메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국국토정보공사 지적과 국토정보 지적과 국토정보 제49권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
181 - 195 (15page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

통신 데이터를 활용한 서울시 도보관광코스 유동인구 추정 및 분석
박예림 사회과교육학과 2019.01 학위논문
통신 데이터를 활용한 도보관광코스 유동인구 추정 및 분석
박예림 ,  강영옥 지적과 국토정보 2019.01 학술저널

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구의 목적은 통신 데이터를 통해 구축한 유동인구 데이터를 활용하여 서울시 도심도보관광코스 내 유동인구 특성을 파악하고 효과적으로 시각화하여 공간적인 맥락을 분석하는 것이다. 도로에 따른 유동인구 추정을 위해 유동인구 데이터 정제 기법을 개발하여 도보관광코스 별 유동인구 데이터를 구축하였다. 도보관광코스 분석에 적합한 형태로 정제하기 도로 주변 유동인구 값을 고려한 유동인구 추정하여 도보관광코스 내 유동인구를 할당하였다. 정제된 데이터를 바탕으로 서울도보관광 18개 코스 각각의 유동인구 특성과 공간 특성을 도출하였다. 도보관광코스 내 유동인구의 공간 밀도와 집중 구간을 분석하기 위해 커널 밀도분석과 Getis-Ord 통계를 적용하였으며 3D 시각화를 통해 서울도보관광 18개 코스별 유동인구 특성을 성, 연령, 시간, 요일에 따라 정량적으로 파악하였다. 그 결과 청계천 제1코스, 경희궁-서대문코스, 인사동-운현궁 코스 순으로 유동인구 규모가 크게 나타났으며 주중에는 인사동-운현궁, 주말에는 성북동 코스의 유동인구가 많았다. 남성 유동인구 비율이 가장 높은 코스는 청계천 제1코스, 여성 유동인구 비율이 가장 높은 코스는 몽촌토성 코스였다. 주말 유동인구 비율이 가장 높은 도보관광코스는 성북동 코스임을 확인할 수 있었다.
#Telecommunications Data #Floating Population #Seoul Walking Tour Courses #Road-based Refinement Algorithm

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
경상북도 / 2016 / 이동통신 자료를 이용한 유동인구 속성분석 연구용역 보고서 google schola 국립공원관리공단 / 2014 / 빅데이터 기반 탐방형태 분석 시스템 구축 google schola 국립공원관리공단 / 2017 / 통신 빅데이터를 활용한 국립공원 탐방객 실태조사 및 이용패턴 분석 검증연구 google schola 권태일 / 2017 / 관광분야 빅데이터 활용체계 및실증분석 연구 / 한국문화관광연구원 google schola 김승리 / 2014 / 도보관광 목적지의 이미지, 감정적 반응, 행동의도에 관한 연구 -북한산 둘레길을 중심으로- / 관광연구 29(5):257~274 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0