이동 시퀀스 트리를 이용한 효율적인 시공간 이동 패턴 탐사 기법


The KIPS Transactions:PartD, Vol. 16, No. 2, pp. 237-248, 4월. 2009
10.3745/KIPSTD.2009.16.2.237,   PDF Download:
Keywords: 이동 객체, 시공간 패턴 탐사, 데이터 일반화, 이동 시퀀스 트리, Moving Object, Spatio-Temporal Pattern Mining, Data Generalization, Moving Sequence Tree
Abstract

최근 이동 객체의 동적인 위치나 이동성에 기반하여 여러 분야에 적용가능한 위치 기반 서비스를 개발하고자 다양한 객체의 이동 패턴들로부터 유용한 패턴을 추출하기 위한 패턴 탐사 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동 패턴 탐사는 특성상 방대한 시공간 데이터의 분석 및 처리 방법에 따라 패턴 탐사의 성능이 좌우된다. 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들[1-6,8-11] 중 일부는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법을 제시하였으나, 패턴 탐사 수행 시간이나 패턴 탐사 시 사용되는 메모리양을 최소화하는데 있어 아직 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 방대한 시공간 이동 데이터 집합으로부터 순차적이고 주기적인 빈발 이동 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 새로운 시공간 이동 패턴 탐사 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 이동 객체의 이력 데이터로부터 해시 트리 기반의 이동 시퀀스 트리를 생성하여 빈발 이동 패턴을 탐사함으로써 탐사 수행 시간을 83%∼93% 감소시키고, 시간 및 공간 속성을 가진 상세 수준의 이력 데이터들을 공간 및 시간 개념 계층을 이용하여 실세계의 의미있는 시간 및 공간영역으로 일반화함으로써 탐사 시 소요되는 메모리양을 감소시켜 보다 효과적인 패턴 탐사를 유도한다.


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Cite this article
[IEEE Style]
Y. S. Lee and H. Ko, "The Efficient Spatio-Temporal Moving Pattern Mining using Moving Sequence Tree," The KIPS Transactions:PartD, vol. 16, no. 2, pp. 237-248, 2009. DOI: 10.3745/KIPSTD.2009.16.2.237.

[ACM Style]
Yon Sik Lee and Hyun Ko. 2009. The Efficient Spatio-Temporal Moving Pattern Mining using Moving Sequence Tree. The KIPS Transactions:PartD, 16, 2, (2009), 237-248. DOI: 10.3745/KIPSTD.2009.16.2.237.