SMALL PAPER14 Real‑time event detection in social media streams through semantic analysis of noisy terms [Introduction] SMAFED라는 소셜 미디어 분석 프레임 워크 제안 용어, 약어 및 줄임말 등(=sab)의 단어 의미 분석 수행 이러한 단어의 어휘를 나타내는 통합 지식 베이스 생성 [Methodology] Data Input Layer python의 twitter api를 이용하여 데이터 수집 Pre-processing Layer 구두점, 반복문자 제거등의 데이터 정리 nltk를 통한 토큰화 및 정규화와 말뭉치를 사용하여 sab 추출 Data Enrichment Layer Naijalingo, Urban dictionary, Internet slang 세 가지를 활용하여 약 200만개의 sab 용어 정의와 예시를 포함한 통합지식베이스 생성 모호한 sab가 사용된 tweet과 지식베이스의 예시.. 2023. 12. 11. Traffic Congestion Analysis Based on a Web-GIS and Data Mining of Traffic Events from Twitter [Introduction] 특정 작업에 초점을 맞춘 스마트폰 애플리케이션이 증가함에 따라 모바일 컴퓨팅은 대도시에서 인간 활동을 연구하는데 매우 중요하다. 이를 연구하기 위해 사용할 수 있는 수단 중 사용자 생성 콘텐츠는 개인을 글로벌 규모의 센서로 활용하여 공간 참조 데이터를 수집하는 데에 사용할 수 있는 영향력 있는 수단이다. 본 논문에서는 트위터에서 트래픽 관련 이벤트를 지오코딩하는 방법론을 제안하며 시공간 분석을 통해 교통체증 시공간 정보를 제공한다. 교통 관련 이벤트의 공간 분포는 Web-GIS 애플리케이션에서 교통 혼잡의 집중 또는 밀도를 설명하는 히트맵으로 표시하며 정밀도 및 재현율을 통해 평가를 수행하였다. [Method and Materials] 본 논문의 전체구조도로 총 8단계로 이루어.. 2023. 6. 23. Traffic accident detection and condition analysis based on social networking data Traffic accident detection and condition analysis based on social networking data Ali, Farman, et al. Accident Analysis & Prevention 151 (2021): 105973. [Introduction] 교통사고는 실시간으로 감지 및 분석이 이뤄져야 한다. 그 이유는 여행자와 교통 흐름에 많은 영향을 끼치기 때문이며 교통사고로 인한 부상자와 국가 비용또한 매년 급증하고 있기 때문이다. 그래서 본 논문에서는 온톨로지기반의 LDA와 양방향 LSTM을 사용하여 효율적으로 분석하는 스마트 프레임워크를 제안한다. 본 논문은 교통 관련 정보를 식별하기 위해서 문장에 자동으로 레이블을 지정한다. 또한 온톨로지 기반의 이벤.. 2022. 12. 29. 어텐션 기반 딥러닝 모델을 활용한 확장된 장보 정보 탐지 기법 연구 어텐션 기반 딥러닝 모델을 활용한 확장된 장보 정보 탐지 기법 연구 서울대학교 대학원 민경현 학위논문 (2020) [Introduction] 기존 텍스트에서 공간 정보를 추출하고자 사전 기반 탐지, 규칙 기반 탐지, 개체명 인식 등의 다양한 연구가 이루어 졌다. 사전 기반 탐지는 온톨로지와 같이 기존 구축된 장소정보 사전과의 문자열 매칭을 통해 장소 정보를 추출하는 기법이다. 사전 기반은 찾고자 하는 장소 정보가 포함되어 있지 않으면 매칭이 불가하기 때문에 사전 구축 및 갱신이 주기적으로 필요하다. 규칙 기반 탐지는 언어적 특징에 주목하여 장소벙보를 탐지하는 기법이다. 규칙 기반 탐지는 비정형의 텍스트 데이터에서는 장소 정보를 탐지하는 데 한계가 있다. 개체명 인식은 텍스트에서 나타나는 단어가 어떤 개체.. 2022. 6. 20. Event classification and location prediction from tweets during disasters Event classification and location prediction from tweets during disasters Jyoti Prakash Singh2 · Yogesh K. Dwivedi1 · Nripendra P. Rana1 ·Abhinav Kumar2 · Kawaljeet Kaur Kapoor3 Ann Oper Res (2019) 283:737–757 [Introduction] 소셜 미디어는 재난에 대한 경험과 조언을 게시할 수 있는 공간을 제공한다는 점과 피해자들의 정보를 알수 있다는 점을 통해 재난 관리를 위한 도구로 탐구되어 왔다. 하지만 소셜 미디어는 위치기반 정보에 제한이 존재하는데, 제한은 다음과 같다. 도시 레벨 이하의 정보를 제공하는 사용자는 26%밖에 되지 않는다. .. 2022. 5. 30. Cause Analysis of Traffic Accidents on Urban Roads Based on an Improved Association Rule Mining Algorithm QIURU CAI School of Computer Engineering, Jiangsu University of Technology, Changzhou 213001, China(2020) abstract : 도시 도로 사고의 주요 원인을 파악하기 위해서는 사고에 대한 통계에서 관련 위험 요긴간의 연관 규칙을 파악하는 것이 필요하며, 사고 데이터의 여러 계층과 차원을 고려하여 Apriori 알고리즘을 개선하여 요소 간의 연관규칙을 파악하고 교통 사고의 원인을 조사함. introduction: 도시안에서의 교통 사고를 분석하는 수학적 방법은 크게 두 가지로 분류된다. 첫 번째는, 집계 방법으로 선형 회귀, 클러스터링, 시계열 등으로 나타낼 수 있으며, 이는 구현 방법이 간단하지만 정확도가 떨어지는 단점이 .. 2021. 4. 27. 이전 1 2 3 다음 LIST
