휴대전화 빅데이터 유동인구 자료의 텐서 분해를 통한 시공간 패턴 분석

국문 초록 (Abstract)

빅데이터 분석 연구에서 고차원 형태인 텐서를 이용하여 잠재 요소 및 잠재 패턴을 분석하는 연구가 증가하고 있다. 특히 빅데이터 마이닝 연구에서 텐서는 시간이라는 요소를 분석 대상에 포함시킬 수 있기 때문에 그 활용이 증대되고 있다. 그러나 공간적 특성을 포함하는 시공간 텐서를 분석하는 연구는 많지 않으며, 다차원 텐서의 방대한 크기 및 많은 계산량으로 인해 공간 데이터를 다루는 일반적인 GIS 툴 등으로는 분석의 한계가 존재한다. 본 연구에서는 휴대전화 사용자의 위치 정보를 기반으로 인구의 유동 정보를 표현하는 유동인구 빅데이터를 이용하여, 유동인구의 위치 및 시계열을 포함하는 3차원 시공간 텐서(위치(좌표)-시간대(0시~23시)-월(1월~2월))를 구성하였다. 또한 이를 인메모리 기반 분산처리를 지원하는 Spark를 통해 분해함으로써 유동인구의 시공간적 패턴을 확인하였다. 그 결과 특정 월 및 시간대에 유사한 패턴을 보이는 군집을 도출하였으며, 공간적으로는 각 패턴이 주거지역, 상권 밀집지역 등으로 구분됨을 확인하였다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 본론
• 3. 요약 및 결론
• 참고문헌