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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박종수 (성신여자대학교) 김호성 (성신여자대학교) 이금숙 (성신여자대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제10권 제12호
발행연도
2010.12
수록면
91 - 100 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2010

교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 탑승 패턴 분류
박종수 ,  김호성 ,  이금숙 한국콘텐츠학회논문지 2010.12 학술저널
대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 통근 패턴 탐사
박종수 한국정보과학회 학술발표논문집 2010.06 학술대회자료

2007

교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 통행 패턴 탐사와 통행행태의 분석
박종수 ,  이금숙 한국경제지리학회지 2007.01 학술저널

초록· 키워드

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서울 수도권 지하철 승객들의 탑승 패턴의 특성을 이해하는 것은 효율적인 수도권 지하철 시스템을 입안하는 데 중요하기 때문에 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴을 탐사하거나 귀중한 패턴의 분류에 대한 연구가 진행되어오고 있다. 본 논문에서 새로운 지하철 탑승 분류를 정의하고 하루 약 천만 건 트랜잭션들로 구성된 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 지하철 승객들의 11 가지 탑승 패턴을 분류하는 알고리즘을 제안하였다. 제시된 알고리즘을 구현하여 탑승 패턴들을 분류하기 위하여 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 적용하였다. 실험 결과에서 왕복-탑승 패턴, 통근 패턴, 예상치 못한 흥미로운 패턴들에 초점을 맞추어 분석하였다. 각 분류된 패턴에 대해서 시간대별로 승객수를 지하철 트랜잭션의 승차시간과 하차시간 기준으로 그래프로 설명하여 유용한 패턴의 특성을 이해하도록 하였다.
#분류 #통행 분석 #교통카드 트랜잭션 데이터베이스 #패턴 탐사 #Classification #Trip Analysis #Smart Card Transaction Database #Pattern Mining

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 교통카드 트랜잭션 데이터베이스
Ⅲ. 지하철 탑승 패턴 분류 및 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [인터넷자원] - 서울메트로 / / 서울메트로 2007년 상반기 수송실적, 지난해, 지하철 얼마나 타고 얼마나 내렸나 google schola 2. [단행본] - P.-N. Tan / 2006 / Introduction to Data Mining / Pearson Addison Wesley google schola 3. [학술지(정기간행물)] - M.-S. Chen / 1998 / Efficient data mining for path traversal patterns / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 10 (2) : 213 ~ 221 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 이금숙 / 2006 / 서울시 대중교통 이용자의 통행패턴 분석 / 한국경제지리학회지 9 (3) : 379 ~ 395 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - 박종수 / 2007 / 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 통행 패턴 탐사와 통행행태의 분석 / 한국경제지리학회지 10 (1) : 44 ~ 63 dbpia

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최철형 ,  조한진 한국콘텐츠학회논문지 2010 .01

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