AMOEBA 기법을 활용한 상권 경계 탐지

권필(Kwon, Pil),유기윤(Yu, Ki Yun) 대한공간정보학회 2015 대한공간정보학회지 Vol.23 No.2

일반적으로 상권의 경계는 조사기관의 내부 기준에 따라 현장답사를 실시하고 지역에 따라 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 과학적이지 않다는 문제점을 가지고 있다. 특히, 홍대입구역과 같이 폐점과 개점의 속도가 빠르게 일어나는 지역에 대한 현장답사는 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 그럼에도 불구하고, 현장답사 방법은 상권의 경계를 구분할 때 가장 믿을 수 있는 대안으로 여겨지고 있다. 본 연구는 기 구축된 공간정보 데이터를 활용하여 현장 답사를 최소화하고 공간통계기법을 활용하여 상권경계를 설정하고자 한다. 서울시 관악구를 연구 지역으로 삼았으며, 공시지가와 유동인구 데이터에 AMOEBA기법을 적용하여 상권의 경계를 확인하였다. 상권의 경계를 구분하기 위해 필지 경계를 활용하였으며 연구의 타당성을 확보하기 위해 현장조사 방법으로 구분된 상권 경계와 비교 하였다. In general, problems of delimitating trading area are that it takes much efforts depending on regions and the results are not scientific due to agencies’ own rules and criteria. Especially, areas like Hongik University Station, where countless stores are opening and closing simultaneously, the field survey needs even more time and expenses. Despite of its drawbacks, it has been considered that the field survey is the most credible method in delimitating trading area. The purpose of this study, therefore, is reducing the field survey when agencies delimitate trade area by maximizing use of previously built GIS database and utilizing spatial analysis. Publicly notified individual land value and floating population of Gwanak-gu were utilized to delimitate trading areas. For an evaluation method, the study results were compared to other trading area boundaries.

GIS 네트워크 분석을 활용한 응급의료서비스 권역 재조정 방안

권필(Kwon, Pil),이영민(Lee, Young Min),허용(Huh, Yong),유기윤(Yu, Ki Yun) 대한공간정보학회 2015 대한공간정보학회지 Vol.23 No.3

최근 각종 재난재해로 인해 인명피해가 증가함에 따라 응급의료서비스의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 이러한 응급의료서비스의 기본이 되는 119구급대의 이동 시간은 인명 구출의 핵심 요소라고 할 수 있으며, 이로 인해 119구급대의 효율적인 출동 방안에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 따라서 본 연구에서는 GIS 네트워크 분석을 활용하여 119구급대의 출동 권역을 효율적으로 재조정하고자 하였다. 새로운 권역을 형성하기 위해 대전지역 경계 내에서 무작위로 생성한 약 80만 개의 가상 신고 위치와 26135개의 소방관서 위치를 기점으로 기종점 OD 행렬 분석을 실시하였으며, 이를 바탕으로 Thiessen Polygon을 생성함으로써 새로운 권역을 도출하였다. 그 결과, 각 소방관서로부터 신고 위치까지의 평균 이동 시간이 9.93분에서 5.53분으로, 4.4분이 단축되었으며, 면적의 경우 평균 32.07 ㎢에서 20.72㎢로, 11.35 ㎢가 감소된 것을 확인할 수 있었다. 따라서 유관 기관에서 소방관서의 관할권역을 재조정하고자 하는 경우 본 연구가 유용하게 사용될 수 있을 것으로 보인다. Emergency Medical Service(EMS) has become focused due to all kinds of disaster and a great number of casualties. The 119 emergency vehicles’ dispatching methods are now being focused, for travel time of ambulances are the critical components in terms of saving human lives. Therefore, this study tried to rearrange 119 EMS regions more efficiently. For this study, Daejeon Metropolitan City’s real call cases were analyzed. In order to rearrange the regions, OD Cost Matrix analysis was performed between 800 thousands random points and 26 departments in the Daejoen Metropolitan City. By creating Thiessen Polygon from the random points, a new region was created. As a results, average areas of the regions were reduces from 32 square kilometers to 20 square kilometers, and average time of arrivals are were also improved. Hence, if related organizations plan to rearrange EMS regions, they may utilize this study.

