딥러닝 기반 군집화 방법을 이용하여 FDG PET에서 알츠하이머병의 공간적 뇌 대사 패턴의 특징적 아형 분류

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 융합과학기술대학원 분자의학 및 바이오제약학과, 2022.2. 이동수.알츠하이머병은 아밀로이드와 타우 침착과 같은 병리학적 특징을 공유함에도 불구하고 광범위한 임상병리학적 특성을 보인다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 군집화 방법을 이용하여 FDG PET 영상에서 알츠하이머병 특징적 아형을 분류하여 신경 퇴행의 공간적 뇌 대사 패턴을 이해하고자 하였으며, 공간적 뇌 대사 패턴에 의해 정의된 아형의 임상병리학적 특징을 밝히고자 하였다. Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative(ADNI) 데이터베이스로부터 첫번째 방문 및 추적 방문을 포함한 알츠하이머병, 경도인지장애, 인지 정상군의 총 3620개의 FDG 뇌 양전자단층촬영(PET) 영상을 수집하였다. 알츠하이머병에서 질병의 진행 외의 뇌 대사 패턴을 나타내는 표현(representation)을 찾기 위하여, 조건부 변이형 오토인코더(conditional variational autoencoder)를 사용하였으며, 인코딩된 표현으로부터 군집화(clustering)를 시행하였다. 알츠하이머병의 뇌 FDG PET (n=838)과 CDR-SB(Clinical Demetria Rating Scale Sum of Boxes) 점수가 cVAE 모델의 입력값으로 사용되었으며, 군집화에는 k-means 알고리즘이 사용되었다. 훈련된 딥러닝 모델은 경도인지장애군 (n=1761)의 뇌 FDG PET에 전이(transfer)되어 각 아형의 서로 다른 궤적(trajectory)과 예후를 밝히고자 하였다. 통계적 파라미터 지도작성법(Statistical Parametric Mapping, SPM)을 이용하여 각 군집의 공간적 패턴을 시각화 하였으며, 각 군집의 임상적 및 생물학적 특징을 비교하였다. 또한 아형 별 경도인지장애로부터 알츠하이머병으로 전환되는 비율을 비교하였다. 딥러닝 기반 군집화 방법으로 4개의 특징적 아형이 분류되었다. (i) S1 (angular): 모이랑(angular gyrus)에서 현저한 대사 저하를 보이며 분산된 피질의 대사 저하 패턴, 남성에서 빈도 높음, 더 많은 아밀로이드 침착, 더 적은 타우 침착, 더 심한 해마 위축, 초기 단계의 인지 저하의 특징을 보였다. (ii) S2 (occipital): 후두엽(occipital) 피질에서 현저한 대사 저하를 보이며 후부 우세한 대사 저하 패턴, 더 적은 연령, 더 많은 타우, 더 적은 해마 위축, 더 낮은 집행 및 시공간 점수, 경도인지장애로부터 알츠하이머병으로의 빠른 전환의 특징을 보였다. (iii) S3(orbitofrontal): 안와전두(orbitofrontal) 피질에서 현저한 대사 저하를 보이며 전방 우세한 대사 저하 패턴, 더 높은 연령, 더 적은 아밀로이드 침착, 더 심한 해마 위축, 더 높은 집행 및 시공간 점수의 특징을 보였다. (iv) S4(minimal): 최소의 대사 저하를 보임, 여성에서 빈도 높음, 더 적은 아밀로이드 침착, 더 많은 타우 침착, 더 적은 해마 위축, 더 높은 인지기능 점수의 특징을 보였다. 결론적으로, 본 연구에서 우리는 서로 다른 뇌 병리 및 임상 특성을 가진 알츠하이머병의 특징적 아형을 분류하였다. 또한 우리 딥러닝 모델은 경도인지장애군에 성공적으로 전이되어 아형 별 경도인지장애로부터 알츠하이머병으로 전환되는 예후를 예측할 수 있었다. 본 결과는 FDG PET에서 알츠하이머병의 특징적 아형은 개인의 임상 결과에 영향을 미칠 수 있고, 병태생리학 측면에서 알츠하이머병의 광범위한 스펙트럼을 이해하는데 단서를 제공할 수 있음을 시사한다.Alzheimer’s disease (AD) presents a broad spectrum of clinicopathologic profiles, despite common pathologic features including amyloid and tau deposition. Here, we aimed to identify AD subtypes using deep learning-based clustering on FDG PET images to understand distinct spatial patterns of neurodegeneration. We also aimed to investigate clinicopathologic features of subtypes defined by spatial brain metabolism patterns. A total of 3620 FDG brain PET images with AD, mild cognitive impairment (MCI), and cognitively normal controls (CN) at baseline and follow-up visits were obtained from Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database. In order to identify representations of brain metabolism patterns different from disease progression in AD, a conditional variational autoencoder (cVAE) was used, followed by clustering using the encoded representations. FDG brain PET images with AD (n=838) and Clinical Demetria Rating Scale Sum of Boxes (CDR-SB) scores were used as inputs of cVAE model and the k-means algorithm was applied for the clustering. The trained deep learning model was also transferred to FDG brain PET image with MCI (n=1761) to identify differential trajectories and prognosis of subtypes. Statistical