• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.157-163
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• 2013

데이터마이닝은 데이터간의 상호 연관성과 다양한 패턴 분석을 통해서 우리가 알 수 없었던 새로운 발견을 할 수 있는 유용한 기술로서 현재 금융, 마케팅, 의료 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 공간 데이터마이닝 분석을 통한 데이터의 효과적인 활용방법을 제안한다. 서울시에 거주하는 외국인들의 기본적인 데이터를 활용하고자 한다. 하지만, 이 데이터는 다른 분야의 데이터와 구별되는 특징이 있는데, 민감 정보로 분류된다는 것과 개인정보보호 등과 같은 법적인 문제가 있을 수 있다. 따라서 개인정보를 알 수 없는 기본적 통계적 데이터를 활용하고자 한다. 제안된 방법의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 큰 데이터를 여러 질의방법을 통해서 정보로서 이용할 수가 있으며, 정제를 통해서 클러스터링 할 수 있다. 둘째, 이러한 정보들을 새로운 패턴이나 앞으로의 의사결정에 이용할 수 있다. 질의 결과에서 얻은 새로운 정보를 사용자가 보고 판단하여 의사결정에 이용하고자 한다. 제안된 방법의 성능평가에서는 데이터들의 주제별 도식화를 통한 시각적 접근방법을 사용하고자 한다. 제안된 방법의 성능평가 결과는 데이터를 보다 가치 있게 활용하기 위해서 데이터마이닝 기술을 이용한 분석을 통해 우리가 알 수 없었던 새로운 패턴과 결과의 발견이 가능함을 보여준다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.40-45
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• 2015

본 논문에서는 빅 데이터를 이용하여 범죄 발생 요인에 따른 범죄 예측 알고리즘을 구현했다. 제안된 알고리즘은 대검찰청에서 수집하여 공개한 범죄관련 빅 데이터를 사용하였으며, 통계분석을 통해 서울시의 2011-2013년 범죄발생 패턴을 분석했다. 범죄예측 알고리즘 구현을 위해 베이지안 네트워크를 적용하였으며, 범죄발생 요인으로서 공간적, 인구적, 사회적 특성 및 요일, 시간, 날씨와 같은 기타 요인으로 베이지안 네트워크의 노드를 구성하였다. 제안한 알고리즘의 구현 결과, 서울시의 각 구별로 범죄발생 패턴이 다르다는 것을 파악할 수 있었으며, 다양한 범죄발생 패턴을 분석하고, 범죄예측 알고리즘의 정확도를 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권8호
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• pp.33-42
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• 2021

스마트폰 기반의 관광 플랫폼들이 활성화되면서 리뷰 데이터를 활용한 정책 수립 및 서비스 고도화가 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 관광 리뷰 데이터를 활용한 선행연구들의 경우 국내 관광객 중심의 연구가 대다수 수행되었으며, 외국인 관광객 연구의 경우 일부 언어로 수집된 데이터와 텍스트 마이닝 기법에 한정하여 연구가 수행되었다. 이에 본 연구에서는 온라인 리뷰 사이트를 통해 '대구 명소' 키워드를 지정하여 외국인들이 작성한 리뷰 데이터 3,515건을 수집하였다. 그리고 LDA 기반의 토픽모델링을 수행하여 관광 토픽을 도출하였으며, 각 토픽별 전역 및 국지적 공간 분석을 수행한 점이 선행연구와 차별성이라 할 수 있다. 분석 결과 전역적 공간 자기상관이 존재하며, 외국인들이 주로 방문하는 관광지들이 국지적으로 결집되어 있음을 확인하였다. 또한 대다수 토픽에서 중구를 중심으로 핫스팟이 도출되었으며, 분석 결과를 바탕으로 지자체 외국인 관광정책 수립 및 토픽모델링 기반의 공간분석 연구의 기초연구로 활용되길 기대하며, 본 연구의 한계점 또한 제시하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.27-33
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• 2009

