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- 저자 : 유환희(Hwanhee Yoo) (검색결과 19 건)
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원태홍(Taehong Won),유환희(Hwanhee Yoo) 대한공간정보학회 2016 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2016 No.10
지방자치단체는 도시 내에서 발생하는 다양한 문제들을 해결하기 위한 시민들의 요구사항을 민원으로 접수받아 처리 · 해결하고 있지만, 민원은 여전히 증가하고 있는 추세이다. 따라서 본 연구는 진주시를 대상으로 최근 11년간 제기된 전자민원을 수집하여 민원사유별로 분류하였다. 그리고 발생지점 위치데이터를 지오코딩을 통해 공간상에 나타내고, 가장 많이 제기된 불법주차단속관련 민원의 시 · 공간적 패턴분석을 실시한 후 시계열분석을 통해 향후 2년간 민원발생을 예측하였다. 그 결과, 불법주차단속관련 민원은 중심상업지역에서 감소하지 않고, 매해 지속적으로 발생하는 패턴을 나타냈으며, 향후 2년간 발생량을 예측한 결과, 여름에 많이 발생하는 계절적 패턴을 가지고 해마다 증가하는 것으로 예측되었다. 따라서 지방자치단체는 좀처럼 감소하지 않고, 오히려 지속적으로 발생되고 있는 불법주차단속관련 민원을 해결하기 위하여 다양한 방안을 마련해야할 것으로 사료된다.
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서민송(Minsong Seo),유환희(Hwanhee Yoo) 대한공간정보학회 2017 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2017 No.5
최근 우리나라는 자연적 재난발생과 사회적 재난발생 빈도가 증가하면서 도시민들의 불안감이 높아지고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근에 발생되었던 ‘옥시’사건과 ‘묻지마범죄’ 사건과 같은 사회적 재난, 경주 ‘지진’과 같은 자연적 재난을 중심으로 트윗 데이터를 취득하고, 텍스트 클러스터링과 오피니언 마이닝 분석기법을 적용하여 도시민들이 느끼는 정신적 충격을 감성도로 수치화하여 비교 분석 하였다. 텍스트 클러스터링 분석결과 사회적 재난에서는 사건발생에 따른 정부와 해당기업의 재난관리 및 처리능력 등, 그리고 지진과 같은 자연적 재난에서는 예측이 어려운 지진발생 시점과 피해규모 등에 대해 높은 관심도를 보였다. 또한, 감성분석 결과 ‘옥시’, ‘묻지마범죄’의 사회적재난이 ‘지진’의 자연적 재난보다 29.71%p 더 부정적이었다. 본 연구의 분석 결과를 통해 사회적 재난과 자연적 재난에 대한 사건들이 발생하였을 때 도시민들의 충격 정도를 감성도 지수로 파악할 수 있었으며, 이를 통해 재난에 따른 시민들의 정신적 충격을 관리하는 기초자료로 활용될 것으로 예상된다.
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서민송(Minsong Seo),유환희(Hwanhee Yoo) 대한공간정보학회 2021 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2021 No.11
화재는 막대한 재산과 인명피해를 초래하고 있으며 도시에 많은 피해를 준다. 본 연구는 화재에 영향을 주는 각종 요인을 예측하고자 한다. 2017년부터 2019년의 화재데이터를 취득하여 화재발생위험요인 예측분석을 실시하였다. 분석을 위해 먼저 다중회귀분석을 실시하였으며 화재발생과 상관성 있는 요인들을 채택하였다. 이를 토대로 머신러닝 방법인 SVM(Support Vector Machine), RF(Random Forest), GBRT(Gradient Boosted Regression Tree)를 활용하여 각 모형의 정확성을 MAE,RMSE를 통해 적합도가 높은 모형을 제시하였으며 이를 토대로 화재발생요인 예측분석을 실시하였다. 그 결과 RF기법을 적용하여 화재발생위험요인을 부주의, 전기적, 기계적 요인 중심으로 분석한 결과 공통적으로 발화장소가 화재발생에 가장 큰 영향을 주는 위험요인으로 나타났다. 화재가 발생한 발화장소를 분석한 결과 부주의 및 전기적 요인의 경우 공동주택에서 화재발생이 가장 많이 나타났으며 기계적 요인의 경우 공장시설에서 화재가 가장 많이 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 화재발생에 영향을 주는 요인들의 위험순서를 파악하여 화재안전관리의 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.
