환경 빅데이터 분석 및 서비스 개발
제1부: 총론
제1장: 서론
1. 연구의 필요성 및 목적
2. 연구의 범위
3. 연구 내용 및 방법론
4. 본문의 구성
제2장: 빅데이터 연구 방법론 활용방안
1. 서론
2. 환경정책연구 방법론
3. 빅데이터 연구 방법론 소개
4. 빅데이터 연구 방법론의 환경정책연구에 대한 적용 가능성
5. 요약 및 결론
제2부: 빅데이터 연구 방법론 적용(사례)
제1장: 딥러닝을 활용한 환경리스크 예측
1. 서론
2. 국내외 관련 선행연구
3. 연구 방법론
4. 결과
5. 결론
제2장: 기후변화에 따른 감염성 질병 예측
1. 서론
2. 감염성 질환의 시공간 패턴 분석
3. 감염성 질환 예측
4. 민감도 분석: 변수 영향력 평가
5. 결론 및 정책적 시사점
제3장: 텍스트 마이닝을 이용한 KEI 연구동향 분석
1. 서론
2. 텍스트 마이닝 기반 연구동향 분석 방법론
3. 분석 데이터 개요
4. LDA 기반 토픽 클러스터링 분석
5. 연관어 및 네트워크 분석
6. Word2Vec 분석
7. 요약 및 결론
제4장: 미세먼지 발생요인 패턴 분석
1. 서론
2. 변수 선정 및 분석을 위한 데이터 전처리
3. 의사결정나무 분석
4. 민감도 분석: 변수 영향력 평가
5. 결론 및 정책적 제언
제5장: 환경분야 빅데이터 수집 방법론
1. 데이터 관리 계획서와 연구 데이터 관리 서비스의 이해
2. 환경 빅데이터 분석플랫폼의 개요
3. 시사성 있는 환경 빅데이터 탐색
4. 환경분야 빅데이터 수집 방법론
5. 환경 빅데이터 수집-저장 사례
6. 소결 및 제언
제3부: 요약 및 시사점
1. 2017년 연구성과 요약
2. 정책적 활용방안
참고문헌
부 록
Ⅰ. 제거 대상 키워드 목록
Ⅱ. 네이버 환경뉴스 언론사별 산출량
Ⅲ. 시군구별 대기오염물질 및 기상기후 측정소 매칭 테이블
Ⅳ. 민감도 분석 모델별 결과
Ⅴ. 환경 빅데이터 분석플랫폼 구성방안
Ⅵ. 시공간 자료 추정 방법론
Ⅶ. 텍스트 분석 방법론: LDA, Word2Vec
Abstract
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