parametric maps were generated to visualize spatial patterns of clusters, and clinical and biological characteristics were compared among the clusters. The conversion rate from MCI to AD was also compared among the subtypes. Four distinct subtypes were identified by deep learning-based FDG PET clusters: (i) S1 (angular), showing prominent hypometabolism in the angular gyrus with a diffuse cortical hypometabolism pattern; frequent in males; more amyloid; less tau; more hippocampal atrophy; cognitive decline in the earlier stage. (ii) S2 (occipital), showing prominent hypometabolism in the occipital cortex with a posterior-predominant hypometabolism pattern; younger age; more tau; less hippocampal atrophy; lower executive and visuospatial scores; faster conversion from MCI to AD. (iii) S3 (orbitofrontal), showing prominent hypometabolism in the orbitofrontal cortex with an anterior-predominant hypometabolism pattern; older age; less amyloid; more hippocampal atrophy; higher executive and visuospatial scores. (iv) S4 (minimal), showing minimal hypometabolism; frequent in females; less amyloid; more tau; less hippocampal atrophy; higher cognitive scores. In conclusion, we could identify distinct subtypes in AD with different brain pathologies and clinical profiles. Also, our deep learning model was successfully transferred to MCI to predict the prognosis of subtypes for conversion from MCI to AD. Our results suggest that distinct AD subtypes on FDG PET may have implications for the individual clinical outcomes and provide a clue to understanding a broad spectrum of AD in terms of pathophysiology.1. Introduction 1 1.1 Heterogeneity of Alzheimer's disease 1 1.2 FDG PET as a biomarker of Alzheimer's disease 1 1.3 Biologic subtypes of Alzheimer's disease 2 1.4 Dimensionality reduction methods 5 1.5 Variational autoencoder for clustering 8 1.6 Final goal of the study 10 2. Methods 11 2.1 Subjects 11 2.2 FDG PET data acquisition and preprocessing 12 2.3 Deep learning-based model for representations of FDG PET in AD 12 2.4 Clustering method for AD subtypes on FDG PET 17 2.5 Transfer of deep learning-based FDG PET cluster model for MCI subtypes 17 2.6 Visualization of subtype-specific spatial brain metabolism pattern 21 2.7 Clinical and biological characterization 21 2.8 Prognosis prediction of MCI subtypes 22 2.9 Generation of subtype-specific FDG PET images 22 2.10 Statistical analysis 23 3. Results 24 3.1 Deep learning-based FDG PET clusters 24 3.2 Spatial brain metabolism pattern in AD subtypes 27 3.3 Clinical and biological characterization in AD subtypes 32 3.4 Subtype-specific spatial metabolism patterns resemble in MCI 43 3.5 Clinical and biological characterization in MCI subtypes 50 3.6 Prognosis prediction of subtypes for conversion from MCI to AD 56 3.7 Generating FDG PET images of AD subtypes 61 4. Discussion 66 4.1 Limitations of previous subtyping approach 68 4.2 Interpretation of results 68 4.3 Strength of our deep learning-based clustering approach 73 4.4 Strength of our deep learning-based AD subtypes 77 4.5 Limitations and future directions 82 5. Conclusion 83 References 84 Supplementary Figures 99 국문 초록 101박

