Publications

Detailed Information

상업적 테마거리를 탐지하기 위한 핫 스트리트 군집화 기법 연구 : A Hot Street Clustering Method for Detection of Commercial Themed Street : Using LBSNS Data

DC Field Value Language
dc.contributor.advisor유기윤-
dc.contributor.author지병석-
dc.date.accessioned2017-07-14T04:13:25Z-
dc.date.available2017-07-14T04:13:25Z-
dc.date.issued2014-02-
dc.identifier.other000000017801-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/124245-
dc.description학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 건설환경공학부, 2014. 2. 유기윤.-
dc.description.abstract최근 지역경제를 활성화시키고, 그 지역의 정체성과 장소성(placeness)을 확립시키기 위해 다양한 테마거리(themed street)를 조성하는 사례가 많아지고 있다. 하지만 사람들의 인식 속에 자연스럽게 형성된 그 지역의 특성을 충분히 고려하지 않고 경제적 측면만을 생각하여 무분별하게 진행한 지방자치단체의 테마거리 조성사업들은 그 효과가 미미한 경우도 발생하고 있다. 지방자치단체에서 조성한 테마거리 이외에 사람들의 자연스러운 활동으로 인해서 테마거리가 자생적으로 형성될 수 있고, 급변하는 도시환경에서 아직 알려지지 않은 테마거리가 있을 수 있다. 그리고 번화가 내부에서도 지역적 분화에 따라 업종별 테마거리가 형성되어 있을 수 있다. 이러한 테마거리를 객관적으로 탐지한다면 사람들에게 더욱 풍부한 사회·문화적인 공간에 관한 정보를 제공하고 지역경제의 활성화를 기대할 수 있을 것이다.

따라서 본 연구는 테마거리 유형 중에서도 높은 비중을 차지하고 있는 상업적 테마거리를 탐지하기 위한 핫 스트리트 군집화 기법(hot street clustering method)을 제안하였다. 특히 본 연구는 도로 중심적인 도시환경을 반영하고 테마거리의 영역을 직관적으로 표현하기 위해 도로를 기본 단위로 하여 분석 및 결과를 도출하였다. 그리고 활성화된 테마거리를 탐지하기 위해 체크인 기능 등을 통해 장소에 대한 사람들의 인식과 인기도를 알 수 있는 LBSNS(Location Based Social Network Service) 데이터를 활용하였다.

테마거리를 탐지하기 위해서 본 연구는 공간조인 연산(spatial join)과 ISOVIST 등을 활용하여 LBSNS 데이터를 통해 알 수 있는 업소의 인기도 정보를 업소가 위치한 건물, 그리고 건물이 영향을 미치는 도로에 순차적으로 연결시켰다. 각 도로마다 연결된 인기도 정보와 도로의 길이, 주변 건물 수 등을 종합하여 핫 스트리트(hot street)로 판단될 고유값(핫 밸류, hot value)을 계산하고, 공간 클러스터 기법인 Getis-Ord의 를 활용하여 통계적으로 유의한 핫 스트리트 군집(hot street cluster)을 탐지하였다. 이렇게 대상지역에서 탐지된 특정 테마의 핫 스트리트 군집은 그 지역의 테마거리로 선정한다.

본 연구에서는 신림 사거리, 강남역 번화가 두 지역을 대상으로 핫 스트리트 군집화 기법의 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 기법을 통해 음식점 거리로 변질된 신림 패션문화의 거리와 최근에 형성된 강남 언덕길 카페거리 등을 탐지할 수 있었으며, 기존에 조사된 각 지역의 상권영역과 탐지된 상업적 테마거리의 영역을 비교·분석하였다.
-
dc.description.tableofcontents초 록 ⅰ
목 차 ⅲ
그림 차례 ⅴ
표 차례 ⅶ

1. 서론 1
1.1 연구 배경 및 목적 1
1.2 연구 방법 및 범위 4
1.3 관련 연구 6
1.4 용어 정리 15

2. 핫 스트리트 군집화 기법 17
2.1 활용 데이터 수집 18
2.1.1 LBSNS 데이터(포스퀘어 베뉴 데이터) 수집 18
2.1.2 LBSNS 데이터의 테마 별 카테고리 분류 20
2.1.3 도로명 주소 기본도 데이터 활용 21
2.2 LBSNS 데이터와 건물 데이터 간의 공간조인 22
2.2.1 LBSNS 데이터 위치보정 22
2.2.2 건물-베뉴 데이터의 공간조인 연산 29
2.3 건물과 도로 세그멘트간의 매칭 31
2.3.1 도로 세그멘트 생성 32
2.3.2 건물-도로 세그멘트의 매칭 조건 및 기법 34
2.3.3 ISOVIST를 이용한 건물-도로 세그멘트 매칭 과정 41
2.4 핫 스트리트 군집 탐지 47
2.4.1 도로 세그멘트의 핫 밸류(hot value) 계산 47
2.4.2 Getis-Ord의 를 이용한 핫 스트리트 군집 탐지 52

3. 실험 결과 및 분석 59
3.1 실험 결과(1) – 신림 사거리 59
3.1.1 음식점 테마 핫 스트리트 군집 62
3.1.2 카페 테마 핫 스트리트 군집 64
3.1.3 패션 테마 핫 스트리트 군집 65
3.1.4 유흥주점 테마 핫 스트리트 군집 66
3.1.5 상권보고서와 비교 분석 66
3.2 실험 결과(2) – 강남역 번화가 67
3.2.1 음식점 테마 핫 스트리트 군집 71
3.2.2 카페 테마 핫 스트리트 군집 72
3.2.3 패션 테마 핫 스트리트 군집 73
3.2.4 유흥주점 테마 핫 스트리트 군집 75
3.2.5 상권보고서와 비교 분석 76

4 결론 78

참고문헌 81
부록 85
Abstract 92
-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent3301215 bytes-
dc.format.mediumapplication/pdf-
dc.language.isoko-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subject테마거리 탐지-
dc.subject핫 스트리트(hot street)-
dc.subjectLBSNS-
dc.subjectGetis-Ord의 Gi*-
dc.subjectISOVIST-
dc.subject.ddc624-
dc.title상업적 테마거리를 탐지하기 위한 핫 스트리트 군집화 기법 연구-
dc.title.alternativeA Hot Street Clustering Method for Detection of Commercial Themed Street : Using LBSNS Data-
dc.typeThesis-
dc.contributor.AlternativeAuthorByoung Suk. Ji-
dc.description.degreeMaster-
dc.citation.pagesvii, 93-
dc.contributor.affiliation공과대학 건설환경공학부-
dc.date.awarded2014-02-
Appears in Collections:
Files in This Item:

Altmetrics

Item View & Download Count

  • mendeley

Items in S-Space are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Share