트윗데이터를 활용한 스트레스 토픽의 지역별 특징 분석

강애띠,강영옥 한국지도학회 2018 한국지도학회지 Vol.18 No.2

본 연구는 SNS를 통해 사용자들이 표현하는 감성을 공간적으로 어떻게 나타낼 수 있는지를 연구하고자 하였다. 이를 위해 트윗데이터를 이용하여 현대인이 느끼는 스트레스라는 현상의 시도별 차이를 분석하였다. 트윗데이터는 2014년 7월 12일부터 2015년 7월 21일까지 총 503,737건의 데이터를 다운받고, 이 가운데 광고와 뉴스를 제외한 332,328건을 분석대상으로 하였다. 트윗데이터 분석을 위해 트윗의 텍스트를 형태소로 구분하고, 스트레스에 대한 토픽을 파악하기 위해 LDA알고리즘을 기반으로 하는 토픽모델링을 실시하였으며, 그 결과 15개의 토픽이 생성되었다. 15개의 토픽에는 스트레스 원인관련 “성격”, “학업”, “직무”, “가정”, “SNS사용” 토픽이 포함되었으며, 스트레스 결과에는 “질병”, “심리적상태”, “두피 및 탈모” 토픽이 포함되었다. 스트레스 해소방법 주제에는 “그림”, “게임”, “운동 및 문화생활”, “음식섭취”, “노래 등”의 토픽이 포함되었다. 트윗데이타의 분석대상 332,328 건 가운데 거주지역이 명확히 기재된 경우는 1,035개에 불과하여 거주지역 유추모델을 통해 시도별로 34,641개의 트윗에 위치를 부여하였다. 토픽모델링 결과를 시도별로 분석하여 시도별 최대 개수와 최소 개수 토픽명을 확인하고, 토픽을 스트레스 원인, 결과, 해소방법 3가지 주제로 구분하여 시도별로 어떤 토픽에 높은 관심을 가지고 있는지를 비교하였다. 본 논문은 스트레스라는 사회적 병리현상에 대해 사람들의 느낌과 이를 표현하는 방법, 이들의 지역차를 규명했다는데 의의가 있으며 비가시적 감성적 현상을 지도화하여 공간데이터의 장을 확장시켰다는데 의의가 있다. This study aims how to find the spatial characteristics by region on the stress sentiment and the topics extracted from tweet data by twitter users. We downloaded 503,737 tweet data from July 12, 2014 to July 21, 2015, but analyzed 332,328 tweet data excluding advertisement and news. We classified tweet texts into morphemes in order to analyze the tweet data and applied the topic modeling based on LDA algorithm to search the topic about stress. As a result, 15 topics were generated and classified into 3 categories such as causes, results and relief methods of stress. The topics related to causes of stress are “personality”, “learning”, “job”, “family”, and “SNS use”, those related to results of stress are “illness”, “mental status”, “hair loss” and those related to relief methods of stress are “painting”, “gaming”, “exercise and cultural life”, “food intake”, “music”. Tweet data that home location are clearly identified are only 1,035 among 332,328 tweet data. So, we geolocated 34,641 tweet data through the residence model. We analyzed the results of the topic modeling by using 17 administrative districts (Si-Do) and then identified maximum and minimum number of topics. Finally, we compared which topics are highly interested in 17 administrative districts according to causes, results, and relief methods of stress. This paper is meaningful in two folds: First, this paper shows how to represent the meaning of people's sentiment which is the social pathology of stress. Second, this paper extends the field of spatial data by mapping invisible and emotional phenomena.