AMOEBA 기법을 활용한 관악구 상권 경계 탐지

권필(Pil Kwon),유기윤(Kiyun Yu) 대한공간정보학회 2014 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2014 No.11

일반적으로 상권의 경계는 어떠한 기준에 따라 현장답사를 실시하여 설정한다. 이러한 경계설정은 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 과학적이지 않다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 기 구축된 공간정보 데이터를 최대한 활용하여 실제조사를 최소화하고 검증된 공간 통계기법을 활용하여 상권의 경계설정에 대해 접근하려고 한다. 실험지역은 서울시 관악구 지역을 대상으로 삼았으며, 실험결과를 비교하기 위해 상권보고서의 경계와 컨설팅회사의 상권 경계와 비교하여 본 연구의 타당성을 확보하고자 하였다.

공공 GIS 도로 네트워크 데이터 결합

권필(Kwon, Pil),유기윤(Yu, Kiyun) 대한공간정보학회 2015 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2015 No.5

네트워크 분석에 있어서 가장 중요한 데이터인 도로 네트워크는 구축해야할 기본적인 분량이 방대하여 한 개인이 만들 수 없다. 대부분의 네트워크 관련 연구의 경우 공공기관 및 공개된 데이터를 사용하지만 각 기관별로 데이터의 상이함이 존재한다. 이로 인하여, 네트워크 분석에 있어서 결과의 차이도 존재한다. 본 연구는 상기와 같은 문제를 보완하기 위해서 현재 공개된 도로 네트워크 데이터를 결합하였고, 나아가 네트워크 분석에 필요한 무결성 도로 네트워크 데이터의 생산을 구상하였다. 공공 도로 네트워크 데이터는 서로 상호보완적이며, 매월 혹은 분기별로 업데이트 되는 공공지도를 사용하여 구축비용을 줄이면서 최신의 도로 네트워크 데이터를 확보할 수 있었다. 실험지역인 서울시 동작구 노량진동의 네트워크의 길이는 기 구축된 네트워크 데이터보다 최소 4㎞이상 연장되었으며, 등시간도 지도의 영역은 최소 20,749 제곱미터 이상 증가하였다.

GIS 네트워크 분석을 통한 119구급대 출동 권역 설정

권필(Pil Kwon),이영민(Youngmin Lee),허용(Yong Huh),유기윤(Kiyun Yu) 대한공간정보학회 2015 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2015 No.9

스마트 디바이스의 위치정보 이력을 활용한 선형(Line)의 상권 추출 연구

권필(Pil Kwon),이영민(Youngmin Lee),유기윤(Kiyun Yu),지병석(Byongsuk Ji) 대한공간정보학회 2016 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2016 No.10

상권은 도로를 중심으로 형성되며, 또한 도로를 기반으로 나뉘어 진다. 신사역 부근의 가로수길이나 이태원의 경리단길, 그리고 먹자골목이나 로데오거리 등 상권의 표현이 도로명을 기반으로 사람들 사이에서 회자되고 있는 것이 그 예라고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 도로를 기반으로 형성된 상권의 탐지이며, 해당 상권을 탐지하기 위해 스마트 디바이스(스마트폰, 스마트태블릿)로 축척된 위치정보 이력을 활용하였다. 본 연구는 단순히 스마트 디바이스의 위치정보 이력을 이용하지 않고 공간 통계기법을 수반하여 통계적으로 유의미한 지역을 탐지하였다. 스마트 디바이스의 위치정보 이력을 활용하기 위해 Foursquare 어플리케이션의 API를 활용하였다. 본 연구를 활용하면 기존에 많이 연구 되었던 면(areal)기반의 상권 분석에서 선(line)기반의 상권 분석이 가능하다. 선(line)기반의 상권 분석은 최근 도시 곳곳에서 생겨나는 소규모 상권 분석에도 유용할 것으로 예상되어 진다.

