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초록

본 연구는 시계열 특성을 갖는 데이터의 패턴 유사도 비교를 통해 유사 추세를 보이는 키워드를 자동 분류하기 위한 효과적인 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 대량의 웹 뉴스 기사를 수집하고 키워드를 추출한 후 120개 구간을 갖는 시계열 데이터를 생성하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 테스트 셋을 구축하기 위해, 440개의 주요 키워드를 8종의 추세 유형에 따라 수작업으로 범주를 부여하였다. 본 연구에서는 시계열 분석에 널리 활용되는 동적 시간 와핑(DTW) 기법을 기반으로, 추세의 경향성을 잘 보여주는 이동 평균(MA) 기법을 DTW에 추가 적용한 응용 모델인 MA-DTW를 제안하였다, 자동 분류 성능 평가를 위해 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 적용한 결과, ED와 DTW가 각각 마이크로 평균 F1 기준 48.2%와 66.6%의 최고 점수를 보인 데 비해, 제안 모델은 최고 74.3%의 식별 성능을 보여주었다. 종합 성능 평가를 통해 측정된 모든 지표에서, 제안 모델이 기존의 ED와 DTW에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

Abstract

This study aims to suggest an effective method for the automatic classification of keywords with similar patterns by calculating pattern similarity of temporal data. For this, large scale news on the Web were collected and time series data composed of 120 time segments were built. To make training data set for the performance test of the proposed model, 440 representative keywords were manually classified according to 8 types of trend. This study introduces a Dynamic Time Warping(DTW) method which have been commonly used in the field of time series analytics, and proposes an application model, MA-DTW based on a Moving Average(MA) method which gives a good explanation on a tendency of trend curve. As a result of the automatic classification by a k-Nearest Neighbor(kNN) algorithm, Euclidean Distance(ED) and DTW showed 48.2% and 66.6% of maximum micro-averaged F1 score respectively, whereas the proposed model represented 74.3% of the best micro-averaged F1 score. In all respect of the comprehensive experiments, the suggested model outperformed the methods of ED and DTW.

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Abstract

The purpose of this study is to ascertain librarian’s perceptions on their users’ library access and its patterns. Interviews with seven library staff reveal physical accessibility issues including spatial relationships between libraries and other facilities such as shopping malls and schools, travel distance, transportation mode, and temporal perspectives of library access. The results from the interviews corroborate the findings from secondary analysis using household travel data. However, interviewees do not have a clear picture of how much their users travel and spend to access their libraries. This is true, even though these factors are critical to analyze physical accessibility. Based on the findings, this study makes recommendations to improve the accessibility of public libraries. Suggestions include the concept of sponsorships with other facilities, the placing of material drop-boxes on the main route, and providing library programs during lunch time.

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본 연구의 목적은 이용자의 스마트폰 무선신호를 이용하여 이용자가 공공도서관 공간을 어떻게 이용하는지에 대한 이용행태를 분석하는 것이다. 공간이용 데이터를 수집하는 방법으로 이용자의 스마트폰 무선신호를 감지하여 이용자의 동선을 추적하였고 수집된 데이터를 로데이터로 하여 추가적인 분석을 진행하였다. 서울 시내 한 구립도서관에서 4개월 동안 수집된 이용자 공간이용 데이터를 분석한 결과, 전월 대비 평균 37.9%의 이용자들이 익월에도 이용을 하는 것으로 나타났고 이용자 중의 50%는 7분 미만으로 도서관에 머무는 것으로 나타났다. 또한 도서관을 이용하는 시간을 분석한 결과, 오후 2-3시 사이에 이용자들이 가장 많았으며 주말 오후 5시 이후에는 이용자가 매우 적게 나타났다. 층간 공간이동을 분석한 결과, 서가가 위치한 3층과 4층 사이의 공간이동이 유사하게 높게 나타났다. 이러한 결과는 스마트폰 무선신호를 이용한 도서관 공간이용행태를 분석하는 방법론이 기존에 주로 사용되었던 관찰을 통한 분석보다 효과적임을 제시하고 있다. 따라서 향후 도서관 공간이용 분석에 적극 활용된다면 도서관 공간운영의 활용성을 높일 것으로 기대된다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze library space use patterns through users’ smartphone WiFi. This study is applied a method to detect WiFi signal of users’ smartphone to analyze the in-library wayfinding of users. The library usage data were collected for four months in a library in Seoul, Korea. The results show that the average 37.9% of library users revisits the library the next month. Half of users stay under 7 minutes in the library. Users mainly visit the library between 2 and 3 o’clock, and few users visit the library after 5 pm on weekends. The floor moving pattern result shows that the co-visit rate between the third and fourth floor is higher than others, in that these two floors are mainly composed of book shelves. These results indicate that the method to detect the WiFi signal for spatial pattern analysis could be more effective than observation which was used in previous research. It, therefore, is expected that this method would be applied in other libraries to analyze and enhance the library space usage.

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김성진(인하공업전문대학) 2006, Vol.23, No.4, pp.197-214 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2006.23.4.197
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전통적인 정보환경에 비해 웹 환경은 매우 다양하고 이질적인 이용자들을 대상으로 하기 때문에 이용자의 개별적 특성에 초점을 맞추어서는 웹 정보탐색행위에 대한 일반적인 이해가 불가능하다. 따라서 본 연구는 웹 이용자에게서 보여지는 공통된 정보탐색행위에 초점을 맞춰 이용자들이 웹에서 어떻게 정보를 찾는지 그 행위 패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 시간대별 인터뷰 기법을 적용하여 Dervin의 인지이동 개념을 기반으로 웹과의 상호작용 속에서 이루어진 일련의 인지적 움직임을 파악하고 하였다. 본 연구는 응답자 21명을 대상으로 37개의 웹 탐색 경험을 조사하였다. 분석결과, 웹 정보탐색행위는 시작, 검색, 브라우징, 조사, 정보발견, 결정/행동, 종료의 7가지 유형으로 구성되었다. 응답자별로 매우 다양한 행위 패턴을 보였으며 특히 브라우징 단계를 중심으로 반복되고 순환되면서 웹 정보탐색행위의 다방향적이고 비선형적인 특징을 보였다.

Abstract

A Web-based environment has very various and heterogeneous users. The emphasis on their individual characteristics may make it hard to reach the general understanding of how they seek and use information on the Web. The purpose of this study is to find common patterns in information seeking behavior on the Web by analyzing a series of cognitive movement of users in interaction with the Web. Based on Dervin’s concept and Timeline interview methodology, this study collected 37 Web experience descriptions from 21 respondents, which consisted of 302 steps. Findings addressed that Web information seeking behavior can be classified into seven types: Starting, Searching, Viewing/Browsing, Examining/Comparing, Finding/Compiling, Deciding/Acting, and Ending. Movement paths in the seven-type information seeking process showed that user’s interaction with the Web was repeated and circulated at the Viewing/Browsing step and that information seeking behavior on the Web was multi-directional and non-linear.

정보관리학회지