타임라인데이터를 이용한 트위터 사용자의 거주 지역 유추방법

강애띠,강영옥,Kang, Ae Tti,Kang, Young Ok 한국공간정보학회 2015 한국공간정보학회지 Vol.23 No.2

SNS사용자의 거주 지역을 유추하여 그들이 생성한 데이터에 거주위치를 부여하는 것은 위치희박(location sparsity)과 생태학적 오류문제로 인해 연구결과의 신뢰성이 떨어진다는 평가를 받아온 공간빅데이터 연구에 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 Tweet 사용자의 거주 지역을 유추하는 방법으로 사용자 타임라인데이터 속에서 찾아낸 일상생활활동패턴을 이용하는 방법을 고안하였다. 트윗 사용자의 일상생활활동패턴은 이동궤적과 사용자의 언어(text)에서 확인할 수 있었으며 전자를 활용한 모델을 일상이동패턴모델, 후자를 활용한 모델을 일상 활동장 모델이라 명명하고 각각 모델에 입력될 변수를 선정하였다. 자신의 거주 지역에서 가장 높은 빈도의 트윗 발생 여부와 가장 높은 빈도의 거주행정구역 표현 단어를 사용하는지 아닌지를 종속변수로 한 판별분석을 실시하여 모델을 작성하였으며 설명력은 일상 이동패턴모델, 일상 활동장 모델 각각 67.5%, 57.5%였다. 이 모델을 스트레스 관련 트윗을 작성한 사용자의 타임라인데이터로 구성된 테스트데이터에 입력해본 결과 전체 사용자 48,235명 중 5,301명의 거주 지역을 유추하였고 이를 활용하여 위치 부여된 스트레스 관련 트윗 9,606개를 확보하였다. 본 연구의 유추기법을 통해 기존 SNS데이터 분석연구에서 사용하는 데이터 수집 방법보다 44배 많은 위치 부여 트윗을 확보할 수 있었다. 본 연구방법론은 SNS데이터를 이용한 연구에서 위치 부여된 데이터를 확보하는데 활용 가능할 것으로 판단되며, 각종 지역통계와 상관관계파악을 통해 지역적 현상 분석에도 SNS데이터를 이용할 수 있는 가능성을 높일 것으로 판단된다. If one can infer the residential area of SNS users by analyzing the SNS big data, it can be an alternative by replacing the spatial big data researches which result from the location sparsity and ecological error. In this study, we developed the way of utilizing the daily life activity pattern, which can be found from timeline data of tweet users, to infer the residential areas of tweet users. We recognized the daily life activity pattern of tweet users from user's movement pattern and the regional cognition words that users text in tweet. The models based on user's movement and text are named as the daily movement pattern model and the daily activity field model, respectively. And then we selected the variables which are going to be utilized in each model. We defined the dependent variables as 0, if the residential areas that users tweet mainly are their home location(HL) and as 1, vice versa. According to our results, performed by the discriminant analysis, the hit ratio of the two models was 67.5%, 57.5% respectively. We tested both models by using the timeline data of the stress-related tweets. As a result, we inferred the residential areas of 5,301 users out of 48,235 users and could obtain 9,606 stress-related tweets with residential area. The results shows about 44 times increase by comparing to the geo-tagged tweets counts. We think that the methodology we have used in this study can be used not only to secure more location data in the study of SNS big data, but also to link the SNS big data with regional statistics in order to analyze the regional phenomenon.

대중매체의 논술 수업 활용 방안에 관한 연구

강애띠 한국독서교육학연구회 2008 독서교육연구 Vol.- No.2

본 연구는 자칫 어렵고 지루하게 여겨질 수 있는 논술 수업에서 매체를 활용하여 수업의 질 적 향상과 학생들의 흥미를 향상 시킬 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 어렵고 딱딱한 읽기 자료만이 논술의 텍스트가 되는 것은 아니다. 다양한 매체는 매체가 지닌 친화적이고 이해하기 쉽다는 특징으로 인하여 논술자에게 논술 과제를 수행할 때나 혹은 논술 전에 필요한 배경지식 을 형성하는데 큰 도움을 준다. 본 연구는 논술에서 매체 활용의 필요성에 대해서 알아보고, 광고. 영화, 대중문화의 세 가지 매체를 활용하여 논술 수업에서 활용할 수 있는 방안을 연구하였다. 토론 수업 대상은 중학교 1 학년에서 2학년 각 한 팀이며 1학년은 남자 학생4명으로 이루어져 있고 2학년은 여학생 3명과 남학생 3명으로 구성된 팀이다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 문자 텍스트로 이루어진 읽기 자료를 활용할 때보다 학생 수업 참여도가 훨씬 높았으며 본인들의 배경지식을 적극적으로 활용 하고자 하는 자세를 보였다는 것이다. 또한 결과물로 제출한 논술문도 실험 전보다 다양한 관점 을 반영하고 논제에 대해 비판적으로 접근하여 서술하였다.