Status epilepticus due to cerebral air embolism after the Valsalva maneuver

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딥러닝을 이용한 기저/아세타졸아미드 부하 뇌혈류 SPECT에서 뇌혈류 예비능 평가

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 융합과학기술대학원 분자의학 및 바이오제약학과, 2018. 8. 이동수.Early and accurate detection of cerebrovascular disease is important for its mortality and brain injury. Basal/acetazolamide stress brain perfusion single photon emission computed tomography (SPECT) is a functional diagnostic imaging tool to detect cerebral perfusion decrease and cerebrovascular reserve. The visual interpretation of brain perfusion SPECT image is a standard practice in the clinical setting, often resulting interobserver variability and inconsistence of diagnosis. In this study, we applied Long Short-Term Memory (LSTM) network and 3D convolutional neural network (CNN) model for the deep learning-based interpretation of the text report and image of basal/acetazolamide stress brain perfusion SPECT. LSTM network was successfully trained to classify the text report of each image regarding its hemodynamic abnormality. The LSTM model-predicted results were used for the label of a cerebrovascular reserve decrease on basal/acetazolamide stress brain perfusion SPECT images to train 3D CNN model. Our designed 3D CNN model was trainable but did not show outstanding performance to detect the cerebrovascular reserve decrease on basal/acetazolamide stress brain perfusion SPECT images. Our results suggest that 3D CNN is a trainable model on basal/acetazolamide stress brain perfusion SPECT in the detection of a cerebrovascular reserve decrease using text report prediction of LSTM as a ground truth label. Additional image preprocessing steps with advanced network architecture are required to improve the performance of our deep-learning based interpretation system in future study.Introduction 7 Materials and methods . 9 Results 18 Discussion 23 Conclusions . 26 References . 27 국문초록 . 30Maste

An experimental study on the pronunciation of Korean vowels in patient with class 3 malocclusion

