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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 최병길
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 인천대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수4
이 논문의 연구 히스토리 (4)
2016
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최근 다양한 분야에서 다량의 정형 및 비정형 자료, 즉 빅데이터를 분석하여 자료의 연관성을 규명하고 미래전략을 수립하는 방법이 활용되고 있다. 공시지가의 경우에도 지역적 및 시간적으로 다양하고 복잡한 민원이 제기되고 있어 빅데이터를 활용하여 이를 효과적으로 분석하고 관리하는 방법에 관한 연구가 필요하다. 이 연구의 목적은 빅데이터 마이닝에 의해서 공시지가 민원의 시공간적 특성 분석 방법을 정립하는 것이다. 특히 이 연구는 제도적인 측면보다는 공시지가 민원 발생의 시공간적 원인 분석에 주안점을 두고, 그 변화 추세를 모니터링 할 수 있는 표준화 모델을 정립하고자 하였다.
연구 수행을 위해서 빅데이터 마이닝에 의한 공시지가 민원의 시공간적 특성 분석 표준화 모델을 정립하였다. 그리고 시간과 공간적인 속성을 함께 포함하고 있는 2006년부터 2015년까지의 인천광역시 중구의 공시지가 민원자료 6,481건을 수집하고, 이것을 공간정보와 결합하여 공간 빅데이터 기반의 공시지가 민원정보 데이터베이스를 구축하였다. 텍스트 마이닝 방법을 이용하여 주요 키워드의 빈도를 분석하고, 소셜 네트워크 분석을 통해서 주요 키워드들의 상호 연관성을 파악하였다. 키워드 가중치를 산출하여 공시지가 민원발생 관심 키워드를 선정한 후, 국지적 자기상관의 지표인 G 통계량(Getis-Ord Gi*)을 적용한 핫스팟 분석을 통하여 시공간적 특성을 분석하였다.
연구 결과, 공시지가 민원의 특성은 시공간적으로 연계된 군집 형태를 형성하면서 변화하고 있음을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 방법을 이용하여 자연어 기반의 공시지가 민원에 대한 발생 원인을 정량적으로 규명할 수 있음을 알 수 있었으며, 키워드 가중치인 단어 빈도(TF) 및 단어 빈도와 역문서 빈도의 조합값(TF-IDF)의 상대적인 차이가 있어 시공간적인 민원 특성을 분석하기 위한 주요 설명변수로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
연구 수행을 위해서 빅데이터 마이닝에 의한 공시지가 민원의 시공간적 특성 분석 표준화 모델을 정립하였다. 그리고 시간과 공간적인 속성을 함께 포함하고 있는 2006년부터 2015년까지의 인천광역시 중구의 공시지가 민원자료 6,481건을 수집하고, 이것을 공간정보와 결합하여 공간 빅데이터 기반의 공시지가 민원정보 데이터베이스를 구축하였다. 텍스트 마이닝 방법을 이용하여 주요 키워드의 빈도를 분석하고, 소셜 네트워크 분석을 통해서 주요 키워드들의 상호 연관성을 파악하였다. 키워드 가중치를 산출하여 공시지가 민원발생 관심 키워드를 선정한 후, 국지적 자기상관의 지표인 G 통계량(Getis-Ord Gi*)을 적용한 핫스팟 분석을 통하여 시공간적 특성을 분석하였다.
연구 결과, 공시지가 민원의 특성은 시공간적으로 연계된 군집 형태를 형성하면서 변화하고 있음을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 방법을 이용하여 자연어 기반의 공시지가 민원에 대한 발생 원인을 정량적으로 규명할 수 있음을 알 수 있었으며, 키워드 가중치인 단어 빈도(TF) 및 단어 빈도와 역문서 빈도의 조합값(TF-IDF)의 상대적인 차이가 있어 시공간적인 민원 특성을 분석하기 위한 주요 설명변수로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
목차
국 문 초 록 ⅰ목 차 ⅲ표 목 차 ⅶ그 림 목 차 ⅸ제 1 장 서 론 11.1 연구 목적 및 배경 11.2 연구동향 31.3 연구 내용 및 방법 9제 2 장 공시지가 민원 제도와 빅데이터 분석 방법 112.1 공시지가 민원 제도 112.1.1 민원 행정 제도 112.1.2 공시지가 민원 132.2 빅데이터 분석 방법 162.2.1 빅데이터의 개념 및 분석 방법 162.2.2 공간 빅데이터의 개념 및 분석 방법 27제 3 장 공시지가 민원의 시공간적 특성 분석 방법 정립 313.1 공간 빅데이터 기반의 민원정보 DB 구축 323.1.1 민원정보의 수집 323.1.2 민원정보의 공간 빅데이터 DB 구축 343.2 공시지가 민원의 빅데이터 분석 373.2.1 텍스트 마이닝을 이용한 키워드 분석 373.2.2 소셜 네트워크 분석 방법을 이용한 키워드 분석 423.3 공시지가 민원의 시공간적 특성 분석 453.3.1 공간패턴 분석 453.3.2 공간 자기상관 분석 493.3.3 Getis-Ord의 Gi*를 적용한 시공간 핫스팟 분석 563.4 공시지가 민원의 시공간적 분석 표준화 모델 제시 59제 4 장 적용 및 결과 분석 614.1 연구대상 지역 및 데이터 수집 614.1.1 연구대상 지역 현황 614.1.2 연구대상 데이터의 수집 및 탐색 624.2 공시지가 민원의 공간 빅데이터 DB 구축 684.2.1 공시지가 민원정보 DB 구축 684.2.2 연구대상 지역의 구역설정 714.3 공시지가 민원의 빅데이터 분석 결과 754.3.1 민원발생 키워드의 출현 빈도 분석 결과 754.3.2 민원발생 키워드의 연관성 분석 결과 814.4 공시지가 민원의 시공간적 특성 분석 결과 864.4.1 민원발생 관심 키워드의 가중치 산출 결과 분석 864.4.2 민원발생 관심 키워드의 시공간 자기상관 분석 결과 994.4.3 민원발생 관심 키워드의 시공간 핫스팟 분석 결과 1014.4.4. 공시지가 민원발생 유형 도출 1154.4.5 활용 방안 고찰 119제 5 장 결 론 121참 고 문 헌 123ABSTRACT 133부 록 135
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