The emergences of GeoSensor and researches about GIS have promoted many researches of u-GIS. The disaster application coupled in the u-GIS can apply to monitor accident area and to prevent spread of accident. The application needs the u-GIS DSMS technique to acquire, to process GeoSensor data and to integrate them with GIS data. The u-GIS DSMS must process big and large-volume data stream such as spatial data and multimedia data. Due to the feature of the data stream, in u-GIS DSMS, query processing can be delayed. Moreover, as increasing the input rate of data in the area generating events, the network traffic is increased. To solve this problem, in this paper we describe TRIGGER ACTION clause in CQ on the u-GIS DSMS environment and proposes data source management. Data source weight table controls GES information and incoming data rate. It controls incoming data rate as increasing weight at GES of disaster area. Consequently, it can contribute query processing rate and accuracy

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.923-932
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• 2017

본 연구는 덕수궁 돌담길의 장소 담론을 뉴스 빅데이터 시스템인 빅카인즈(BIGKinds)의 메타데이터 및 연관어 분석 결과를 토대로 해석하였다. 연구 결과 덕수궁 돌담길은 '문화' 분야의 보도가 가장 많았으며, 그중에서도 '요리_여행', '전시_공연' 관련 뉴스가 거의 전 기간에 걸쳐 높은 비율로 보도되었다. 또한 보행친화도로로서의 '걷고 싶은 거리', 문화와 예술적 장소이자 대상으로서 '문화와 예술의 거리', 역사 문화적 장소인 '역사적 거리'로서 시기별로 다양한 문화적, 역사적 이슈들과 함께 보도되고 있었다. 본 연구는 언론을 통해 형성되고 재현되고 있는 덕수궁 돌담길의 장소 담론 해석을 시도했으며, 장기시계열적 뉴스데이터인 빅데이터를 활용했다는데 그 의의가 있다. 한편 본 연구는 정량적 분석결과를 토대로 정성적 해석으로서 보도량이 많은 분야나 이슈 외에도 보다 미시적이지만 이 장소 중요한 의미의 발굴과 해석을 위한 후속연구가 요구된다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.75-83
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• 2022

OECD 국가 중 보행자 사망 비율이 가장 높은 대한민국은 보행자 중심으로 법령이 제정하면서 안전한 보행환경 개선을 위해 노력하고 있다. 이 연구는 노인 인구와 학원이 밀도가 높은 대구광역시를 대상으로 보행자 교통사고 클러스터를 포아송분포를 이용한 스캔통계량으로 파악하고자 한다. 어린이와 노인에 관한 교통사고의 대중 인식을 수집하여 워드클라우드로 살펴본 결과 어린이는 정부와 기업인의 캠페인을 중심으로 노출되고 있고, 노인은 사고감소를 위한 정책연구를 중심으로 노출되고 있었다. 어린이 보행자 교통사고의 상대적 위험성은 공단이 많은 평리·내당·용산동에서 높았고, 학원 밀집도가 높은 만촌·봉무·범어동에서 낮았다. 노인 보행자 교통사고의 상대적 위험성은 도심에 가까운 용산·죽전·두류·내당동에서 높았고, 범어·삼덕·팔공·봉무동에서 낮았다. 대구광역시 내당동과 용산동은 어린이와 노인 보행사고 위험성이 높아 보행 안전 취약지역으로 파악되었다. 이는 스캔통계량이 교통사고 위험 지역 탐색에 효과적임을 의미한다.

