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R시각화로 연구한 유흥업소와 성병 감염자에 관한 상관관계
A Study on the relationship between the nightlifes and sexually transmitted infecters by R visualization 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.17 no.6, 2017년, pp.187 - 193  

황정태 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과) ,  김정준 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과) ,  김영곤 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문은 성매매 금지법 이후 우후죽순으로 생겨난 기형적 유흥업소와 HIV/AIDS의 상관관계를 파악하기 위하여 인구밀도 대비 유흥업소의 수와, 감염자의 수치를 R 프로그램을 사용하여 시각화 하고, 어떠한 상관관계가 있는지 알아보도록 한다. 또한 상관관계를 통하여 어떠한 예상치 못한 변수가 작용하였고, 외부 요인으로 인하여 유흥업소 주변에 HIV/AIDS감염자들의 수치가 높은지에 대해 원인을 파악해 보도록 한다. 그리고 건전한 사회를 만들어가기 위하여 R을 통한 빅데이터 분석으로 우리가 지향해야할 목표와 자세에 대해 알아보도록 하고, 추후 더욱 연구가 필요한 부분에 관하여 논하기로 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In order to investigate the relationship between HIV / AIDS and the malformed entertainment industry caused by the prostitution after the prostitution law, this paper visualizes the number of entertainment industry relative to the population density and the number of infected persons using the R pro...

주제어

#Nightlifes   #Sexually transmitted infecters   #HIV/AIDS infected people   #R Visualization   #healthy society  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 성매매 특별법 지정 이후 음지로 들어간 성매매 업소가 각종 형태를 바꾸어 우후죽순으로 생겨나고 있는 현 세태에 초점을 맞췄다. 사회의 미풍양속을 해치고, 건전한 삶을 저해하는 전국 유흥업소의 밀집도와, 이로인해 발생되는 HIV/AIDS를 중점으로 하여 유흥업소와 성병간의 관계를 찾고, 이러한 관계를 빅데이터 분석 도구인 R을 활용하여 더욱 보기 쉽게 그래픽화 하는 것을 목표로 한다.
  • 본 논문에서는 유흥업소와 성병 감염자에 상관관계를 파악하기 위하여 R의 시각화를 사용사여 각종 데이터를 정리 해 보았다. 그래프로도 확인 할 수 있었지만, 인구밀도와는 별개로, 유흥업소의 밀집도가 많은 지역의 HIV/AIDS 환자가 많은 것으로 확인되었다.
  • 본 논문에서는 성매매 특별법 지정 이후 음지로 들어간 성매매 업소가 각종 형태를 바꾸어 우후죽순으로 생겨나고 있는 현 세태에 초점을 맞췄다. 사회의 미풍양속을 해치고, 건전한 삶을 저해하는 전국 유흥업소의 밀집도와, 이로인해 발생되는 HIV/AIDS를 중점으로 하여 유흥업소와 성병간의 관계를 찾고, 이러한 관계를 빅데이터 분석 도구인 R을 활용하여 더욱 보기 쉽게 그래픽화 하는 것을 목표로 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
데이터 시각화란? 데이터 시각화는 방대한 양의 빅데이터 안에서 숨어 있는 데이터를 한눈에 파악하기 위해서 변환시켜주는 과정이다. 데이터 분석에 익숙하지 않은 사람들에게 데이 터에서 얻어낸 정보를 설명하고 숙지시키기 위하여 필수 적인 부분이며, 데이터 분석을 시작할 때 데이터의 구성과 특징을 알기 위해서도 편리한 도구이다.
빅데이터 통계 분석에서 시각화가 필수적인 요소인 이유는? 빅데이터는 단순히 개수만 많은 것이 아니라, 자료의 형태가 다차원이고, 그 종류가 매우 다양하기 때문에 기존의 평면적인 그래프와 분석방법으로는 자료의 분포와 상관관계를 알기 어렵다. 따라서 의미있는 빅데이터의 정보를 찾기 위해서는 다방면의 자세한 시각화가 필요하 며, 시각화를 통해 기존의 통계분석을 적용하기 어려운 빅데이터에 어떤 분석 방법을 적용해야 할지 분석의 방향을 제공하기 때문에, 빅데이터 통계 분석에는 시각화가 더더욱 필수적인 요소라고 할 수 있다[3].
빅데이터 분석을 실시할 때 어떤 분석 방법이 있는가? 빅데이터 분석이란 빅데이터 그 자체의 방대한 양의 데이터에서 사용자가 원하는 결과를 내기 위해서 분석모 델을 설계하고 실현하고 검증하는 일련의 과정을 거치게 된다. 이 기술에는 텍스트 마이닝(Text Mining), 평판 분석(Opinion Mining), 소셜 네트워크 분석(Social Network Analytics) 등이 있다. 이러한 기술들은 이미 머신러닝 및 데이터 마이닝 분야에서 사용되고 있는 기술 들이며, 각 사용자들의 관심분야에 따른 분산 환경에서 원하는 구조로 변경하여 도입하고 있다.
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참고문헌 (6)

  1. Kim, D, H "The Use of Spatial Big Data for Planning Support", National Institute of Land Research, Homeland Studies, pp.163-178, 2015.12 

  2. Park, H, J, and Ahn, Y, M, "Big Data and Big Data Refinement Technology", Korea Computer Information Association, Korean Computer Information Society, 21(1), pp.1-8, 2013,6 

  3. Kim, H, N, "Case Study of Bigdata Visualization ", Inje univ. Design Research Institute, Journal of Integrated Design Research 13(4), pp.125-136 2014.12, 

    crossref

  4. Kim, Y, I, Yang, S, S, LEE, S, Y and Park, S, C, "Design and Implementation of Mobile CRM Utilizing Big Data Analysis Techniques"The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communicat 14(6), pp.12-41, 2014.12, 

  5. Choi, J, U, Kim,J, H, and Song, E, H , "A Study of Personality and Cognitive Characteristics between Alcohol and Drug Dependence Patients on MMPI and K-WAIS". Korean Psychological Association. Korean Journal of Clinical Psychology 26(2). pp.449-461. 2007.5. 

    crossref

  6. Moon, J, H, Jang, E, H, Choi, Y, C, Kim, J, G, and Park, J, "Case Study of Big Data-Based Agri-food Recommendation System According to Types of Customers". Korean Institute of Communication Sciences. The Journal of the Korean Institute of Communication Sciences 40(5). pp.903-913. 2015.5 

    원문보기 상세보기 crossref

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