학위논문(석사) --서울대학교 대학원 :언어학과,2009.2.Maste

정보통신업 일자리에 영향을 미치는 도시 집적 요인에 관한 연구

학위논문 (박사) -- 서울대학교 대학원 : 환경대학원 환경계획학과, 2020. 8. 이영성.4차 산업혁명 시대 이후 정보통신업의 중요성은 확대되었으며, 정보통신업 일자리의 집적과 분산 형태는 과거와는 다른 새로운 형태를 보일 것으로 예측되고 있다. 많은 선행 연구는 산업입지 측면에서 기존 정보통신업 일자리 중심지로의 집적과 군집화 형태가 강화되고 있음을 보여 주었다. 그러나 최근 도시와 산업의 성장에는 지식교류와 혁신의 역동적 외부효과가 확산되는 곳에 대한 종사자들의 선호가 커지면서, 기업보다는 일자리의 측면의 접근이 필요하게 되었다. 일자리가 특정 지역으로 집적하고 있는지, 비교적 넓은 지역으로 분산하고 있는지, 집적하는 형태라면 왜 새롭게 부상하고 있는지에 대한 변화의 원인을 파악해야 하는 것이다. 일자리 집적과 분산의 원인으로서 선행 연구는 임금, 소득과 같은 경제적 요인(Classic Pull Factors)과 어매니티(Amenity)와 관련된 장소의 질 요인(Quality of Place Pull Factors)을 설명하였다. 특히, 도시공간은 사람과 사람을 연결하는 관계 속에서 형성되며, 기술과 정보 공유의 접근성이 높은 도시에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 이와 같은 일자리가 집적 또는 분산하게 되는 원인이 될 수 있는 도시 요인들이 무엇인지 제시하기 위해서는 정량적인 자료를 사용하여 일자리와 도시 요인의 관계성이 객관적인 사실로서 검증되어야 할 것이다. 특정 지역으로 집적하는 것이 하나의 요인 때문이라면, 다른 요인이 모두 통제된 상태에서 한 가지의 요인의 증가가 원인이 되어 일자리가 실제로 증가하는지에 대한 영향 관계가 성립되어야 한다. 따라서 본 연구는 4차 산업혁명 이후 산업 패러다임의 전환에 의한 일자리의 도시공간 안에서 집적과 분산의 새로운 경향에 주목하며, 정보통신업 일자리에 영향을 미치는 도시의 요인과 특성을 파악하였다. 종사자들을 유인하는 도시의 특성인 풍부한 인적자본과 높은 삶의 질 추구에 의한 제3의 장소의 효과와 이점을 중심으로 요인을 구성하며, 일자리를 성별, 정보통신업 세부산업별로 구분하여 집적요인을 구분하였다. 본 연구는 다음의 세 가지 측면에서 선행 연구와 차별화되는 분석과 검증을 수행하였다. 첫째, 정보통신업 일자리의 공간 전반적인 불균등도를 확인하고, 불균등도가 높은 지역만을 대상으로 정보통신업 일자리의 새로운 군집 형태 변화와 도시 요인과의 관련성을 파악하였다. 정보통신업 일자리는 전국 정보통신업 일자리 대비 지역 일자리의 비율을 확인할 수 있는 입지계수 방법을 적용하였다. 본 연구는 지니계수로서 지역의 공간 전반에서는 일자리가 치우쳤는지 치우치지 않았는지를 측정하였다. 정보통신업 일자리의 불균등도가 전국 대비 비교적 높은 수준인 서울 지역은 공간적 탐색자료 분석을 사용하여 일자리의 군집형태를 검증하였다. 정보통신업 일자리의 공간적 군집형태 분석 결과 기존의 강남구, 서초구의 중심지역보다는 새롭게 마포구, 중구, 성동구, 종로구를 중심으로 하는 새로운 군집 경향을 확인하였다. 요인분석으로는 일자리와 관련된 변수를 적합성 검증으로서 공통된 속성으로 문화‧식음‧여가 요인, 주택가격‧소득 요인, 인적자본 요인, 의료 요인, 인적자본 양성 요인을 도출하였다. 특히 문화‧식음‧여가 요인을 중심으로 새롭게 일자리 비율이 높은 군집 지역과의 공간적 형태의 유사성과 상호 관련성이 있음을 확인하였다. 둘째, 정보통신업 일자리와 도시 요인의 실증적 영향 관계를 파악하였다. 공간회귀분석 방법을 사용하여 해당 지역의 일자리에 영향을 미칠 수 있는 인접 지역의 영향력과 고려하지 못한 변수에 의한 오차의 공간적 종속성을 통제 하였다. 기존 연구는 주로 인터뷰나 설문조사로 종사자의 도시에 대한 선호를 측정하였다면, 본 연구는 정량적인 지표를 사용하여 일자리와 도시 요인의 관계에 대한 실증적인 분석을 수행하였다. 또한 실제 정보통신업의 일자리에 영향을 미치는 도시 요인의 고유성을 검증하기 위해서 창의성이 발휘되는 예술, 스포츠 및 여가 서비스업과 전문, 과학 및 기술 서비스업 일자리 집적요인과 비교‧분석하여 차별성을 확인하였다. 문화‧식음‧여가요인은 정보통신업 일자리뿐만 아니라 세부 산업별, 성별 일자리와 영향 관계에 있는 보편적이며 동일한 결과임을 파악하였다. 셋째, 정보통신업 일자리의 집적요인에 의한 도시 특성을 밝혔다. 군집분석에 의해 일자리와 관련 있는 문화‧식음‧여가 요인, 주택가격‧소득 요인의 유사한 여건을 갖추고 있는 도시별로 군집화하여 각 도시의 요인 수준을 검증하였다. 도시별 강점요인과 취약요인을 파악하고, 일자리 현황과도 비교‧분석함으로써 정보통신업 일자리의 유지와 추가 유입을 기대할 수 있는 도시의 특성이 무엇인지 파악하였다. 비교적 문화‧식음‧여가 시설이 풍부한 도시일수록 정보통신업 일자리 변화가 컸으나, 향후 주택환경과 관련한 삶의 질의 개선이 필요함을 확인하였다. 본 연구는 4차 산업혁명 이후 정보통신업 일자리 비율이 높은 군집지역의 변화를 파악하고 새로운 경향성을 밝혔다. 새로운 군집 경향으로 일자리가 왜 특정 지역을 위주로 증가하는지에 대한 원인을 요인과의 관련성으로 검증하였다. 특히, 지식과 정보의 교환과 접근성을 높여줌으로써 네트워크를 형성하고, 혁신을 창출할 수 있는 문화‧식음‧여가 시설과 같은 제3의 장소에 의한 긍정적 외부효과는 정보통신업 일자리 증가에 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 또한 도시 수준을 진단하고, 정보통신업 일자리에 영향을 미치는 다양한 집적요인들을 고려하여 도시 특성에 맞는 개선점을 도출할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 본 연구의 결과로는 도시의 역량 강화뿐만 아니라 상대적으로 산업기반이 취약한 도시의 일자리 창출을 위한 정책적 대안을 마련할 수 있다는 점에서 가치가 크다고 할 수 있겠다.The 4th Industrial Revolution has expanded the importance of information and communication technology(ICT) industry while changes are expected in the employment concentration and dispersion within the industry. From the perspective of physical industrial location, numerous studies have shown increased tendencies for concentration and clustering towards the existing central hub for ICT employment. However, recent trends in the growth of the city and the industry show industry employees prefer places where dynamic external effects such as knowledge exchange and innovation are promulgated, and it has become necessary to approach the matter from an employment perspective rather than a corporate perspective. In other words, we need to find out whether there is employment concentration in a certain region or dispersion over a relatively wide region; and if such concentration do exist, the reasons for its emergence as well as the factors behind such change. Past