타임라인데이터를 이용한 트위터 사용자의 거주 지역 유추방법

강애띠,강영옥 대한공간정보학회 2015 Spatial Information Research Vol.23 No.2

If one can infer the residential area of SNS users by analyzing the SNS big data, it can be an alternative by replacing the spatial big data researches which result from the location sparsity and ecological error. In this study, we developed the way of utilizing the daily life activity pattern, which can be found from timeline data of tweet users, to infer the residential areas of tweet users. We recognized the daily life activity pattern of tweet users from user’s movement pattern and the regional cognition words that users text in tweet. The models based on user's movement and text are named as the daily movement pattern model and the daily activity field model, respectively. And then we selected the variables which are going to be utilized in each model. We defined the dependent variables as 0, if the residential areas that users tweet mainly are their home location(HL) and as 1, vice versa. According to our results, performed by the discriminant analysis, the hit ratio of the two models was 67.5%, 57.5% respectively. We tested both models by using the timeline data of the stress-related tweets. As a result, we inferred the residential areas of 5,301 users out of 48,235 users and could obtain 9,606 stress-related tweets with residential area. The results shows about 44 times increase by comparing to the geo-tagged tweets counts. We think that the methodology we have used in this study can be used not only to secure more location data in the study of SNS big data, but also to link the SNS big data with regional statistics in order to analyze the regional phenomenon. SNS사용자의 거주 지역을 유추하여 그들이 생성한 데이터에 거주위치를 부여하는 것은 위치희박(location sparsity)과 생태학적 오류문제로 인해 연구결과의 신뢰성이 떨어진다는 평가를 받아온 공간빅데이터 연구에 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 Tweet 사용자의 거주 지역을 유추하는 방법으로 사용자 타임라인데이터 속에서 찾아낸 일상생활활동패턴을 이용하는 방법을 고안하였다. 트윗 사용자의 일상생활활동패턴은 이동궤적과 사용자의 언어(text)에서 확인할 수 있었으며 전자를 활용한 모델을 일상이동패턴모델, 후자를 활용한 모델을 일상 활동장 모델이라 명명하고 각각 모델에 입력될 변수를 선정하였다. 자신의 거주 지역에서 가장 높은 빈도의 트윗 발생 여부와 가장 높은 빈도의 거주 행정구역 표현 단어를 사용하는지 아닌지를 종속변수로 한 판별분석을 실시하여 모델을 작성하였으며 설명력은 일상이동패턴모델, 일상 활동장 모델 각각 67.5%, 57.5%였다. 이 모델을 스트레스 관련 트윗을 작성한 사용자의 타임라인데이터로 구성된 테스트데이터에 입력해본 결과 전체 사용자 48,235명 중 5,301명의 거주 지역을 유추하였고 이를 활용하여 위치 부여된 스트레스 관련 트윗 9,606개를 확보하였다. 본 연구의 유추기법을 통해 기존 SNS데이터 분석연구에서 사용하는 데이터 수집 방법보다 44배 많은 위치 부여 트윗을 확보할 수 있었다. 본 연구방법론은 SNS데이터를 이용한 연구에서 위치 부여된 데이터를 확보하는데 활용 가능할 것으로 판단되며, 각종 지역통계와 상관관계파악을 통해 지역적 현상 분석에도 SNS데이터를 이용할 수 있는 가능성을 높일 것으로 판단된다.

