• 한국IT서비스학회지
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• 제17권4호
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• pp.139-150
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• 2018

This paper investigated the human distribution in subway station areas in Seoul, using geotweets and subway ridership data. Eight stations were selected from the districts of Gangnam and Gangbuk. Geotweets located within a 600-meter radius of the central coordinates of each station were extracted, and distances between the center of station and each tweet location were calculated. Donut-shaped dimension and pie-shaped dimension were generated, using the Haversine distance formula and the Azimuth angle formula respectively. By combining the two dimensions, Dartboard-shaped space division is created. Popular places within the subway station areas identified from this research are almost the same as the current well-known popular places, and this is an important case showing that people send tweets from various places where they engage in daily activities. We expect this study can be a methodological guideline for social scientists who use spatio-temporal or GPS data for their research.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.169-180
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• 2020

본 연구는 국가 간 이동이 발생한 지오트윗 사용자를 이동거리평균과 이동거리표준편차에 따라 그룹화하여, 국가 간 이동과 자국 내 이동에서 나타나는 특징을 발견하고 연구의 의의를 찾고자 하였다. 데이터마트를 구축 후 국가 간 이동과 자국 내 이동이 발생한 지오트윗을 분리하였고, 해버사인공식을 이용해 사용자의 이동거리를 측정하였다. 국가 간 이동 집단에서는 동일한 언어를 사용하며 생활방식이 비슷한 국가 사이에서 많이 이동하였고, 자국 내 이동에서는 인프라가 잘 구축된 선진국 위주의 국가에서 많은 이동이 발생하였다. 본 연구는 사용자별 이동거리를 계산하여 공통된 특징을 도출하고자 하였으며, 사용자의 이동거리 특성에 따라 그룹화하였다. 본 연구에서 분석한 21개국은 국가별 경제력이나 나이, 직업 등에서 차이가 커 많은 제반 사항이 고려되어야 정밀한 분석이 가능할 것이다. 향후에는 현실적인 사항을 추가한 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 한국지역지리학회지
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• 제23권2호
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• pp.376-387
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• 2017

본 연구는 트위터를 대상으로 트윗 공간 데이터에서 지리적 의미를 탐색하기 위한 방법을 모색하였다. 트윗 공간 데이터의 구축 과정 및 지리적 분석의 프레임워크를 정립하고 지리적 연구 방법론을 제안하였다. 이를 위해 본 연구는 제주도의 GPS 좌표 참조 트윗(geotweet)을 대상으로 트윗의 내용적 특성과 트윗 발생 위치의 공간 분포 특성을 확인하였다. 제주도 좌표 참조 트윗에서는 지명 또는 장소명이 많이 출현하였는데, 이는 자신의 위치를 알리고자하는 의도로 파악하였다. 트윗의 공간 분포는 제주공항을 중심으로 한 일부 관광지 주변으로 핫스팟이 확인되었고, 이는 제주도 유동인구 핫스팟과 유사한 패턴을 보였다. 주제 중심의 트윗 분석을 위해 본 연구에서는 토픽 모델링 알고리즘을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 주제의 지리적 위치와 트윗의 내용은 서로 관련이 있음을 알 수 있었다. 마지막으로 본 연구는 토픽 모델링 분석을 통해 방대한 트윗 데이터의 내용에 상응하는 지역 분포 특성을 직관적으로 확인하는데 유용하게 활용될 수 있다는 것을 확인하였다.