studies examining the reasons behind employment concentration and dispersion have described Classic Pull Factors such as wage and income and Quality of Place Pull Factors related to amenities. In particular, urban space is formed through relations that connect people while demand for cities that allow high degrees of access to technology and information sharing is persistently increasing. In order to propose the urban factors that may be the reason behind employment concentration or dispersion, the relation between employment and urban factors must be verified as an objective fact using quantitative data. If a single factor is the reason for concentration towards a specific area, it needs to be established that the increase in the said single factor is indeed influencing the increase in employment while ensuring that all other factors are controlled. As such, this research will focus on the new trends of employment concentration and dispersion within urban space due to the shift in industrial paradigm following the 4th Industrial Revolution while examining the urban factors and characteristics that influence employment in ICT industry. Factors were primarily composed of abundant human capital, an urban characteristic that attract industry employees; and effects and benefits of the Great Good Place, attributed to the desire for higher quality of living. Employment was categorized per gender and specific industries within the information and communication industry in order to categorize the concentration factors. This research conducted analysis and verification that differ from past study in the following three ways. First, the general inequality in the employment space of the ICT industry was confirmed, with subsequent examination conducted for areas with high degrees of inequality in order to verify the relationship between urban factors and the changes to the concentration pattern for employment in the ICT industry. For ICT employment, a location index method that can verify the ratio of regional employment to national ICT employment was utilized. As a Ginis coefficient, this research measured whether employment was skewered or not in the overall regional space. In the Seoul region where ICT employment inequality was relatively higher than the national average, a spatial search data analysis was used to verify the employment clustering pattern. According to the spatial clustering pattern analysis of ICT employment, a new trend of clustering in Mapo-gu, Jung-gu, Seongdong-gu and Jongno-gu was observed, a shift away from previous central areas of Gangnam-gu and Seocho-gu. For factor analysis, using variables related to employment as the conformance verification, common attributes including cultural·eating and drinking·recreational factors, housing price·income factors, human capital factor, medical factor, and human capital growth factor were derived. In particular, correlation between cultural·eating and drinking·recreational factors and the similarity of spatial pattern in the new clusters with high employment rates was observed. Second, the empirical relationship between ICT employment and urban factors was examined. Spatial regression analysis was used to control the effect from adjacent regions that can influence employment in the target region and the spatial dependency of errors from unexpected variables. While previous studies have measured the preference for cities by employees primarily through interviews or surveys, this study utilized quantitative indices to carry out empirical analysis on the relationship between employment and urban factors. In addition, to verify the uniqueness of urban factors that impact actual ICT employment, industries that require creativity such as arts, sports and recreation service industries were compared to employment clustering factors in professional, science and technology service industries to confirm their differentiation. It was observed that cultural·eating