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저자정보
이혜진 (이화여자대학교) 윤지영 (이화여자대학교) 조나혜 (이화여자대학교) 이주윤 (이화여자대학교) 박소연 (이화여자대학교) 강영옥 (이화여자대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회 학술대회 2019년 대한공간정보학회 추계학술대회
발행연도
2019.11
수록면
27 - 30 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2020

LSTM기반 텍스트 분류를 통한 외국인 관광객의 선호 관광지 분석
이혜진 ,  강영옥 대한공간정보학회 학술대회 2020.06 학술대회자료
토픽모델링과 LSTM기반 텍스트 분석을 통한 부산방문 외국인 관광객의 선호관광지 및 관광매력요인 분석
이혜진 ,  강영옥 한국도시지리학회지 2020.01 학술저널
소셜 미디어데이터 분석을 통한 부산방문 외국인 관광객의 선호 관광지 및 관광지 이미지 분석
이혜진 ,  강영옥 한국도시지리학회지 2020.01 학술저널

2019

텍스트마이닝과 딥러닝 기술을 활용한 외국인 관광객의 국내 지역별 이미지 비교
이혜진 ,  윤지영 ,  조나혜 외 3명 대한공간정보학회 학술대회 2019.11 학술대회자료

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본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)인 플리커(Flickr)에 게시된 지오태깅된 사진 데이터와 텍스트 데이터를 활용하여 우리나라 방문객이 갖는 지역별 이미지를 비교하였다. 플리커 데이터 수집은 2013년부터 2018년까지 약 6년간 데이터를 수집하였으며, 6년간 수집된 데이터 29만여건 가운데 관광객이 업로드한 것으로 추정되는 약 17만장의 사진을 분석대상으로 하였다. 플리커의 태그와 텍스트에 대한 분석은 텍스트마이닝 기법 중 단어간 빈도분석 및 연관관계분석을 적용하였으며, 사진에 대한 분석은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 중 하나인 Inception V3 모델을 활용하였다. 지역에 대한 이미지 분석은 서울, 부산, 제주 지역을 대상으로 하였으며, 텍스트 분석 결과와 사진 이미지 분석결과를 비교하여 지역 이미지의 차이를 분석하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 플리커 데이터의 수집 및 전처리
3. 사진 이미지 분석 및 텍스트 분석 방법
4. 지역별 관광 이미지 비교
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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