KCI우수등재
비정형 데이터를 이용한 여가통행 행태 추정: 서울시 한양도성을 중심으로 = Estimation of Leisure Behavior Using Unstructured Data: Focusing on Seoul City Wall
Recently, as the types of leisure activities have diversified and the leisure traffic has increased, individual travel patterns have become more complex. It is impossible to precisely track non-daily travel with the existing survey method. Therefore, this study attempted to estimate leisure travel behavior by collecting social media platform information that is easy to grasp leisure activities and using text mining techniques. First, Instagram posts were collected for Hanyang City Wall in Seoul. The collected text data was extracted into a total of four leisure types: social, exercise, tourism, and rest by applying the Latent Dirichlet Allocation (LDA). After that, hot spot analysis using Kernel Density Estimation (KDE) was conducted to understand how each leisure activity is spatially distributed in Hanyang City Wall. Social-type activities occurred relatively much in the eastern region, exercise-type activities in the northwest, tourism-type activities in the central region, and rest-type activities in the southern region. In addition, a Geographically Weighted Regression (GWR) was conducted to find out how the characteristics of leisure activities by region affect the mode choice behavior. The more social/tourism-type activities were observed, the more traffic increased, and the more exercise/ rest-type activities were observed, the more traffic decreased. By region, social/tourism-type activities greatly increase the use of transportation in the northern region, and exercise/rest-type activities greatly reduce the use of each means in the central region.
더보기여가활동의 종류가 다양해지고 여가 통행의 수가 증가하면서, 개개인의 통행 패턴은 더욱 복잡해졌다. 이에 따라 기존의 설문조사 방식으로는 비일상 통행 데이터를 정확하게 구축하는 것이 불가능해졌다. 따라서 본 연구에서는 여가활동 파악이 용이한 소셜 미디어 플랫폼 정보를 수집하고, 텍스트마이닝 기법을 활용함으로써 여가통행 행태를 추정하고자 하였다. 먼저, 서울시 한양도성을 대상으로 인스타그램의 게시물을 수집하였다. 수집된 텍스트 데이터는 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 모델을 적용함으로써, 사교, 운동, 관광, 휴양의 총 4개의 여가 유형으로 추출되었다. 이후 각각의 여가활동들이 한양도성 내에서 공간적으로 어떻게 분포하고 있는지 파악하기 위해, Kernel Density Estimation(KDE)를 활용한 핫스팟 분석을 시행하였다. 시행 결과, 상대적으로 사교형 활동은 동부지역, 운동형 활동은 서북부지역, 관광형 활동은 중부지역, 휴양형 활동은 남부지역에서 많이 발생한 것으로 확인되었다. 또한, 지역별 여가활동 특성들이 통행수단 선택행위에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위해 Geographically Weighted Regression(GWR) 분석을 실시하였다. 분석 결과, 사교형 및 관광형 활동이 많이 관측될수록 교통량이 증가하였고, 운동형 및 휴양형 활동은 많이 관측될수록 교통량이 감소하였다. 지역별로는 북부지역의 경우 사교형 및 관광형 여가활동이 교통수단 이용량을 크게 증가시키며, 중부지역에서는 운동형 및 휴양형 여가활동이 각 수단별 이용량을 크게 감소시키는 것으로 분석되었다.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)