optimal Project Combination for Urban Regeneration New Deal Projects
- Authors
- 박재호; 김종우; 유정석
- Issue Date
- 2018
- Publisher
- 한국부동산연구원
- Keywords
- 도시재생 뉴딜사업; 유전 알고리즘; 분단탐색법; 조합 최적화; urban regeneration new deal project; branch and bound method; genetic algorithm; combinatorial optimization
- Citation
- 부동산연구, v.28, no.1, pp.23 - 37
- Journal Title
- 부동산연구
- Volume
- 28
- Number
- 1
- Start Page
- 23
- End Page
- 37
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/5125
- DOI
- 10.35136/krer.28.1.2
- ISSN
- 2092-5395
- Abstract
- 유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 과 분단탐색법(Branch & Bound Method)은 문재인 정부의 핵심적인 부동산 정책인 도시재생 뉴딜사업에서 대상지역을 선정할 때 제한된 예산범위 내에서 사업의 효과가 큰 사업지구들을 지역균형을 고려하여 합리적으로 선정하는 유용한 방법론이다. 2017년 도시재생 뉴딜 시범사업에서는 각 광역지자체가 최대 3곳의 사업지구를 신청할 수 있고, 국토교통부는 이 중에서 중심시가지형 13곳, 경제기반형 2곳을 선정하며, 공공기관제안형 도시재생사업을 별도로 광역지자체에서 신청받아 10곳을 선정할 계획이다. 그런데 사업의 효과만을 기준으로 사업지구를 선정하면 지역균형발전에 부정적인 영향(1곳도 선정되지 않는 지자체 발생)을 미칠 수 있으므로 이에 대한 고려가 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 최적화 모형을 구성하기 위해 유전 알고리즘 및 분단탐색법을 응용하여 지역균형발전 조건을 만족하면서 사업효과를 극대화하는 최적 사업지구조합을 도출한다. 이러한 방법론은 경우의 수가 대단히 많아 직관적으로 해결하기 불가능한 조합 최적화의 문제를 해결하는데 매우 적합하며, 부동산학뿐만 아니라 다양한 분야에 응용할 수 있는 방법론임을 2017년 도시재생 뉴딜 시범사업 선정사례를 통해 알 수 있었다. 향후 중앙정부가 특정목적의 제한된 예산을 각 지자체들에 배분하는 사례에서 이 방법론을 적용한 결과가 합리적인 기준이 될 것으로 기대한다.
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