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國立臺北科技大學 建築系建築與都市設計碩士班 黃志弘、宋立垚所指導 紀凱笙的 長照設施對其周邊房地產交易價格影響之研究-以臺北市為例 （2019），提出木柵路三段69號關鍵因素是什麼，來自於長照設施、房地產交易價格、特徵價格法、深度神經網路。
而第二篇論文國立高雄師範大學 地理學系 施雅軒所指導 李圓欽的 台北市南京東路發展史 （2015），提出因為有 臺北市南京東路、文化地景、臺北華爾街的重點而找出了 木柵路三段69號的解答。
長照設施對其周邊房地產交易價格影響之研究-以臺北市為例
為了解決木柵路三段69號 的問題，作者紀凱笙 這樣論述：
臺灣在2018年3月正式邁入「高齡社會」，人口老化的程度迅速且嚴重，影響都市計畫及政府的相關政策。長照設施為安養及照顧高齡者的選項之一，但回顧近五年之社會議題，當社區周圍欲設置高齡長照設施時，容易因「鄰避效應」而遭當地民眾反彈且產生嫌惡性。對於長照2.0政策，以「在地老化」為原則之社區整體照顧模式因而產生衝突。有鑑於此，本研究選定臺北市為研究範圍，以民國106-108年房地產交易資料及國土利用調查之圖資為依據，透過不同變數與不同類型之長照設施變數，進行特徵價格模型及深度神經網路統計分析，檢視長照設施是否明顯影響房地產交易價格，另外透過專家訪談，結合並歸納量化及質化研究成果，以了解長照設施對周
圍房地產及社區之影響。實證結果顯示當以半對數模型為最適合之特徵價格模型，至日間照顧中心之距離及至住宿型長照設施之距離與預期符號相反，每減少一公尺，房地產交易價格將增加約31.61及16.24元，至社區關懷據點之距離與預期符號相同，造成房地產交易價格下跌，每減少一公尺，市房地產交易價格將減少約15.37元。透過深度神經網路分析出屋齡、至市中心距離、建物移轉總面積、對於房地產價格影響最大，其次是至捷運站距離、土地移轉總面積對於房地產價格影響次之，而深度神經網路平均絕對誤差百分比MAPE值為25.73%
台北市南京東路發展史
為了解決木柵路三段69號 的問題，作者李圓欽 這樣論述：
摘要 本文希望藉由探討臺北市南京東路回顧其經濟、歷史等文獻，藉此來探討出南京東路本身在臺北市政經定位。而南京東路本身於曾經有過「臺北華爾街」之稱，是如何藉由交通、政治、經濟等因素下來影響著該區後，呈現出此區之特色。 研究方法使用相關文獻研究、地理資訊系統的應用其「探索式空間分析」及利用相關資料庫如：「國家文化資料庫」、「中央研究院臺灣百年歷史地圖資料庫」。 如果一個首都的興建從其內部重要的「建築物空間分佈」、「建築型式」等等。這些建築物本身都是有相當的參考依據下，而來進行建造，而本文想就如何對其臺北市南京東路上重要的公共建築物、公有綠地、私人建物之「位置」、「方位」及「對週
邊相關民造建物的影響」進行探討。 結論從幾個面向來加以探討「現象學」、「地方感」、「文化地景」及「結構主義」。然而串連於一體，從結構主義角度來看，南京東路這條道路的聯結，從金融機構、公共設施、國民住宅設立等。無不有從上到下(top-down)的影子來控制著，臺北市相關建設，最後呈現出目前的面貌，而這個外顯出，南京東路本身擁有全台最密集的金融機構的設立，表徵出一條和全球經濟接軌的道路內含結構主義下的影子。關鍵字： 臺北市南京東路、文化地景、臺北華爾街