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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
국토지리학회 국토지리학회지 국토지리학회지 제52권 제2호
발행연도
2018.6
수록면
257 - 267 (11page)

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소셜 네트워크 서비스에서 제공하는 위치정보는 공간 분석 과정을 거쳐 대상 지역의 지리적 특성을 간접적으로 파악하는데 이용될 수 있다. 본 연구에서는 위치 정보를 가진 소셜 네트워크 서비스 데이터인 트윗 데이터를 대상으로 공간적으로 밀도가 높은 지역을 선정하고 그 지역의 지리적 특성과 트윗 데이터의 공간 분포 특성을 파악하였다. 서울시 지역의 트윗 데이터를 대상으로 밀도 분석을 통해 밀도가 높고 공간적으로 연속된 7개의 영역을 추출하였다. 추출된 영역을 대상으로 사회경제적 특성을 파악하고, 트윗 데이터의 내용과 시간 정보를 분석하였다. 본 연구의 결과 트윗 데이터의 공간 분포 분석을 통해 대중의 활동이 활발한 지역을 추출할 수 있으며, 추출된 영역은 서울시에서 경제활동이 활발한 지역으로 파악되었다. 또한 트위터 활동이 활발한 시간에 따라 공간적 군집을 확인할 수 있었다.
#공간 밀도 #공간 빅 데이터 #소셜 네트워크 서비스 #트윗 데이터 #social network service #spatial big data #spatial density #Tweet data

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참고문헌 (15)

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강애띠 / 2015 / 타임라인데이터를 이용한 트위터 사용자의 거주 지역 유추방법 / Spatial Information Research 23(2):69~81 dbpia 구자용 / 2015 / 공간정보 빅 데이터의 지도화와 공간적 분포 특성에 관한 연구 - 서울시 지역의 트윗 데이터를 사례로 - / 국토지리학회지 49(3):349~360 dbpia 구자용 / 2016 / 도시 지역 트윗 데이터의 시간대별 공간분포 특성 - 부산광역시를 사례로 - / 지적과 국토정보 46(2):269~281 dbpia 구자용 / 2017 / 공간 빅 데이터를 이용한 개인 활동패턴의 시공간적 탐색: 서울시 지역의 트윗 데이터를 사례로 / 국토지리학회지 51(3):259~270 dbpia 박우진 / 2015 / 위치기반 소셜 미디어 데이터의 텍스트 마이닝 기반 공간적 클러스터링 분석 연구 / 대한공간정보학회지 23(2):89~96 dbpia

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