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김성준 (한국수자원조사기술원) 김태정 (한국수자원조사기술원) 김창성 (한국수자원조사기술원)
저널정보
응용생태공학회 Ecology and Resilient Infrastructure Ecology and Resilient Infrastructure Vol.7 No.3
발행연도
2020.9
수록면
171 - 180 (10page)

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산업화 및 도시화가 가중됨에 따라서 여가생활을 위한 공간 희소성이 부각되고 있다. 하천 주변의 수변공간이 제공하는 자연경관 및 생태체험 등의 기회는 지역사회의 발전과 친수공원 조성을 조성하는데 근간이 되는 요소이다. 이러한 하천 공간을 이용하는 이용객을 정량적으로 파악하는데 있어 과거에는 인력을 동원하여 현장조사를 수행하였으나 경비, 인력 및 시공간적인 제약이 발생하여 결과물의 정확성이 확보되지 못하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 위치정보를 활용한 친수공원 이용객 추정을 수행하였다. 연구대상지역은 낙동강 하류에 위치한 삼락생태공원과 대저생태공원이다. 통신 빅 데이터를 활용한 이용객 패턴과 GPS 위치정보를 기반으로 한 이용객 패턴을 비교·분석하였다. GPS 위치정보는 Google Popular Times와 카카오 방문자 데이터를 활용하였다. GPS 위치정보 데이터를 활용했을 때 통신 빅 데이터를 활용한 결과보다 주중과 주말 이용객에 대한 패턴이 뚜렷하였다. 따라서 향후 통신 빅 데이터를 이용할 때 pCELL 크기의 정밀화 및 체류시간 30분 이상의 조건으로 이용객 수를 추출한다면 GPS 위치정보의 결과와 유사할 것으로 예상된다. 또한 개인정보 보호법 등 개정이 이루어져 보다 정확한 데이터를 추출한다면 GPS 기반으로 이용객 수를 추정하는 것이 더 정확한 이용객 수의 지표를 산정할 수 있을 것으로 판단된다.
#Google popular times #Location information #Mobile big data #Visitors #Water-friendly park #구글 인기시간대 #위치정보 #통신 빅 데이터 #이용객 수 #친수공원

목차

ABSTRACT
요약
1. 서론
2. 대상지 선정 및 연구 방법
3. 자료의 분석
4. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
De Jonge, E. / 2012 / Time patterns, geospatial clustering and mobility statistics based on mobile phone network data / Proceeding of the Federal Committee on Statistical Methodology Research Conference google schola Deville, P. / 2014 / Dynamic population mapping using mobile phone data / Proceeding of the National Academy of Sciences 111(45):15888~15893 google schola Dixon, J / 2018 / Electric vehicle destination charging demand characterizations at popular amenities google schola Douglass, R. W. / 2015 / High resolution population estimates from telecommunications data / EPJ Data Science 4(1):1~13 google schola 김지은 / 2019 / 제3세대 SNS에 표출된 공원 유형별 이용 특성 분석 / 한국조경학회지 47(2):49~58 dbpia

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