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시·공간 데이터를 활용한 E-GEN AED의 효율적 서비스를 위한 개선방안 (A Study on the Improvement Method for Efficient Service of E-GEN AED using Time and Spatial Data)

  • 백승렬;김준현
    • 한국측량학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.253-265
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    • 2019
  • 본 연구에서는 E-GEN (Emergency medical-GEN) 자동심장충격기(AED: Automated External Defibrillator) 설치지점의 위치 및 세부정보 등록과 공간적 배치의 적정성 등에 대한 오류사항을 분석하여 접근성과 활용성을 고려한 효율적 운영을 위한 시 공간적인 데이터 기반의 앱이나 웹의 구축을 위한 개선방안을 제시하였다. 연구결과 첫째, 각 설치지점의 위치가 서로 균등적이지 않고 일부 지역에 밀집되어 있거나 AED 설치가 필요한 지역이 발생됨을 확인할 수 있었다. 둘째, AED의 실제 설치 위치정보와 속성정보 등 설치된 지점에 대한 정보의 입력 및 등록에 있어서 부정확한 점을 확인하였다. 셋째, 시설물 주 출입구 node와 대표 지번 node를 일직선으로 연결하도록 되어 있어 후문, 사잇길, 계단 등으로 연결되지 못하는 문제점이 발생하였다. 또한 AED 설치장소의 개방시간은 요일과 계절에 따라 다양하고 출입구는 별도 장소에 있는 관리소가 관리하고 있어 이에 대한 정보도 구축할 필요가 있는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 문제점을 위한 개선방안으로 공간적 형평성과 접근성 향상을 위한 방안, 긴급시 정확한 거리와 시간을 실제 이동경로에 따라 제공해 주는 방안, 요일과 시간을 고려한 각각의 시설물에 대한 사용가능여부 방안에 대해 제시하였다.

인구통계특성 기반 디지털 마케팅을 위한 클릭스트림 빅데이터 마이닝 (Clickstream Big Data Mining for Demographics based Digital Marketing)

  • 박지애;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제22권3호
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    • pp.143-163
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    • 2016
  • 인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.