• International Journal of Contents
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• 제18권1호
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• pp.17-26
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• 2022

With the acceleration of urbanization and industrialization, air pollution has become increasingly serious, and the pollution control situation is not optimistic. Climate change has become a major global challenge faced by mankind. To actively respond to climate change, China has proposed carbon peak and carbon neutral goals. However, atmospheric pollutants and meteorological factors that affect air quality are complex and changeable, and the complex relationship and correlation between them must be further clarified. This paper uses China's 2013-2018 high-resolution air pollution reanalysis open data set, as well as statistical methods of the Pearson Correlation Coefficient (PCC) to calculate and visualize the design and analysis of environmental monitoring big data, which is intuitive and it quickly demonstrated the correlation between pollutants and meteorological factors in the temporal and spatial sequence, and provided convenience for environmental management departments to use air quality routine monitoring data to enable dynamic decision-making, and promote global climate governance. The experimental results show that, apart from ozone, which is negatively correlated, the other pollutants are positively correlated; meteorological factors have a greater impact on pollutants, temperature and pollutants are negatively correlated, air pressure is positively correlated, and the correlation between humidity is insignificant. The wind speed has a significant negative correlation with the six pollutants, which has a greater impact on the diffusion of pollutants.

• 한국환경보건학회지
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• 제38권5호
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• pp.369-379
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• 2012

Objectives: Spatial analysis is useful for understanding complicated causal relationships. This paper focuses trends and appling methods for spatial analysis associated with environmental asbestos exposure. Methods: Literature review and reflection of experience of authors were conducted to know academic background of spatial analysis, appling methods on epidemiology and asbestos exposure. Results: Spatial analysis based on spatial autocorrelation provides a variety of methods through which to conduct mapping, cluster analysis, diffusion, interpolation, and identification. Cause of disease occurrence can be investigated through spatial analysis. Appropriate methods can be applied according to contagiousness and continuity. Spatial analysis for asbestos exposure source is needed to study asbestos related diseases. Although a great amount of research has used spatial analysis to study exposure assessment and distribution of disease occurrence, these studies tend to focus on the construction of a thematic map without different forms of analysis. Recently, spatial analysis has been advanced by merging with web tools, mobile computing, statistical packages, social network analysis, and big data. Conclusions: Because the trend in spatial analysis has evolved from simple marking into a variety of forms of analyses, environmental researchers including asbestos exposure study are required to be aware of recent trends.

• 보건행정학회지
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• 제26권3호
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• pp.233-241
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• 2016

Background: This study purposed to analyze and understand how spatial accessibility of patients influenced the number of outpatient visits for the internal medicine of a hospital. Methods: A hospital with 100 beds in Seoul, South Korea provided data from 2013 January 1 to 2013 June 30. Euclidean distance and road ares were used to represent the spatial accessibility. Patient level data and dong level data were collected and used in spatial analysis. Dong level data was converted into grid level ($500{\times}500m$) for the multivariate analysis. Hot-spot analysis and generalized linear model were applied to the data collected. Results: Hot-spots of outpatient visits were found around the study hospital, and cold-spots were not found. Number of outpatient visits was varied by the distance between patient resident and hospitals, and about 80% of total outpatient visits was occurred in within the 5 km from study hospital, and 50% was occurred in within 1.6 km. Spatial accessibility had significant influences on the outpatient visits. Conclusion: Findings provide evidences that spatial accessibility had influences on the patients' behaviors in utilizing the outpatient care of internal medicine in a hospital. Results can provide useful information to health policy makers as well as hospital managers for their decision making.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.125-138
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• 2016

현재 기상정보를 활용하고자 하는 수요는 증가하고 있으나 제공되는 기상기후정보는 한정적이다. 개선을 위해서는 기상기후 빅데이터 활용 플랫폼 지원, 정부 및 공공기관, 기업의 요구에 부응하는 기상기후 빅데이터 전문 인력 양성이 필요하다. 기상기후 빅데이터는 다양한 분야에서 활용 가능한 고부가가치 서비스 제공이 필요하며 서비스의 확대 및 새로운 콘텐츠 개발을 위하여 산업 분야별 유형별 특성에 맞는 맞춤형 서비스가 제공되어야 한다. 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 국가차원의 협업생태계 조성이 필수적이다. 협업생태계 조성 환경을 만들기 위해서는 해양정책과 기상정책의 융합, 해양학과 기상학의 융합, R&D 기초연구와 응용연구의 융합이 필요하다. 이후 수요분석, 생산정보공유, 단일화 순서로 협업생태계를 구축할 수 있다.