자동제세동기의 접근성 향상을 위한 배치 적정성 연구

권필(Kwon, Pil),이영민(Lee, Youngmin),유기윤(Yu, Kiyun),이원희(Lee, Won Hee) 한국측량학회 2016 한국측량학회지 Vol.34 No.3

사용자 장소 리뷰 분석 기반 공간 감성어 사전 구축

이영민(Youngmin Lee),권필(Pil Kwon),유기윤(Kiyun Yu),김지영(Jiyoung Kim) 대한공간정보학회 2017 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2017 No.5

공간적 자기상관성의 정도에 따른 MAUP에서의 스케일 효과 연구

이영민(Lee, Young Min),권필(Kwon, Pil),유기윤(Yu, Ki Yun),허용(Huh, Yong) 대한공간정보학회 2016 대한공간정보학회지 Vol.24 No.1

포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터 (Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran’s I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran’s I 를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다. In order to visualize point based Location-Based Social Network Services(LBSNS) data on multi-scaled tile map effectively, it is necessary to apply tile-based clustering method. Then determinating reasonable numbers and size of tiles is required. However, there is no such criteria and the numbers and size of tiles are modified based on data type and the purpose of analysis. In other words, researchers’ subjectivity is always involved in this type of study. This is when Modifiable Areal Unit Problem(MAUP) occurs, that affects the results of analysis. Among LBSNS, geotagged Twitter data were chosen to find the influence of MAUP in scale effects perspective. For this purpose, the degree of spatial autocorrelation using spatial error model was altered, and change of distributions was analyzed using Morna’s I. As a result, positive spatial autocorrelation showed in the original data and the spatial autocorrelation was decreased as the value of spatial autoregressive coefficient was increasing. Therefore, the intensity of the spatial autocorrelation of Twitter data was adjusted to five levels, and for each level, nine different size of grid was created. For each level and different grid sizes, Moran’s I was calculated. It was found that the spatial autocorrelation was increased when the aggregation level was being increased and decreased in a certainpoint. Another tendency was found that the scale effect of MAUP was decreased when the spatial autocorrelation was high.

한국어 장소 리뷰를 이용한 공간 감성어 사전 구축 방법

이영민(Lee, Young Min),권필(Kwon, Pil),유기윤(Yu, Ki Yun),김지영(Kim Ji Young) 대한공간정보학회 2017 대한공간정보학회지 Vol.25 No.2

위치 기반 서비스를 이용하여 자신이 방문한 장소에 대한 긍정 혹은 부정적 의견을 리뷰로 남기는 것이 일상화되고 있다. 실제 방문자가 작성한 장소 리뷰에 대한 감성분석 결과는 잠재적 소비자뿐 아니라 기업에게도 유용한 정보를 제공할 수 있다. 장소에 대한 감성분석을 실시하기 위해서는 감성분석의 기준이 되는 어휘에 대한 사전이 필요하다. 그러나 현재까지 장소를 표현하는 공간 감성어에 대한 사전이 구축된 바 없다. 이에 본 연구는 실제 방문자가 한국어로 작성한 장소 리뷰 데이터를 분석하여 공간 감성어 사전을 구축하는 방법을 제안하며, 여러 장소 카테고리 중 테마공원을 대상으로 공간 감성어 사전을 구축하였다. 이를 위해 자연어 처리 기법과 통계적 기법을 활용하였으며, 사전에 포함되는 공간 감성어는 감성의 극성에 대한 정보와 극성의 정도에 대한 확률점수를 포함하고 있다. 본 연구에서 구축한 공간 감성어 사전은 3개의 테이블(SSLex_SS, SSLex_single, SSLex_combi)로 구성되며, 총 219개의 어휘를 포함한다. 이를 바탕으로 트위터에서 테마공원에 대해 작성된 글을 대상으로 감성분석을 실시하였으며, 감성의 극성 분류에 대한 전체 정확도가 0.714로 산출됨에 따라 사전의 유효성을 확인할 수 있었다. Leaving positive or negative comments of places where he or she visits on location-based services is being common in daily life. The sentiment analysis of place reviews written by actual visitors can provide valuable information to potential consumers, as well as business owners. To conduct sentiment analysis of a place, a spatial sentiment lexicon that can be used as a criterion is required; yet, lexicon of spatial sentiment words has not been constructed. Therefore, this study suggested a method to construct a spatial sentiment lexicon by analyzing the place review data written by Korean internet users. Among several location categories, theme parks were chosen for this study. For this purpose, natural language processing technique and statistical techniques are used. Spatial sentiment words included the lexicon have information about sentiment polarity and probability score. The spatial sentiment lexicon constructed in this study consists of 3 tables(SSLex_SS, SSLex_single, SSLex_combi) that include 219 spatial sentiment words. Throughout this study, the sentiment analysis has conducted based on the texts written about the theme parks created on Twitter. As the accuracy of the sentiment classification was calculated as 0.714, the validity of the lexicon was verified.