효과적인 고속도로 교통정보 관리를 위한 비정형 데이터 활용 연구
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 윤일수 | - |
dc.contributor.author | 홍두표 | - |
dc.date.accessioned | 2018-11-08T08:11:36Z | - |
dc.date.available | 2018-11-08T08:11:36Z | - |
dc.date.issued | 2017-02 | - |
dc.identifier.other | 24450 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/11475 | - |
dc.description | 학위논문(박사)--아주대학교 일반대학원 :건설교통공학과,2017. 2 | - |
dc.description.abstract | 국내 이동통신사 가입자는 2015년 7월 기준으로 약 5천 8백만 명을 넘어섰다. 이동통신사 가입자 중 스마트폰 가입자는 약 4천 2백만 명에 해당한다. 이를 국내 인구와 비교하면 우리나라 국민의 82.2%가 스마트폰을 사용하고 있는 것으로 확인되고 있다. 그리고 2015년에 조사된 SNS 이용률은 43.1%로서 2011년 16.8% 대비 5년 만에 2배 가까운 성장세를 보이고 있다. 따라서 스마트폰과 SNS 사용은 매일 일상생활에 이미 깊숙이 들어와 있는 상황이다. 이러한 상황에서 고속도로 교통관리를 위해 전통적인 가변정보판, 교통방송, ARS 등의 기존 교통정보 제공매체에 의존하는 것은 시대착오적이라고 할 수 있다. 따라서 현재 다양한 분야에서 활발히 활용되고 있는 SNS 기반 비정형 데이터를 이용한 교통정보 제공방식을 교통분야에서 정보제공을 위한 새로운 매체로 인식할 필요가 있다. 또한 SNS 기반 비정형 데이터를 이용한 교통정보 제공방식을 효과적으로 활용하기 위한 노력이 필요하다. 이러한 배경 하에서 본 연구는 SNS 기반 비정형 데이터를 이용하여 고속도로 교통정보를 보다 효과적으로 제공하고 활용할 수 있는 방안을 모색하고자 하였다. 구체적으로는 먼저, 현재 트위터를 통해서 제공되고 있는 비정형 데이터 기반 고속도로 교통정보에서 주로 언급되고 있는 주요 콘텐츠가 무엇인지와 비정형 데이터 기반 고속도로 교통정보에 대한 이용자들의 만족여부를 살펴보았다. 그리고 현재 트위터를 통해서 제공되고 있는 비정형 데이터 기반 고속도로 교통정보에 대한 정보 제공구조에 대한 분석을 실시하여 정보가 어떻게 전파되고, 정보 전파에 주요한 역할을 하는 요인을 살펴보았다. 이러한 분석 결과를 토대로 SNS 기반 비정형 데이터를 이용한 교통제공을 보다 합리적이고 효율적으로 할 수 있는 체계와 전략을 제시하였다. 본 연구를 통해서 다른 분야에서는 활성화되어 있지만 교통분야에서는 아직 그 잠재력을 정확히 인정받지 못하고 있는 교통정보 수집 및 제공을 위한 SNS 기반 비정형 데이터 활용에 대한 기초적인 연구를 수행함으로써 SNS 기반 비정형 데이터를 이용한 교통정보 제공의 체계가 보다 효율적이고 합리적으로 갖추어질 것으로 기대된다. | - |
dc.description.tableofcontents | 제1장 서 론 1 제1절 연구의 배경 및 목적 1 제2절 연구의 범위 및 절차 4 1. 연구의 범위 4 2. 연구의 절차 6 제2장 관련 이론 및 연구 고찰 7 제1절 데이터 마이닝 기법 및 관련 이론 고찰 7 1. 데이터 마이닝 정의 7 2. 데이터 마이닝의 활용 기법 7 3. 키워드 분석 방법 이론 9 4. 감성 분석 방법 이론 12 5. 소셜 네트워크 분석 이론 12 제2절 국내외 연구 고찰 13 1. 키워드 분석을 활용한 국내외 연구 고찰 13 2. 감성 분석을 활용한 국내외 연구 고찰 16 3. 소셜 네트워크 분석을 활용한 국내외 연구 고찰 19 4. 교통분야 SNS 활용 연구 고찰 23 5. 국내·외 스마트폰 기반 교통정보 제공서비스 조사 25 제3절 관련 연구 및 사례 검토를 통한 시사점 28 제3장 트위터 기반 고속도로 교통정보 특성 분석 29 제1절 교통정보 콘텐츠 분석 29 1. 고속도로 트위터 데이터 키워드 분석 과정 29 2. 고속도로 트위터 데이터 키워드 분석 결과 41 제2절 고속도로 이용자 감성 분석 46 1. VOC 데이터 및 고속도로 트위터 데이터 감성 분석 과정 46 2. VOC 데이터를 이용한 감성 분석 방법별 비교 51 3. 고속도로 트위터 데이터를 이용한 감성 분석 60 제3절 장소키워드를 활용한 키워드 분석 및 감성 분석 활용 65 제4절 트위터 기반 고속도로 교통정보 특성 분석 시사점 68 제4장 트위터 기반 교통정보 제공자 현황 및 전달 구조 분석 69 제1절 트위터 기반 소셜 네트워크 분석 69 1. 트위터 기반 소셜 네트워크 분석 방법 69 제2절 트위터 기반 교통정보 제공자 현황 분석 75 1. 주요 교통정보 제공자 선정 및 분석 75 2. 오피니언 리더 선정 및 분석 79 제3절 트위터 기반 교통정보 전달 구조 분석 81 1. 밀도 및 평균거리 분석 결과 81 2. 교통정보 제공자와 오피니언 리더 간의 관계 분석 82 3. 교통정보 제공자와 오피니언 리더 간 정보 전달 특성 분석 86 4. 각 구성요소를 팔로우하는 일반 사용자들의 소셜 네트워크 특성 분석 90 제4절 교통정보 제공자 현황 및 전달 구조 분석의 시사점 93 제5장 고속도로 교통정보 관리를 위한 비정형 데이터 활용 전략 94 제1절 비정형 고속도로 교통 데이터 활용 방향 설정 94 제2절 비정형 고속도로 교통 데이터 활용 전략 수립 96 1. 고속도로 관련 정보 전달 매체로 활용 96 2. 고속도로 교통류 모니터링 및 재난 관리 97 3. 고속도로 관련 감성·이벤트·만족도 모니터링 매체로 활용 99 제3절 비정형 교통 데이터 기반 SNS 모니터링 시스템 구축 방안 101 1. 비정형 교통 데이터 기반 SNS 모니터링 시스템의 기능 정의 101 2. 비정형 고속도로 교통 데이터 기반 SNS 모니터링 시스템 구축 방안 103 제6장 결론 및 향후 연구 내용 109 1. 결론 109 2. 향후 연구 내용 111 참고문헌 112 | - |
dc.language.iso | kor | - |
dc.publisher | The Graduate School, Ajou University | - |
dc.rights | 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
dc.title | 효과적인 고속도로 교통정보 관리를 위한 비정형 데이터 활용 연구 | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.contributor.affiliation | 아주대학교 일반대학원 | - |
dc.contributor.department | 일반대학원 건설교통공학과 | - |
dc.date.awarded | 2017. 2 | - |
dc.description.degree | Doctoral | - |
dc.identifier.localId | 770744 | - |
dc.identifier.url | http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000024450 | - |
dc.subject.keyword | SNS | - |
dc.subject.keyword | 빅데이터 | - |
dc.subject.keyword | 비정형 교통데이터 | - |
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