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- 저자 : 조나혜(Nahye Cho) (검색결과 13 건)
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조나혜,전철민,강영옥,Cho, Nahye,Jun, Chulmin,Kang, Youngok 한국국토정보공사 공간정보연구원 2018 지적과 국토정보 Vol.48 No.1
최근 우리나라의 경우 교통사고 예방활동으로 자동차 보유에 따른 교통사고 발생건수는 지속적으로 감소하고 있지만, 서울의 경우 다른 지역에 비해 자동차 1만대 대비 사고 건수는 전국에서 광주와 함께 가장 높게 나타나고 있다. 인적 재난인 교통사고를 예방하기 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔다. 특히 교통사고에 대한 공간적 분석을 연구한 초기 연구들은 교통사고 클러스터 지역을 확인하기 위해 행정구역 별 교통사고 건수를 집계하거나, 커널밀도 방법을 통해 밀도를 추정하여 분석하는 경우가 다수를 이루었다. 그러나 교통사고는 도로를 따라 발생하는 사건이기 때문에 도로상에서 교통사고 다발구간을 찾는 것이 더 의미가 있을 수 있다. 따라서 본 연구는 도로 네트워크를 따라 교통사고 집중 지역을 찾고자 하였다. 본 연구에서는 2가지 방법으로 교통사고를 가장 가까운 도로 네트워크에 할당한 뒤, Getis-Ord $Gi^*$에 의한 핫스팟 분석을 통해 교통사고 다발구간을 분석하였다. 하나는 10m 단위의 일정한 도로 링크를 중심으로 분석을 수행하였으며, 다른 하나는 도로구간별 단위 길이 당 평균 교통사고를 계산하여 교통사고 밀집구간을 분석하였다. 첫 번째 방법에 의한 분석 결과 교통사고가 집중되는 특정 도로 구간을 명확하게 확인할 수 있는 반면, 두 번째 방법에 의한 분석 결과 도로링크의 특성에 따라 교통사고 집중지역이 길게 나타나는 특징을 확인할 수 있었다. 두 방법에 의한 교통사고 다발구간이 다르게 나타나는 것을 알 수 있으며, 향후 해당 지역의 교통환경을 분석하고 개선하기 위해서는 보다 명확한 구간을 파악하는 것이 유의미할 수 있다. In recent years, the number of traffic accidents caused by car accidents has been decreasing steadily due to traffic accident prevention activities in Korea. However, the number of accidents in Seoul is higher than that of other regions. Various studies have been conducted to prevent traffic accidents, which are human disasters. In particular, previous studies have performed the spatial analysis of traffic accidents by counting the number of traffic accidents by administrative districts or by estimating the density through kernel density method in order to identify the traffic accident cluster areas. However, since traffic accidents take place along the road, it would be more meaningful to investigate them concentrated on the road network. In this study, traffic accidents were assigned to the nearest road network in two ways and analyzed by hotspot analysis using Getis-Ord Gi* statistics. One of them was investigated with a fixed road link of 10m unit, and the other by computing the average traffic accidents per unit length per road section. As a result by the first method, it was possible to identify the specific road sections where traffic accidents are concentrated. On the other hand, the results by the second method showed that the traffic accident concentrated areas are extensible depending on the characteristic of the road links. The methods proposed here provide different approaches for visualizing the traffic accidents and thus, make it possible to identify those sections clearly that need improvement as for the traffic environment.
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SpaceTimeCube와 STKDE(SpaceTimeKernelDensityEstimation)을 이용한 서울시 노인교통사고의 시공간특성 분석
조나혜(Nahye Cho),강영옥(Young Ok Kang),손세린(Serin Son) 대한공간정보학회 2017 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2017 No.10
최근 저출산 고령화에 따른 노인인구가 증가함에 따라 노인 운전자 및 노인 보행자의 교통사고 또한 증가하고 있으며, 노인 교통사고에 대한 연구도 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 노인 교통사고에 대한 연구들 대부분이 노인 운전자 또는 보행자의 일반적인 특성, 원인과 대책에 대한 연구들이다. 최근에는 교통사고 밀집 지역이나 도로 네트워크 데이터를 중심으로 다양한 형태로 시각화하고자 하는 연구들이 진행되고 있으며, 이러한 연구들을 통해 어떠한 지점에서 교통사고가 증가하고 있는지, 보다 더 직관적으로 교통사고가 많고 적은 지역을 비교할 수 있게 되었다. 본 연구는 서울시 노인 교통사고를 대상으로 노인교통사고의 시공간적 특징을 다양한 방법을 이용하여 시각화하고 노인교통사고의 예방과 대책마련에 도움이 되고자 한다.
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Inception V3 모델을 활용한 관광사진 분류 및 정확도 평가
조나혜(Nahye Cho),윤지영(Jiyoung Yoon),박소연(Soyeon Park),이주윤(Juyoon Lee),이혜진(Hyejin Lee),강영옥(Youngok Kang) 대한공간정보학회 2019 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2019 No.11
본 연구는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)인 플리커(Flickr)에 공유된 지오태깅된 사진 데이터를 활용하여 관광지 이미지 특성을 분석하고자 한다. 2013년부터 2018년까지 우리나라를 방문한 관광객이 업로드한 약 16만장의 사진을 이용하였다. 사진에 대한 분석은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 중 하나인 Inception V3를 활용하였으며, 사진 분류 정확도를 평가하기 위해 전체 데이터의 약 23%에 달하는 사진 데이터에 대해 수동 라벨링을 하여 사진의 분류 정확도를 평가하였다. 관광 활동으로 생성된 사진 데이터들을 imagenet의 분류 카테고리로 분류할 경우의 한계점을 분석하고 향후 연구과제로 관광 목적에 맞는 이미지 카테고리 개발을 제안하였다.
