본문 바로가기

정창무 (Chang Mu Jung) 논문수  · 이용수 44,510 · 피인용수 296

  • 저자정보 . 논문
  • 공저자 . 저널

저자의 연구 키워드

저자의 연구 키워드
#‘~리단길’
#‘~Ridan-gil’
#1인당 국민총소득
#개발밀도
#걷고 싶은 거리
#경리단길
#골목상권
#공공기관 이전
#공통소비군
#관광네트워크
#국민행복
#기대임금손실
#다중회귀분석
#대형상업시설
#도시기반시설
#도시재정비촉진사업
#맨큐와 웨일의 주택수요추정
#명소길
#범죄율
#보행공간
#보행유발요인
#사회해체이론
#삶의 질
#상가거래가격
#상권
#상업공간
#설계지침
#성비
#소매업점포 집적
#소매업종별 수요
#스토리텔링
#스포츠 이벤트
#시간대별 통행량
#어메니티 자원
#용적률
#월세
#의사소통적 합리성
#이주 목표 달성률
#이주요인
#이혼율
#입지분석
#재개발
#저소득 가구 주거이동
#전세
#젠트리피케이션
#주거이동 패턴
#주거환경
#주택가격
#주택수요
#주택수요추정모형
#주택정책
#지대격차
#지리정보체계(GIS)
#지역 경제 성장효과
#지역경제 활성화
#지역관광활성화
#지역상권
#초혼연령
#출생률
#커뮤니티 해체
#패널 분석
#평가분석
#평창동계올림픽
#한일 월드컵
#합리적 범죄자 모형
#혁신도시
#협력적계획
#혼인율
#Age at First Marriage
#Amenity Resources
#Attractive Streets
#Birth Rate
#City Infrastructure
#Collaborative Planning
#Commercial Area
#Commercial property
#Common Consumer Pool
#Communicative Rationality
#Community Disorganization
#Crime Rates
#Development Density
#Divorce Rate
#Evaluation Analysis
#Expected Wage Loss
#Floor Area Ratio
#Gentrification
#GIS
#GRDP Per Capita
#Guideline
#Gyeongridan Street
#Housing Demand Forecasting Method
#Housing Demands
#Housing Environment
#Housing Movement pattern
#Housing Policy
#Housing Price
#Innovative City
#Jeonsei
#Korea-Japan World Cup
#Large-scale Commercial Facilities
#Local Commercial District
#Location Analysis
#Low-income Housing Movement
#Mankiw-Weil's Forecasting Methods
#Marriage Rate
#Migration Factors
#Migration Rate Achievement
#Monthly Rent
#Multi-regression
#National happiness
#Panel Analysis
#Pedestrian Space
#Public Institution Relocation
#PyeongChang 2018
#Quality of life
#Rational Crime Choice Theory
#Regional Economy Growth Effects
#Reinvigoration local tourism
#Rent gap
#Rent Price
#Retail Business Demand for Each Type
#Retail Store Agglomeration
#Retail Trade Area
#Revitalization of regional economy
#Sex Ratio
#Side street
#Social Disorganization Theory
#Sports Event
#Storytelling
#Time Period Pedestrian
#Tour Network
#Urban Redevelopment
#Urban Renewal Promoting Project
#Walkable Street
#Walking-induced Factors

저자의 논문

연도별 상세보기를 클릭하시면 연도별 이용수·피인용수 상세 현황을 확인하실 수 있습니다.
피인용수는 저자의 논문이 DBpia 내 인용된 횟수이며, 실제 인용된 횟수보다 적을 수 있습니다.