Abstract
The purpose of this study is to propose an industrial land price appraisal model using the error backpropagation algorithm of the neural network theory to improve the current problem of applying uniform price without consideration of the location characterisnetwork model using actual market prices and the characteristics of lands as input data is trained and the prices of industrial lands using data not included in the training is estimated. Compared with actual market prices, the prices estimated by the neural networfrom the actual market prices. Lastly, as a limitation of this research, although it is desirable to use an extensive and large amount of input data, the scope of data is limited due to difficulties in data acquisition. Nevertheless, this study is considered significantcurrent problem and can be applied to existing and new studies on the price estimation of artificial neural network model.인공신경망을 이용한 산업용지의 공급가격 산정
1960년대 이후 정부 주도 하의 산업단지정 책은 국가 제조업 성장의 견인차 역할을 수행 하였을 뿐만 아니라 기간산업의 육성, 토지이 용의 효율화, 환경비용 절감 등 많은 성과를 이루었다. 현재 500여개에 이르는 산업단지는 생산 및 수출액이 우리나라 전 제조업의 절반 이상을 차지할 정도로 국가 및 지역경제 활성 화의 주요거점으로서의 역할을 담당하고 있고 실제로 산업단지가 전 제조업에서 차지하는 비중은 지속적으로 증가하는 추세이며, 입주 기업의 생산성도 개별입지에 비해 높은 것으로 나타나고 있다. 우리나라 산업단지의 용지