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강영옥,조나혜,강애띠,박지영,Kang, Youngok,Cho, Nahye,Kang, Aetti,Park, Jiyoung 한국공간정보학회 2014 한국공간정보학회지 Vol.22 No.2
As Geoweb is continuously developing, today it is possible for the public to utilize geospatial information technology, whereas only a few experts could apply this technology in the past. The examples that utilize the geospatial information technology creatively in the field of education have been increasing. Google, USGS and NASA, etc. presented various strategies to attract participation from people as they construct the related web-sites and suggest practical examples so that the existing spatial data in public institutions can be utilized in the field of education. In this study, we presented the strategies that converged education and exploratory learning can be vitalized on the primary, middle and high schools by using geospatial information technology. We took a literature review of researches that geospatial information technology had applied in the field of education according to the changes of schools' environments, analyzed internal and foreign web-sites which applied geospatial information technology to the field of education, and finally presented the strategies for application of geospatial information technology in the field of education. The strategies we presented are divided into four parts: 1) construction of course modules, 2) construction of educational database based on geospatial information technology, 3) construction of authoring environments for course modules, and 4) provision of supporting services for vitalizing the education based on geospatial information technology. 지오웹의 발전은 공간정보가 과거 일부 전문가만이 사용할 수 있었던 것에 반해 일반인들도 누구나 쉽게 활용할 수 있는 기반을 만들어 놓았다. 교육현장에서도 이러한 공간정보 기술과 관련 자료들을 보다 쉽게 창의적으로 활용하는 사례가 증가하고 있다. 외국의 경우 구글을 비롯하여 국가적 차원의 공공기관에서 기 구축한 공간자료들을 교육목적에 쉽게 활용할 수 있도록 관련 사이트를 구축하고 활용사례를 제시하며, 참여를 유도하기 위한 다양한 전략을 제시하고 있다. 본 연구에서는 초 중 고등학교 수준에서 공간정보를 교육에 활용하여 융합적이고 창의적이며, 탐구중심의 교육이 이뤄질 수 있도록 그 기반을 마련하고 이를 활성화할 수 있는 전략을 제시하고자 한다. 이를 위해 학교현장의 환경변화와 교육 분야에서 공간정보 활용에 대한 연구들을 조사하고, 해외의 공간정보기반 교육 사이트 분석 및 국내 공간정보분야 현황분석을 토대로 공간정보기반 교육을 위한 전략을 제시하였다. 전략은 구체적으로 첫째, 수업모듈 구축, 둘째, 학습용 데이터베이스 구축, 셋째, 공간정보기반 수업모듈 저작환경 구축, 넷째, 공간정보기반 교육 활성화를 위한 지원서비스 부분으로 나누어 제시하였다.
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지오태깅된 플리커데이터의 사용자 분류 방법 연구: 관광객 추정방법
강영옥(Youngok Kang),조나혜(Nahye Cho),이주윤(Juyoon Lee),이혜진(Hyejin Lee),윤지영(Jiyoung Yoon) 대한공간정보학회 2019 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2019 No.5
관광 부문에서 지오태깅 소셜 미디어 데이터는 관광객의 공간적 선호 및 특성을 포함하는 역동적인 자료이다. 데이터의 특성상 사용자의 속성이 명시되지 않기 때문에 지오태깅 사진을 게시하는 사용자는 해당 지역의 관광객 혹은 거주자일수 있다. 때문에 관광객을 분류하는것은 관광 행태 분석에 필수적이다. 이에 본 연구는 SNS 데이터에서 사용자를 거주자 혹은 관광객으로 분류하는 모델을 제안하고, 최적의 분류 모델을 도출하였다.
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텍스트마이닝과 딥러닝 기술을 활용한 외국인 관광객의 국내 지역별 이미지 비교
이혜진(Hyejin Lee),윤지영(Jiyoung Yoon),조나혜(Nahye Cho),이주윤(Juyoon Lee),박소연(Soyeon Park),강영옥(Youngok Kang) 대한공간정보학회 2019 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2019 No.11
본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)인 플리커(Flickr)에 게시된 지오태깅된 사진 데이터와 텍스트 데이터를 활용하여 우리나라 방문객이 갖는 지역별 이미지를 비교하였다. 플리커 데이터 수집은 2013년부터 2018년까지 약 6년간 데이터를 수집하였으며, 6년간 수집된 데이터 29만여건 가운데 관광객이 업로드한 것으로 추정되는 약 17만장의 사진을 분석대상으로 하였다. 플리커의 태그와 텍스트에 대한 분석은 텍스트마이닝 기법 중 단어간 빈도분석 및 연관관계분석을 적용하였으며, 사진에 대한 분석은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 중 하나인 Inception V3 모델을 활용하였다. 지역에 대한 이미지 분석은 서울, 부산, 제주 지역을 대상으로 하였으며, 텍스트 분석 결과와 사진 이미지 분석결과를 비교하여 지역 이미지의 차이를 분석하였다.
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