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서민송(Minsong Seo),유환희(Hwanhee Yoo) 대한공간정보학회 2019 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2019 No.11
최근 급속도로 성장하는 도시에는 많은 인구와 시설물들이 증가하고 집중이 심화함에 따라 재해와 재난에 취약함을 나타낸다. 특히, 화재는 교통사고와 더불어 우리나라의 도시내에서 가장 많이 발생하는 재해 중 하나로 많은 인명 및 재산피해를 준다. 따라서 본 연구에서는 화재 발생에 대한 영향요인 분석을 위해 진주시를 대상으로 2007년부터 2017년까지 10년간 화재데이터를 취득하였다. 먼저 공간 자기 상관성 분석을 실시하여 진주시의 화재 발생의 공간분포 패턴을 파악한 후. 상관관계 및 다중 회귀분석을 토대로 일반선형 회귀모형(OLS), 공간오차회귀모형(SEM) 그리고 공간가중회귀모형(SLM)을 비교분석하고 적합도가 높은 통계모형을 제시하고자 한다. 그 결과로 첫째, 진주시 화재 발생의 LISA분석 결과 HH지역은 고 피해율 지역으로 중심상업지역으로 나타났다. 둘째, 모델의 적합성 지수를 비교 분석한 결과 AIC, SC, Log likelihood의 경우 OLS, SLM, SEM 순으로 감소하였으며 SEM모델인 공간오차모델이 가장 작게 나타나 적합성이 우수하다고 판단된다. 공간오차모델을 토대로 분석한 결과 제2종근린생활시설이 화재발생과 가장 높은 관계를 가지고 있으며 단독주택, 제1종근린생활시설, 가구수, 판매시설 순으로 나타났다. 본 연구를 통해 화재 발생 요인을 파악하고 화재 안전과 대책 수립에 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.
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서민송(Minsong Seo),유환희(Hwanhee Yoo) 대한공간정보학회 2019 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2019 No.5
최근 급속도로 성장하는 도시에는 많은 인구와 시설물들이 증가하고 집중이 심화됨에 따라 재해와 재난에 취약함을 나타낸다. 특히, 화재는 교통사고와 더불어 우리나라의 도시 내에서 가장 많이 발생하는 재해 중 하나로 많은 인명 및 재산피해를 준다. 따라서 본 연구에서는 화재 발생에 대한 영향요인 분석을 위해 진주시를 대상으로 2007년부터 2017년까지 10년간 화재데이터를 취득하였다. 먼저 공간 자기 상관성 분석을 실시하여 진주시의 화재 발생의 공간분포 패턴을 파악한 후. 상관관계 및 다중 회귀 분석을 통해 요인간의 공간적 종속성 및 비정상성을 확인하였으며 이를 토대로 다중회귀분석의 결과를 기준으로 최종 선정되어진 변수를 기준으로 이분산성 진단과 공간계량모델의 적합도를 확인하였다. 그 결과로 첫째, 진주시 화재 발생의 LISA분석 결과 HH지역은 고 피해율 지역으로 중심상업지역과 공업지역 및 주거지역으로 나타났다. 둘째, 인구·사회적 변수들과 및 물리학적 특성 변수를 통합하여 최종 회귀분석모형을 도출한 결과 판매시설, 단독주택, 제 2종 근린생활시설, 제 1종 근린생활시설, 가구수 순으로 양의 관계가 나타났다. 셋째, 공간가중치를 적용하여 선형회귀모형을 분석한 결과 제 2종근린생활시설이 화재 발생과 가장 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 화재 발생 요인을 파악하고 화재 안전과 대책 수립에 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.
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서민송(Minsong Seo),유환희(Hwanhee Yoo) 대한공간정보학회 2018 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2018 No.5
최근 우리나라는 재난의 발생 빈도가 증가하면서 도시민 개개인들이 가지게 되는 정신건강 문제에 대한 언급과 우려가 높아지고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 발생되었던 ‘묻지마범죄’ 사건과 같은 사회적 재난과 ‘경주 지진’사건과 같은 자연적 재난을 중심으로’ 설문조사와 트윗데이터를 취득하고 외상 경험과 관련된 충격 정도를 알아보기 위해 분노표현 척도, 인지 척도, 충격 척도 세 가지 척도 중심으로 비교분석하였다. 설문조사는 리커트 척도 방식 기법을 사용하였으며, 트윗 데이터는 기존의 SNS데이터 분석 기법인 텍스트 클러스터링과 오피니언 마이닝 분석 기법을 적용하여 도시민들이 느끼는 정신적 충격을 감성도로 수치화 하였다. 또한, 설문조사와 SNS데이터의 비교분석을 위해 설문조사의 척도항목별 키워드가 포함되어있는 트윗 데이터를 분류하여 감성분석을 진행하였다. 설문조사와 SNS데이터 비교 분석 결과 척도의 순서가 동일한 결과가 나타났으며 한계점이 많은 설문조사 대신 SNS데이터로 분석이 가능한 것을 확인하였다. 따라서, 본 연구에서는 재난이 발생하였을 때 시민들의 외상 경험에 대한 충격 정도를 트윗데이터를 통해 분석할 수 있는 가능성을 확인하였으며, 시민들의 정신적 충격을 파악하고 관리하는데 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.
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