이영민

파리바게뜨는 정말 횡단보도 앞에 있을까? - 대형 프랜차이즈의 입지 전략 분석

2022-12-10T14:59:30Z

얼마 전 한 네티즌의 제보로 SNS 상에서 이슈화된 이야기가 있다. 파리바게뜨는 횡단보도 앞에 있다. 해당 글의 댓글에는 "헉 대박 우리 동네 파바 다 그러네"라는 의견이 주를 이뤘는데, 나도 내가 아는 파리바게뜨의 위치를 가만 생각해 보니 정말 그런 것이었다(그림 1 참고). 오, 재밌는데? 나만 재밌는 건 아니었는지 그새 관련 기사와 블로그 글이

2017년 서울 내 인구이동 분석 - using Uber's kepler.gl

2021-08-22T11:56:50Z

Uber에서 만든 오픈 소스 기반 Geospatial 분석 툴, kepler.gl을 이용해 2017년 서울 내 인구이동 데이터를 분석해 보았다. 그동안 MIT Senseable city lab에서 내놓는 휘황찬란한 결과물을 동경해 왔지만 시각화 부분에서 막막함을 느꼈는데, kepler.gl을 이용하면 그 비슷한 느낌을 낼 수 있다! 신난다! 먼저, 아젠다부

POI 개수가 가장 많은 지역은 어디? - in Yelp Dataset Challenge Round 11

2018-04-04T02:32:58Z

지난 포스팅에서 Yelp round 10 데이터셋 중 business.csv 파일을 통해 Yelp에서 제공하는 장소 카테고리의 종류와 개수에 대해 알아보았다. 이번에는 가장 최신 버전인 Yelp round 11 데이터셋(지금 다운로드 가능) 중 business.csv 파일을 이용해 POI(Points of Interest)의 위치 분포를 확인해 보려 한다.

Yelp의 장소 카테고리는 몇 개일까? - in Yelp Dataset Challenge Round 10

2021-11-05T00:33:10Z

지난 포스팅에서 Yelp 데이터(Yelp dataset challenge round 10)를 뜯어봤는데, 이번에는 조금 더 나아가 Yelp에서 제공하는 장소 카테고리는 어떤 것이 있고 몇 개나 있는지 알아보려 한다. 이용할 데이터는 지난번에 json to csv로 변환한 'business.csv' 파일이다. 실험에 사용한 언어는 Python 3.5.2이고

Yelp 데이터 뜯어보기 - Yelp Dataset Challenge Round 10

2020-03-18T15:07:57Z

예전에 Yelp dataset challenge 사이트에서 다운로드해 놨던 round 10 데이터를 뜯어보았다(현재는 round 11 제공 중). 전에 논문 쓸 때 round 9 데이터를 사용했었는데, round 10 데이터를 열어 보니 달라진 부분들이 꽤 눈에 띈다(마지막 부분에 정리함). Yelp 데이터 다운로드부터 python을 이용해 데이터를 불러

도분초(DMS) to Degree - DMS to Degree and Degree to DMS

2023-10-19T08:58:57Z

경위도 좌표가 포함된 GIS 데이터를 다루다 보면, 도분초(Degree Minutes Seconds, DMS)를 degree 형태로 바꾸거나 반대로 degree를 DMS 형태로 바꿔야 할 일이 종종 있다. biz-gis 게시물을 참고하여 DMS to degree degree to DMS 변환이 모두 가능한 엑셀 파일을 만들어 보았다. 사실 DMS를 de

[파이썬] 리스트 합치기 - Pythonic way to combine FOR loop and IF

2023-03-18T19:40:21Z

파이썬(Python)에서 리스트를 합치는 방법을 공유하려고 합니다. Q. 아래 그림처럼 'POI'별로 'Review'를 합치고 싶을 때 어떻게 해야 할까요? A. FOR문과 IF문을 한 줄에 넣으면 됩니다. 코드를 통해 좀 더 자세히 알아보죠. # POI 리스트와 POI+Review 리스트(L) 생성>>> POI = ['A', 'B', 'C', 'D

구글의 자연어 처리 기술 - Google Natural Language API

2022-04-15T16:33:51Z

Prologue 작년 7월, 구글 클라우드 플랫폼(Google cloud platform, GCP)에서 자연어(natural language) API를 베타 버전으로 공개했는데 현재는 v1을 서비스하고 있다. 이게 무슨 말인가 하면, 구글이 사람의 언어(자연어)를 기계가 이해할 수 있도록 하는 기술을 누구나 이용할 수 있도록 무료로(일정 부분) 제공하고 있

동조하고 반응하는 매혹환경 - 미래 도시 이야기

2019-12-04T13:45:40Z

책에 대해 더 알고 싶으시다면? 여기와, 여기로!

