• 대한토목학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.605-612
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• 2019

전통적으로 통행수요예측은 개별 면접조사를 통해 수집된 자료를 기반으로 수행되었으며, 통행수요 예측의 정확성은 이러한 문제로부터 지속적으로 제기되어 왔다. 최근 정보통신 기술의 발전에 따라 통행수요예측 연구에서 새로운 자료의 활용이 다루어지고 있다. 이러한 자료는 GPS기반 위치 자료, 휴대전화 신호의 자료, CDR (Call Detail Record) 자료 등으로 포함하며, 통행 수요예측의 오류를 줄이기 위한 활용과 관련한 연구가 진행되고 있다. 이를 바탕으로 본 연구의 목적은 통행수요예측의 기초자료로 CDR의 적용 가능성을 평가하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 대구광역시 평일과 주말을 포함한 2017년 4월의 4일 동안 수집한 CDR 자료를 사용하였다. 즉, CDR 통신량과 기존 면접조사의 O/D 통행량 간의 상관성을 분석하였다. 그 결과, CDR과 전통적 방식에 의한 교통수요는 서로 상관성이 존재하는 것으로 나타났으며, 통행목적별 통행량 비교결과에서는 주말 첨두시 CDR이 비가정기반 쇼핑 여가 목적 통행량과 같은 선택적 통행에서 상관성이 높은 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.11-18
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• 2020

본 연구에서는 모바일 환경에서의 기존 맥락인증기법의 부족한 성능을 보완하고자 한다. 사용된 데이터는 GPS, CDR(Call Detail Record), App usage이며 GPS의 처리과정에서 인구밀집지역의 타인을 세밀하게 구분하고자 GPS밀도에 따른 지역구분을 시행하였다. 또한 전처리에서 데이터 수집에서 발생할 수 있는 결측치를 처리한다. 인증 모델은 두 개의 LSTM(Long-Short Term Memory)와 그들 결과를 종합하는 하나의 ANN(Artificial Neural Network)로 구성하며 이를 통해 최종적으로 인증 점수를 산출한다. 본 논문에서는 기존 연구와의 정확도를 비교하고 타인을 구별해내는데 필요한 인증 시도 횟수를 비교하여 평균 11.6%의 정확도 향상과 검증 데이터의 약 60%에 대하여 더 적은 시도에 구별해 낼 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.1237-1248
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• 2011

사회학에서 시작된 소셜 네트워크 분석은 최근 페이스북, 트위터 등의 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 확산과 함께 경영분야에 적용하게 되었다. 특히 고객들 간의 통화를 중심으로 이루어지는 통신의 고객 통화 네트워크에 적용하여 고객관리에 대한 시도 또한 아주 최근의 연구라고 할 수 있다. 본 연구는 이동통신회사의 통화 고객의 자아 네트워크(Ego-Network)를 분석 범위로 하여, 자아(Ego)와 타자(Alter)들이 맺고 있는 개별 관계의 방향성과 관계 구성에 근거하여 자아(Ego)의 역할을 4개의 종류로 유형화하여, 각 유형별로 이동통신회사의 고객 관리 방안을 제시하는데 목적을 둔다. 또한 본 연구는 이동통신 고객의 역할자 유형별로 고객을 관리함으로써 고객 충성도를 높일 수 있을 뿐만 아니라, 고객 이탈을 사전에 막을 수 있는 방안을 제시하고자 한다.