Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.05a
  • /
  • Pages.633-634
  • /
  • 2024
  • /
  • 2005-0011(pISSN)
  • /
  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지

A Study on LSTM Learning for Detecting Anomalous Trajectories of Protected Individuals by using GPS

신변보호자 경로이탈 감지를 위한 GPS 기반 LSTM 학습 연구

  • Jihyoung Kim (School of AI Convergence, Sungshin Women's University) ;
  • Jaehyun Yoo (School of AI Convergence, Sungshin Women's University)
  • 김지형 (성신여자대학교 AI 융합학부 ) ;
  • 유재현 (성신여자대학교 AI 융합학부 )
  • Published : 2024.05.23
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

본 연구는 LSTM 모델이 수용 가능한 익명 보행자의 GPS 경로 범위와 훈련 데이터 셋의 크기에 대한 양상 분석을 목적으로 한다. 시계열 데이터인 GPS 경로 그리고 순환 신경망 LSTM 과 입력 구조를 이해하고, 두 가지 실험을 설계하여 LSTM 의 훈련 데이터 셋 수용을 파악한다. 실험에서는 장거리 데이터 셋을 학습한 모델과 그렇지 않은 모델을 비교하고, 훈련 데이터 셋 크기에 따른 학습 모델의 예측 값을 비교한다. 두 실험을 통해 GPS 경로 범위와 학습 가능한 경로의 가짓수에 대한 비교 분석 결과를 제시한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 경찰청이 지원한 '사회적 약자 보호 강화 기술 개발(www.kipot.or.kr)'의 지원을 받아 수행된 연구결과입니다. [과제명: 저전력 복합측위, 근접탐색 기술 기반 범죄피해 안전조치 대상자 위치추적 통합 관제 플랫폼 개발 / 과제번호: RS-2023-00236101]

References

  1. Yoon, Seungwon, et al. "Pedestrian GPS Trajectory Prediction Deep Learning Model and Method" Journal of The Korea Society of Computer and Information Vol. 27 No. 8, pp. 61-68, 2022.
  2. Kim, Taehoon, et al. "Flight data prediction method using LSTM based-deep learning model" Fall Conference of KSAS, 2021, pp. 968-969.
  3. Hwang, Chulhyun and Shin, Kwangwook, "CNN-LSTM Combination Method for Improving Particular Matter Contamination (PM2.5) Prediction Accuracy" Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering Vol. 24, No. 1, pp. 57-64, 2020.