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정보처리학회 논문지 소프트웨어 및 데이터 공학

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한글제목(Korean Title) 회귀분석과 텍스트마이닝을 활용한 미세먼지 비상저감조치의 실효성 및 국민청원 분석
영문제목(English Title) An Analysis of Effects of Emergency Fine Dust Reduction Measures and National Petition Using Regression Analysis and Text Mining
저자(Author) 김애니   정소희   최현빈   김현희   Annie Kim   So-Hee Jeong   Hyun-Bin Choi   Hyon Hee Kim  
원문수록처(Citation) VOL 07 NO. 11 PP. 0427 ~ 0434 (2018. 11)
한글내용
(Korean Abstract)
최근 서울시에서는 ‘미세먼지 비상저감조치’로 ‘대중교통 무료’ 정책과 ‘시민 참여형 차량 2부제’를 시행하였다. 본 논문에서는 두 교통정책에 대한 실효성을 파악한 뒤, 향후 미세먼지 정책의 방향을 제시하였다. 교통이 미세먼지에 미치는 영향은 회귀분석으로, 두 정책에 대한 시민들의 반응과 향후 정책에 대한 시민들의 의견은 텍스트마이닝 기법을 통해 알아보았다. 분석 결과, 정책에 대한 시민들의 의견은 대부분 부정적이었고 국외 요인이 미세먼지의 주된 원인이라는 시민들의 생각과 달리 국내 요인의 영향도 상당하였다. 또 국민청원을 통해 시민들이 원하는 구체적인 정책의 내용을 알 수 있었다. 위 결과를 토대로 향후 미세먼지 정책이 나아갈 방향을 제시하였다.
영문내용
(English Abstract)
Recently, the Seoul government implemented ‘Free Public Transportation’ policy and ‘Citizen Participatory Alternative-Day-No-Driving’ system as ‘Emergency Fine Dust Reduction Measures’. In this paper, after identifying the effectiveness of the two traffic policies, suggestions for direction of future fine dust policy were made. The effect of traffic on the fine dust was analyzed by regression analysis and the responses to the two traffic policies and petitions were analyzed using text mining. Our experimental results show that the responses to the policy were mostly negative, and the influence of the domestic factors was considerable unlike expectation of citizens. Moreover, the result made us possible to know people’s specific needs on fine dust reduction policy. Finally, based on the result, the suggestions for fine dust reduction policy direction were provided.
키워드(Keyword) 미세먼지   교통   회귀분석   텍스트마이닝   토픽모델링   Fine Dust   Transportation   Regression   Text Mining   Topic Modeling  
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