Yang-ok Kang

The purpose of this study is to analyze how the spatiotemporal characteristics of traffic accidents involving the elderly population in Seoul are changing by time period. We applied kernel density estimation and hotspot analyses to analyze the spatial characteristics of elderly people's traffic accidents, and the space-time cube, emerging hotspot, and space-time kernel density estimation analyses to analyze the spatiotemporal characteristics. In addition, we analyzed elderly people's traffic acc

Recently, as computer vision and image processing technologies have rapidly advanced in the artificial intelligence (AI) field, deep learning technologies have been applied in the field of urban and regional study through transfer learning. In the tourism field, studies are emerging to analyze the tourists’ urban image by identifying the visual content of photos. However, previous studies have limitations in properly reflecting unique landscape, cultural characteristics, and traditional elements

As neighborhood walkability has gradually become an important topic in various fields, many cities around the world are promoting an eco-friendly and people-centered walking environment as a top priority in urban planning. The purpose of this study is to visualize physical and perceived walkability in detail and analyze the differences to prepare alternatives for improving the neighborhood’s walking environment. The study area is Jeonju City, one of the medium-sized cities in Korea. For the eval

With the rise of social media platforms, tourists tend to share their experiences in the form of texts, photos, and videos on social media. These user-generated contents (UGC) play an important role in shaping tourism destination images (TDI) and directly affect the decision-making process of tourists. Among UGCs, photos represent tourists’ visual preferences for a specific area. Paying attention to the value of photos, several studies have attempted to analyze them using deep learning technolog

This study aims to track down representative images and elements of sightseeing attractions by analyzing the photos uploaded on Flickr by Seoul tourists with the image mining technique. For this purpose, we crawled the photos uploaded on Flickr and classified users into residents and tourists; drew 11 region of attractions (RoA) in Seoul by analyzing the spatial density of the photos; classified the photos into 1000 categories and then 14 categories by grouping 1000 categories by utilizing Incep

As social network service usage is rapidly surging in our daily life, social network service data plays a crucial role in identifying region of attractions and analyzing tourism destination image. In recent years, the computer vision technology is just beginning to be applied in the tourism field through the transfer learning of a deep learning model. However, the pre-trained models have limitations of properly classifying the photos with the unique landscape or specific elements of the tourism

본 논문은 웹2.0과 지리공간 웹의 개념을 중심으로 빠르게 변화하고 있는 정보환경의 변화 동향을 분석하고, 지리학연구에서 이들이 주는 시사점이 무엇인지를 고찰해보고자 하였다. 세계적인 IT업체들이 전 세계를 포함하는 인터넷 지도를 제공하고, 인터넷 지도 기반의 매쉬업이 다양해지면서 지리학 연구에 있어 이들을 지역연구의 기초자료로 활용하고, 한편으로는 지역연구에 있어 전문 가들에 의한 시각뿐 아니라 일반인들에 의한 협업지성을 활용해야 할 필요가 증대되고 있음을 알 수 있었다. 그러나 상대적으로 국내 에서는 인터넷 지도기반 매쉬업이 매우 미흡한 실정으로 관련기술의 연구도 필요한 것으로 판단되었다. 예를 들면 사용자들의 정보 를 인터넷지도에 위치시킬 수 있는 지오코딩 관련기술, 인터넷에 분산되어 있는 다양한 정보 중에 지리공간적 속성 추출이 가능한 정 보를 쉽게 인터넷 지도와 결합시킬 수 있는 기술, 매쉬업된 정보를 보다 효율적으로 전달할 수 있는 기술 등의 연구가 필요하다.

우리나라의 통계청에서 공표하는 통계의 최소단위는 행정동단위이다. 그러나 행정동이나 읍단위 통계자료는 작은 곳은 몇천명에서 많게는 40,000명에 가까운 인구가 존재하여 하나의 동질된 지역개념으로 보기가 어렵다. 본 연구에서는 행정동 단위보다는 작고, 기초단위구보다는 큰, 기초단위구를 기본토대로 한 통계구역 설정의 기준을 제시하였다. 소지역 통계구역은 인구규모와 사회경제적 동질성, 그리고 통계구역의 형태를 고려하여 설정하도록 하였다. 다양한 요인의 검토를 위해 통계구역 설정 알고리즘과 이를 자동화할 수 있는 프로그램을 개발하였으며, 제시된 통계구역 설정안을 6개 사례지역에 적용해 봄으로서 실제적 타당성을 검토하였다. 본 연구의 결과는 향후 통계청에서 인구 및 주택센서스를 공표하는 공간단위 설정지침으로서 활용될 예정이며, 이러한 소지역 통계의 공표는 우리나라 통계의 활용을 다양화하고, 과학적이고 체계적인 국토 및 지역관리의 근간이 될 것으로 기대된다.

