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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
민미경 (서경대학교 컴퓨터과학과)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제18권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
13 - 18 (6page)

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본 연구에서는 기계학습을 이용하여 서울시 지하철역의 승하차 패턴에 따라 지하철역을 분류한다. 대상 데이터는 공공데이터 포탈에서 제공하는 2008년부터 2017년까지 서울 지하철 233개 역에서의 매일 매시간별 승차객 숫자와 하차객 숫자이다. 기계학습 기법으로는 가우시안 혼합 모델(GMM)과 K-평균 클러스터링을 사용한다. 이용객의 승차시간과 하차시간의 분포는 가우시안 혼합 모델로 모델링할 수 있으며, 이를 K-평균 클러스터링을 이용하여 비지도 학습시킨다. 학습결과 서울시 지하철역은 승하차 패턴에 따라 4개의 그룹으로 분류되었다. 본 연구의 결과는 서울시 지하철역의 특성을 파악하여 경제, 사회, 문화적으로 분석하기 위한 주요 기반 지식으로 활용될 수 있다. 본 연구의 방법은 클러스터링이 필요한 모든 공공데이터나 빅데이터에 적용할 수 있다.
#Machine Learning #Public Data #Seoul Metro Station #GMM #K-means Clustering

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백봉현 / 2017 / XML구조를 이용한 공공 빅데이터의 선별 저장 및 시각화 방법 / 한국정보통신학회논문지 21(12):2305~2311 dbpia 장재영 / 2017 / 소셜 빅데이터 분석과 기계학습을 이용한 영화흥행예측 기법의 실험적 평가 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 17(3):167~173 dbpia 강민수 / 2017 / A Study on the Search of Optimal Aquaculture farm condition based on Machine Learning / 한국인터넷방송통신학회 논문지 17(2):135~140 dbpia 김진수 / 2016 / 빅데이터 분석을 이용한 지하철 혼잡도 예측 및 추천시스템 / 디지털융복합연구 14(11):289~295 dbpia Minwoo Kim / 2017 / Predicting Subway Passengers Flows By Spatio-Temporal Modeling google schola

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