트윗데이터에서 추출한 스트레스 감성과 토픽의 지역차 탐색

강애띠 대한지리학회 2016 대한지리학회 학술대회논문집 Vol.2016 No.6

지적재조사 전문인력 교육과정 개선에 관한 연구

강애띠,서용수,이명근 한국지적정보학회 2019 한국지적정보학회지 Vol.21 No.3

The Ministry of Land, Infrastructure and Transport should secure personnel specializing in Professional Workforce in order to complete the Cadastral Reform Perform in the second plan. Therefore, we analyzed the progress of the Cadastral Reform Perform and the status of the Professional Workforce training, and drew up problems and implications of the education of the Professional Workforce of the Cadastral Reform Perform. Second, in order to overcome the problems of education time and cost burden, we presented the need for online education for Professional Workforce of the Cadastral Reform Perform. Finally, we redesigned the online curriculum for Professional Workforce to reflect the opinions of the officer and surveyer on the importance and difficulty of each task. 본 연구는 지적재조사 사업을 효과적으로 수행하는데 있어 지적재조사 전문인력의 역량을 강화하기 위한 방안을 제시하는데 목적이 있다. 최소 1년이상의 오랜 기간이 소요되는 지적재조사 사업을 성공적으로 수행하고 제2차 기본계획에서 명시한 사업필지수를 완료하기 위해서는 그에 따른 전문적인 수행인력의 확보가 절대적이다. 이를 위해 본 연구에서는 첫째, 지적재조사사업 추진현황과 전문인력 교육 추진현황을 분석하였으며, 이에 따른 재조사 전문인력 교육의 문제점 및 시사점을 도출하였다. 둘째, 현행 오프라인 교육의 한계로 지목된 교육시간 및 비용부담에 대한 문제점을 극복하기 위한 방안으로 지적재조사 전문인력에 대한 온라인 교육의 필요성을 제시하였으며, 지적재조사 업무구분 및 업무별 중요도 및 난이도에 대한 담당자의 의견을 수렴하여 지적재조사 온라인 교육과정을 재설계하였다.

건설 안전용 지오펜스 감시를 위한 이동형 CCTV 연구

강애띠 ( Kang Aetti ),김상우 ( Kim Sangwoo ),백은진 ( Baek Eunjin ),이지수 ( Lee Jisoo ),엄세민 ( Eom Semin ),함성일 ( Ham Sungil ) 한국건축시공학회 2023 한국건축시공학회 학술발표대회 논문집 Vol.23 No.1

Frequent accidents occur when workers at construction sites leave the safety zone, and particularly in the past 5 years, 9 fatal accidents occurred at the Korea Railroad Corporation due to train accidents on other tracks during track work. With the Severe Accident Punishment Act taking effect in January 2022, it is a priority to secure a safe work environment for workers at industrial (construction) sites. Therefore, there is a need to manage workers’ departure from the safety zone (construction zone) and to facilitate communication within the construction zone. In this study, a mobile edge computing CCTV system is proposed that uses geofencing to determine whether workers are working in the danger zone, which can judge and respond in real-time to the ever-changing field environment. The proposed system is mobile and flexible, rather than server-based fixed CCTV. However, since it is designed mainly based on images, it has limitations in recognition rate depending on the environment such as distance, viewing angle, and illumination. As a way to compensate for this, it is required to develop more reliable equipment by combining technologies such as LiDAR and Radar.

도로명판 노후위험지역 예측 모델구축과 노후위험요소 도출

강애띠(Aetti Kang) 대한지리학회 2022 대한지리학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.6

국가기초구역기반 의사결정지원시스템 구축전략

강영옥,강애띠 대한공간정보학회 2013 Spatial Information Research Vol.21 No.2

The accumulation of spatial information – people, building, land and businesses- is required to make a rational decision successfully by utilizing the Spatial Decision Support Systems (SDSS). Many foreign countries have utilized the SDSS by defining the minimum unit of spatial area and implementing the spatial database based on it. Even though in Korea, National Basic Districts were created for the purpose of utilizing these districts as a basic area, they have not been utilized as a basic area of managing the spatial database due to the lack of attributes data. Therefore, the goal of this research is to suggest the strategies of building Spatial Decision Support Systems through the accumulation of the spatial data based on National Basic Districts. We propose the strategies in three different fields – legal system, database and application, services. We expect that the role of National Basic Districts will be strengthened by executing our strategies as a minimum spatial unit of Korea. 공간적 의사결정지원시스템을 이용하여 합리적 의사결정을 성공적으로 이끌어내기 위해서는 오랜 기간 축적된 사람, 건물, 토지, 사업체 등에 대한 공간정보가 필요하다. 해외에서는 공간의 최소단위를 정의하고 이 기반으로 정보를 구축하여 공간적 의사결정서비스에 활용하고 있다. 이러한 목적으로 우리나라에서도 국가기초구역이 고시되었지만 국가기초구역의 활용도를 높이기 위해서는 속성정보의 구축이 미비한 실정이다. 본 연구는 국가기초구역단위 공간데이터 축적을 통해 국가기초구역기반 의사결정지원시스템을 구축하는 전략제안을 목표로 한다. 전략은 정보시스템 구성요소에 맞도록 제도부문, 데이터 및 시스템 부문, 서비스 부문으로 나누어 제시되었으며, 이를 통해 국가의 최소 공간단위로서 국가기초구역의 역할이 더욱 견고해질 것으로 기대한다.