최근 GIS는 특정 소프트웨어를 사용하던 환경에서 오픈소스 환경으로 변화하고 있다. 특히 포털사이트의 지도 API는 인터넷 연결만 가능하다면 누구나 사용할 수 있기 때문에 널리 활용되고 있다. 지도API는 단순히 매쉬업(mash-up)하여 사용하는 사례가 많았으나, 최근 다양한 시각화 기능을 제공하는 방향으로 발전하면서 데이터를 분석할 수 있는 가능성이 제기되고 있다. 본 연구는 구글API를 이용하여 공공데이터를 지리적으로 시각화하는 방법을 모색하고자 한다. 이를 위하여 서울시 1인가구를 주제로 관련 공공데이터를 수집하고 구글의 맵, 차트, 퓨전테이블 API를 이용하여 지리적 시각화를 웹에서 구현하였다. 본 연구는 오픈 API를 활용하여 매쉬업에 그치지 않고 데이터를 지리적으로 시각화하고 탐색적으로 데이터의 의미를 찾아보는 탐색적 데이터 분석이 가능하도록 하였다는 점에서 의의가 있다. 오픈 API와 클라우드 환경을 이용한 데이터의 지리적 시각화는 일반 대중이나 컴퓨터 환경이 좋지 않

본 연구는 교통사고 가운데 인적피해를 동반한 교통사고에 대해 교통사고의 시공간적 특성과 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요인을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2012년부터 2015년 까지 4년간 서울시에서 발생한 교통사고 데이터 가운데 인적사고가 있는 데이터를 교통사고 심각도에 따라 경상, 중상, 사망 교통사고로 분류하고, 교통사고의 시공간특성분석은 커널분석, 핫스팟분석, 스페이스타임큐브분석, EHSA(Emerging HotSpot Analysis)를 수행하였으며, 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인 분석은 데이터마이닝 기법중의 하나인 의사결정나무 모형을 활용하였다. 분석결과 서울시 교통사고는 도심부 보다는 외곽지역에서 많이 발생하며 특히 한강 이남의 상업 활동이 많은 곳에서 교통사고가 많음을 확인할 수 있었다. 특히 서초와 강남의 일부 상업 및 유흥지역을 중심으로 교통사고 집중지역이 나타나며 교통사고 다발지역은 시간이 흐름에 따라 그 현상이 더욱 심화되는 경향을 보이고 있었다.

본 연구는 관상동맥질환자들의 관상동맥질환에 대한 지식, 건강신념 및 환자역할행위 수준을 알아보고, 관련 요인을 파악하기 위하여 2010년 7월 1일부터 8월 31일까지의 기간 동안에 1개 대학병원에 내원한 관상동맥질환자 168명을 대상으로 자기기입식 설문조사를 하였다. 연구결과 관상동맥질환에 대한 지식정도는 여자보다 남자에서 (p=0.033), 건강신념은 연령이 낮을수록(p=0.043), 환자역할행위는 남자보다 여자에서(p=0.006), 연령이 증가할수록 (p=0.015), 종교가 있는 군(p=0.050)에서 유의하게 높았다. 또한 관상동맥질환에 대한 지식과 환자역할행위는 관상동맥 질환으로 진단 받은 후 경과기간, 입원횟수, 관상동맥질환에 대한 인식정도, 매스컴을 통한 관상동맥질환에 대한 정보 수집 유무에 따라 유의한 차이를 보였으나 건강신념은 모든 변수에서 유의한 차이를 보이지 않았다. 다변량 회귀분석 결과 지식정도에 영향을 미치는 요인으로는 질병에 대한 인식정도, 환자역할행위 점