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어린이 통학차량 빅데이터 분석을 활용한 태권도장 차량운행 규제 대응 방향 모색 (Searching for directions for the operation of vehicles in Taekwondo-jang using big data analysis of children's commuting vehicles)

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최초등록일 2025.05.17 최종저작일 2021.06
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어린이 통학차량 빅데이터 분석을 활용한 태권도장 차량운행 규제 대응 방향 모색
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국체육과학회
    · 수록지 정보 : 한국체육과학회지 / 30권 / 3호 / 127 ~ 137페이지
    · 저자명 : 석류, 곽정현

    초록

    This study was conducted to provide basic data on how to respond to regulations on vehicle driving at Taekwondo-jang through perception analysis of children's school vehicles. To achieve the goal of the study, big data analysis was conducted using Textom. Under the keyword “Regulation of commuting vehicles,” data was collected from the website environment from March 2013 to March 2021, and purified and processed in batches. We apply text mining analysis and Ucinet6 to graph these collected information by forming a common cluster with words through CONCOR analysis, resulting in the following results. First of all, text mining analysis showed that school vehicles, children, vehicles, support, conversion, daycare centers, fine dust, school buses, LPG vehicles, and operation, followed by TF-IDF analysis by children, school vehicles, support, vehicles, daycare centers, conversion, fine dust, LPG vehicles, school buses. Next, four divisions were analyzed through CONCOR analysis, each named Safe Driving, Vehicle Environment, Vehicle Purchase, and Child Protection.

    영어초록

    This study was conducted to provide basic data on how to respond to regulations on vehicle driving at Taekwondo-jang through perception analysis of children's school vehicles. To achieve the goal of the study, big data analysis was conducted using Textom. Under the keyword “Regulation of commuting vehicles,” data was collected from the website environment from March 2013 to March 2021, and purified and processed in batches. We apply text mining analysis and Ucinet6 to graph these collected information by forming a common cluster with words through CONCOR analysis, resulting in the following results. First of all, text mining analysis showed that school vehicles, children, vehicles, support, conversion, daycare centers, fine dust, school buses, LPG vehicles, and operation, followed by TF-IDF analysis by children, school vehicles, support, vehicles, daycare centers, conversion, fine dust, LPG vehicles, school buses. Next, four divisions were analyzed through CONCOR analysis, each named Safe Driving, Vehicle Environment, Vehicle Purchase, and Child Protection.

    참고자료

    · 없음
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