국내 오픈소스 공간정보 소프트웨어 생태계 분석

강영옥,강애띠,권회윤,Kang, Youngok,Kang, AeTti,Kwon, HoeYoon 한국공간정보학회 2014 한국공간정보학회지 Vol.22 No.6

최근 전 세계적으로 많은 국가에서 오픈소스 소프트웨어의 도입 및 활용이 크게 늘고 있다. 특히 오픈소스 소프트웨어의 활성화를 위해 정부와 민간 기업이 적극적으로 나서고 있는 추세이다. 본 논문에서는 오픈소스 공간정보 소프트웨어 생태계 활성화정도를 확인하고, 생태계 활성화를 위한 시사점을 도출해 보고자 하였다. 오픈소스 공간정보 소프트웨어 생태계의 주요 역할자는 정부, 기업, 학계 및 연구계, 비영리재단 등이다. 정부는 오픈소스 공간정보 소프트웨어에 대한 R&D 투자나 지원에 대한 정책을 갖고 있지 않은 것으로 나타났다. 오픈소스 공간정보 소프트웨어 관련기업은 그 숫적인 측면에서도 작을 뿐만 아니라 수익을 창출하는 명확한 비즈니스 모델을 갖고 있지 않았다. 학계 및 연구계는 오픈소스 공간정보 소프트웨어의 활용이 매우 낮으며, 이는 생태계 내에 핵심인력을 제공하는데 부정적 영향을 미치는 것으로 판단되었다. 비영리재단은 2009년 설립된 OSGeo 한국어지부가 다양한 노력을 기울이고 있지만 질적인 측면에서나 활성화 측면에서는 아직 미약한 수준이다. 오픈소스 공간정보 소프트웨어 생태계의 활성화를 위해서는 참여하는 각 주체별 노력이 필요하다. 그 가운데에서도 정부는 이 생태계의 활성화에 가장 큰 시발점을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 정부에서 추진되어야 할 과제와 관련하여 첫째, 오픈소스 공간정보 소프트웨어에 대한 R&D투자 둘째, 공공부문에 오픈소스 공간정보 소프트웨어를 활용한 시범구축사업, 셋째, 관련 인력양성, 넷째, 오픈소스 공간정보 소프트웨어와 관련된 국제협력, 홍보마케팅과 관련된 노력 등이 지속적으로 필요한 것으로 판단된다. These days open source softwares are being introduced and applied in many countries in the world. Especially, both government and private companies tend to become an spearhead in vitalizing the open source software. In this paper we try to check the degree of vitalizations in open source GIS software and to draw implications in vitalizing ecosystem of open source GIS software. Key players of open source GIS software ecosystem are government, private companies, academic and research institutes, and nonprofit foundations. Government does not have very little policies related to the investment and the support of open source GIS software. Private companies related to the open source GIS software are very few in the number and do not have any clear business model to make a profit. Academic and research institutes are weak in using the open source GIS software, which can be an major obstacle to cultivate software developers. OSGeo Korean branch, established in 2009, is the only nonprofit foundation in Korea which makes an effort to vitalize the open source GIS software, but its results are not very strong up to now in view of both quality and invigoration. In order to vitalize the open source GIS software ecosystem, lots of efforts of key players are needed. Especially, government efforts are very important because it can provide a trigger in vitalizing the open source GIS software ecosystem. The tasks that government should propel are R&D investment, test bed projects in the area of public sector, professional manpower training, and international cooperation and marketing.