무너지는 인공과 생명의 경계 - 미래 도시 이야기

2017-11-01T07:31:37Z

책에 대해 더 알고 싶으시다면? 여기로! 우리 연구실의 지도 교수님과 연구교수님들께서 함께 집필한 책('미래 도시 이야기')이 출간되었습니다. 교수님께서는 책의 서문에 '이 책은 연구 논문이 아니다.'라고 하셨지만 책은 마치 연구 논문과 같이 충실한 레퍼런스들로 무장되어 있습니다. 자칫 미래에 대한 상상이 지나친 것이 아닌가 싶은 부분들도 있으나 그 저

ArcMap 다짜고짜 시작하기 - 서문

2017-08-10T04:44:31Z

서문 '지리정보시스템 입문'이라는 책에 보면 GIS(Geographic Information System)를 몇 가지로 정의해 놓았는데, 그중 첫 번째가 'GIS는 도구상자(toolbox)'라는 것이다. 우리가 일반적으로 알고 있는 도구상자 안에는 무엇이 들어있나? 톱, 글루건, 망치, 드라이버 등 뭔가를 작업하는 데 필요한 도구들(tools)이 들어있

윈도우에 Jupyter를 설치하는 쉬운 방법

2023-02-04T19:40:10Z

제가 지난 포스트에서 Python에 대한 IDE(통합 개발 환경)로 PyCharm을 추천했는데요, PyCharm은 장점도 있지만 코드를 통째로 돌려야 하는 번거로움이 있지요. 그래서 최근에는 Jupyter Notebook(구 IPython notebook)을 사용하고 있는데 훨씬 편하더라고요. 그래서 오늘은 Jupyter Notebook(이하 Jupyter

윈도우에 TensorFlow를 설치하는 쉬운 방법 - using Anaconda

2023-11-24T07:16:40Z

구글, 야후, MS, 바이두, 삼성 등의 글로벌 IT 기업들이 자체적으로 개발한 인공지능(AI) 기술을 오픈소스로 공개하고 있습니다. 저는 그중에서도 구글이 만든 텐서플로우(TensorFlow)가 궁금했습니다. TensorFlow는 구글에서 2015년 11월에 공개한 오픈소스 machine intelligence 라이브러리입니다. 구글에서는 이미 Tens

LBS 2016 학회 탐방기 - 오스트리아 비엔나

2017-02-22T20:59:36Z

지난주에 LBS 2016 학회에 참석하기 위해 오스트리아(호주 아님)에 다녀왔다. 학회의 정식 명칭은 '13th Conference on Location-Based Services'로, 학회는 2016년 11월 14일부터 16일까지 오스트리아 비엔나에 위치한 비엔나 공과대학(Vienna University of Technology)에서 진행되었다(아래 링크

공간 감성어 사전 구축 결과 - 설문조사 결과 분석을 바탕으로

2022-01-08T00:43:43Z

지난번에 공간 감성어 사전(spatial sentiment lexicon)을 구축하기 위해서 관광지를 표현하는 형용사와 동사를 추출하고, 이에 대한 설문조사를 하고 있다는 내용으로 포스팅을 했다. 오늘은 그때 실시한 설문조사 결과와, 분석 과정, 그리고 결과로 구축된 공간 감성어 사전에 대해 다뤄보려 한다. 1. 설문조사 현황 설문조사는 2016.07.

i에 대하여

2022-07-22T06:37:06Z

공간통계분야의 논문을 읽다보면 통계량을 나타낼 때 'i(아래첨자)'와 '*(위첨자)'가 자주 사용되는 것을 볼 수 있다 . *에 대한 설명은 지난 게시물에서 다루었으니, 오늘은 i

공간 감성어 후보군 추출 - 관광지를 표현하는 형용사와 동사 추출

2022-12-28T19:40:50Z

관광지 관련 '공간 감성어 사전(spatial sentiment lexicon)'을 구축하기 위한 연구를 하고 있다. 연구는 크게 1. 데이터 수집, 2. 형태소 분석, 3. 감성 분석, 이렇게 세 부분으로 나눌 수 있으며, 세부적인 흐름은 아래 그림과 같다. 1. 데이터 수집 데이터를 수집하기 위하여 한국관광공사에서 제공하는 관광지 데이터를 이용하였

KoNLP를 이용한 한국어 형태소 분석

2023-11-24T07:16:40Z

R의 한글 자연어 분석 패키지인 KoNLP(Korean Natural Language Processing)패키지에는 한국어를 분석할 수 있는 총 27개의 함수가 들어 있다. 오늘은 그중에서도 형태소 분석과 관련된 함수들에 대해 다뤄보려 한다. 먼저, KoNLP 패키지를 설치하고 불러와 보자. > install.packages('KoNLP')> libra

아메바(AMOEBA) 기법_01 - Introduction

2023-04-29T12:56:18Z

이 글은 아래 논문에 대한 리뷰로, 공간통계 분야에서 종종 등장하는 '아메바(AMOEBA)'라는 알고리즘이 무엇인지를 (쉽게) 설명해 보려고 한다. Aldstadt, J., & Getis, A. (2006). Using AMOEBA to create a spatial weights matrix and identify spatial clusters. Geo

R을 이용한 데이터 재구조화 - with reshape2

2023-11-19T07:16:22Z

행렬 형태의 데이터를 다루다 보면 데이터의 구조를 바꿔 주어야 할 때가 있다. 예를 들면, 열(column)이 많은 넓은(wide) 형태의 행렬을 행(row)이 많은 긴(long) 형태로 바꾸어야 하거나 그 반대의 경우 그럴 때 R에서 제공하는 패키지 중에서 'reshape2'를 쓰면 좋다. 먼저, 패키지를 설치하고 불러와 보자. > install.pa