and drinking·recreational factors were in fact a universal and identical result related to not only ICT employment but also specific gender and industry categories. Third, urban characteristics due to the clustering factors of ICT employment were recognized. Factors related to employment including cultural·eating and drinking·recreational factors, housing price·income factors were graded using cluster analysis. These were clustered per cities with similar conditions to verify the factor levels for each city. Strengths and weaknesses per city were identified. Comparative analysis was carried out with current employment data to identify the urban characteristics that is capable of maintaining ICT employment and inducing further influx. Cities with relatively more established cultural·eating and drinking·recreational facilities showed higher levels of change in ICT employment; however, it was verified that improvements to the quality of living related to the housing environment is necessary in the future. This research identifies the changes in the cluster areas with high levels of ICT employment and reveals new trends following the 4th Industrial Revolution. The reasons behind the increase in employment in specific areas as part of the new clustering trend was verified in relation to factors. In particular, it was verified that positive external effects through Great Good Places such as cultural·eating and drinking·recreational facilities that is capable of forming new networks and creating innovation by knowledge· information exchange and increasing accessibility influences in ICT employment increase. Additionally, the research is meaningful in that it diagnoses the level of the city and draws forth possible improvement that is specific to the citys characteristics while considering the diverse clustering factors that impact ICT employment. This research is valuable in the fact that it can enhance a citys capabilities as well as prepare policy measures to create jobs in cities with relatively weak industrial infrastructure.제 1 장 서 론 1 제 1 절 연구의 배경과 목적 1 1. 연구의 배경 1 2. 연구 목적 5 제 2 절 연구의 범위 및 내용 9 제 3 절 연구 흐름도 14 제 2 장 정보통신업 일자리와 도시 요인의 이론적 배경 16 제 1 절 정보통신업 일자리와 도시 분포 형태 16 1. 정보통신업 일자리의 집적과 분산에 관한 논의 16 2. 정보통신업 일자리와 도시 공간 분석에 관한 선행 연구 20 제 2 절 정보통신업 일자리와 도시 요인 27 1. 정보통신업 일자리를 유인하는 도시 특성 27 2. 정보통신업 일자리를 유인하는 도시 요인에 관한 선행 연구 38 제 3 절 선행 연구와의 차별성 48 1. 정보통신업 일자리와 도시 공간에 관한 선행 연구와의 차별성 48 2. 정보통신업 일자리와 도시 요인에 관한 선행 연구와의 차별성 50 제 3 장 정보통신업 일자리와 도시 특성 지표 설정 54 제 1 절 정보통신업 일자리 지표 54 제 2 절 정보통신업 일자리를 유인하는 도시 특성 지표 60 1. 인적자본 지표 60 2. 삶의 질 지표 63 3. 산업입지 지표 74 제 4 장 정보통신업 일자리 공간 분석과 도시 특성 측정 80 제 1 절 정보통신업 일자리 불균등도와 특화 분석 80 1. 정보통신업 일자리 불균등도 분석 결과 80 2. 서울 지역 정보통신업 일자리 특화도 분석 결과 84 제 2 절 정보통신업 일자리를 유인하는 도시 특성 측정 95 1. 정보통신업 일자리를 유인하는 도시 특성 측정 방법 95 2. 정보통신업 일자리를 유인하는 도시 특성 요인분석 결과 101 제 3 절 정보통신업 일자리 공간적 군집 형태 측정 107 1. 정보통신업 일자리의 공간적 군집 형태 측정 방법 107 2. 정보통신업 일자리의 공간적 군집 형태 측정 결과 111 3. 정보통신업 일자리 공간적 형태와 도시 요인의 관계성 127 제 5 장 정보통신업 일자리와 도시집적 요인 영향 관계 분석 134 제 1 절 정보통신업 일자리와 도시 요인의 영향 관계 분석 방법 134 제 2 절 정보통신업 일자리와 도시 요인의 영향 관계 분석 결과 138 1. 정보통신업 일자리와 도시 요인 영향 관계 138 2. 예술‧전문과학 분야 일자리와 도시 요인의 영향 관계 분석 145 3. 성별 정보통신업 일자리와 도시 요인의 영향 관계 분석 148 4. 정보통신업 일자리와 정보통신업 사업체 영향 관계 분석 151 5. 정보통신업 일자리와 도시 요인 영향 관계 분석 결과 종합 154 제 3 절 도시집적 요인과 도시 특성에 의한 군집분석 161 1. 도시집적 요인 수준과 도시 특성별 군집 측정 방법 161 2. 도시집적 요인 수준에 의한 도시 특성별 군집분석 결과 163 3. 군집 도시 특성과 정보통신업 일자리의 관련성 168 제 6 장 결론과 시사점 172 제 1 절 결론 172 제 2 절 시사점 177 참고문헌 180Docto

부동산산업의 발전방향과 향후과제(Development strategy for advancing real eatste industry and its future tasks)

노트 : 이 연구보고서의 내용은 국토연구원의 자체 연구물로서 정부의 정책이나 견해와는 관계없습니다

부동산시장 선진화 시스템 구축 연구(III)(A study on the KRIHS Model for analysis and prediction of real eatate market(III))

노트 : 이 연구보고서의 내용은 국토연구원의 자체 연구물로서 정부의 정책이나 견해와는 상관없습니다

부동산정책 시뮬레이션 모형 개발과 정책결정지원시스템 구축(I)(A study on the development of simulation model for real eatate policy and eatablishment of REp-DSS(I))

노트 : 이 연구보고서의 내용은 국토연구원의 자체 연구물로서 정부의 정책이나 견해와는 상관없습니다