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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 유재수
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
이 논문의 연구 히스토리 (6)
2022
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최근 소셜 미디어의 사용이 급증함에 따라 방대한 양의 소셜 데이터를 얻을 수 있게 되었으며 이를 통해 교통 문제를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 하지만 교통 관련 연구를 위한 소셜 미디어 분석 기술은 아직까지도 제한적이다. 이를 위해 교통에 대한 소셜 데이터와 크라우드 센싱 기술을 활용하여 수집하는 기타 교통 데이터를 클라우드에 저장하는 소셜 크라우드 환경을 사용한다. 이를 통해 이벤트와 관련된 데이터를 수집하는 작업이 줄어들어 시간 비용이 낮아지고 정확도는 높아지는 장점이 있다. 본 논문에서는 소셜 크라우드 환경에서 교통 상황에 대한 이벤트를 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 공통된 관심사를 모아놓은 소셜 크라우드 환경을 사용하여 다양한 분류기를 통해 교통 상황에 영향을 미치는 이벤트를 감지한다. 또한 어디서 발생한 이벤트인지를 알기 위해 수집한 데이터로부터 지역 키워드를 통해 지역 정보를 추출한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해서 AUC, 정밀도, 재현율 및 F-measure관점에서 기존 이벤트 검출 기법과 성능 평가를 수행한다.
목차
Ⅰ. 서 론 1Ⅱ. 관련 연구 51. 긴급 이벤트 검출 기법 52. 범용 이벤트 검출 기법 93. 교통 이벤트 검출 기법 124. 기존 연구의 문제점 15Ⅲ. 제안하는 지역 교통 이벤트 검출 기법 171. 제안하는 기법의 구조 172. 데이터 정제 203. 이벤트 유형 추출 244. 이벤트 발생 지역 추출 27Ⅳ. 성능 평가 311. 성능평가 환경 312. 자체 성능 평가 362.1. 이벤트 분류 모델 성능 362.2. 이진분류기 유무에 따른 이벤트 분류 성능 462.3. 지역 추출 정확도 및 지역별 이벤트 특징 543. 비교 성능 평가 583.1. 이진 분류 모델 비교 593.2. 다중 분류 모델 비교 63Ⅴ. 결 론 72참고문헌 73
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