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[국내논문] 비정형 데이터를 이용한 층간소음 탐지 : 네이버 카페를 대상으로
A Proposal for Detecting Floor Noise Using Unstructured Data: A Case Study of Naver Cafe

한국지형공간정보학회지 = Journal of the korean society for geospatial information science, v.25 no.3, 2017년, pp.87 - 94  

양종현 (서울대학교 대학원 건설환경공학부) ,  유기윤 (서울대학교 건설환경공학부) ,  김지영 (서울대학교 건설환경종합연구소)

초록
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최근 층간소음은 사회적 문제로 급속히 대두되고 있다. 국민권익위원회가 2013년에 국민 3,040명을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 응답자의 88%가 층간소음으로 인해 스트레스를 받은 적이 있다고 한다. 이러한 층간소음 문제를 해결하기 위해서는 정확한 현황파악이 필요하다. 하지만 층간소음 현황 파악과 관련한 연구가 미미하고, 정부에서는 민원을 통해 현황을 파악하지만 이 또한 민원 창구의 중복 운영으로 인해 정확한 현황 파악이 어렵다. 본 연구는 소셜 미디어를 이용한 층간소음 현황 파악을 목표로 한다. 이를 위해 소셜 미디어에서 층간소음 관련 텍스트를 수집하였다. 그리고 수집한 텍스트에 대해 위치 정보 추출, 자연어 처리, 문서 범주화 과정을 거쳐 전국 시군구 단위의 층간소음 현황을 파악하고 층간소음 지도를 작성하였다. 일련의 과정을 통해 층간소음 현황 파악에 보완적인 자료를 구축할 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Floor noise becomes social problem recently. According to anti-corruption & civil rights commission, 88% of respondents are suffered from stress due to floor noise. To tackle floor noise problem, it is important to identify the national status of floor noise. However, there are no existing studies a...

주제어

참고문헌 (15)

  1. Cha, S. G., 2014, The Management System and Effect of Floor Noise at Apartment Houses, Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference, The Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Mokpo, Korea, pp. 693-697. 

  2. Eo, J. H. and Yoo, H. H., 2011, Noise Mapping of Residential Areas by Estimating Urban Traffic Noise, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 29, No. 3, pp. 229-235. 

  3. Lee, J. Y., Kil, H. G., Lee, C., and Kim, J. T., 2011, Development of a Noise Map in Neighboring Areas Around Korean Train Express Line and Analysis of the Related High Speed Railway Noise Influence, Journal of Environmental Impact Assessment, Vol. 20, No. 4, pp. 443-453. 

  4. Leetaru, K. H., Wang, S., Cao, G., Padmanabhan, A., and Shook, E., 2013, Mapping the global Twitter heartbeat: The geography of Twitter, First Monday, Vol. 18, No. 5-6. 

  5. Lim, H. Y., 2000, An Experimental Study on Text Categorization using an SVM Classifier, Master's thesis, Yonsei University, pp.1- 81. 

  6. Lim, J. S. and Kim, J. M., 2014, An Empirical Comparison of Machine Learning Models for Classifying Emotions in Korean Twitter, Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 17, No. 2, pp. 232-239. 

  7. Park, I. S., Park, C. Y., Song, M. H., Jung, W. H., Park, S. K., and Kang, D., 2008, Analysis of Predicted Noise Level by Using Integrated Noise Map of Road Traffic and Railway Noise, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 18, No. 7, pp. 741-745. 

  8. Park, S. K., Lee, S., Kim, H., and Kwon, D. M., 2007, A Study for Noise Mapping, final report, The Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Korea, pp. 1-242. 

  9. Park, Y. M., Kang, K. K., Jo, Y. H., Kim, K. M., and Park, J. H., 2013, A Basic Study on Apartment Floor Noise Managment, Working Paper 2013-13, Korea Environment Institute, Korea, pp. 1-57. 

  10. Park, Y. M. and Kim, K. M., 2014, A Study on the Health Effects of Apartment Noise, KEI Working Papar 2014-02, Korea Environment Institute, Korea, pp. 1-55. 

  11. Salton, G., Fox, E. A., and Wu, H., 1983, Extended Boolean Information Retrieval, Communications of the ACM, Vol. 26, No. 11, pp. 1022-1036. 

  12. Vapnik, V, 2000, The Nature of Statistical Learning Theory 2nd Edition, Springer-Verlag New York, USA, pp. 1-314. 

  13. Zhang, W. Yoshida, T., and Tang, X., 2011, A comparative study of TF*IDF, LSI and multi-words for text classification, Expert Systems with Applications, Vol. 38, No. 3, pp. 2758-2765. 

  14. Yang, Y. and Pedersen, J. O., 1997, A Comparative Study on Feature Selection in Text Categorization, Proceedings of the Fourteenth International Conference on Machine Learning, Nashville, Tennessee, USA, pp. 412-420. 

  15. Zheng, X., Han, J., and Sun, A., 2017, A Survey of Location Prediction on Twitter, arXiv preprint arXiv:1705.03172. 

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