본 논문은 도시 지역의 활력도를 측정하고, 예측하여 도시 계획 및 예산 배분에 효율성을 높이기 위한 방법론을 제시한다. 도시 활력 지수(Current Vitality Index와 Long-Term Vitality Index)를 개발하고, K-Nearest Neighbors를 이용한 결측치 처리, Random Forest를 이용한 특징 선택, k-means clustering을 이용한 데이터 그룹핑, 그리고 Multilayer Perceptron이나 Linear Regression을 이용한 장기 예측 등의 머신러닝 기법을 활용한다. 도시 계획 전문가의 검토를 거쳐 유용성이 확인되었으며, 향후 데이터 확보를 통해 더욱 개선될 가능성을 제시한다.
