• 제목/요약/키워드: 궤적데이터마이닝

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원격자료수신장비의 발사체궤적 추정정확도 향상을 위한 궤적데이터마이닝의 적용 (Application of trajectory data mining to improve the estimation accuracy of launcher trajectory by telemetry ground system)

  • 이성희;김두경;김근형
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.1-11
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    • 2015
  • 본 논문은 궤적데이터마이닝의 2차 회귀분석 기법을 이용하여 나로우주센터 내 원격자료수신장비에서 우주발사체의 실시간 비행궤적을 보다 정확하게 추정하기 위한 방법을 제시하고 있다. 원격자료수신장비는 추적손실 없이 실시간으로 우주발사체의 비행위치와 상태정보를 수신하기 위한 정확한 위치추정 알고리즘이 필요하다. 따라서 나로호 1차 발사 시, 기존 보간법에 의한 원격자료수신장비 안테나의 거친 구동특성을 보완하고 안정적인 발사체의 위치추정을 위한 2차 회귀기법을 고려하였다. 성능분석을 위해 나로호 1차 비행시험데이터를 사용하였고, 수학적 모델링을 통해 실시간 발사체의 비행위치정보를 추정한 결과가 분석되었다. 분석결과, 궤적데이터마이닝의 2차 회귀기법을 적용한 위치추정알고리즘이 기존의 보간법에 의한 위치추정알고리즘보다 향상된 안테나 구동특성 및 추정정확도를 보였다.

속도 모델을 이용한 차량 궤적의 효율적인 표현 방법 (Efficient Representation of Vehicle Trajectories by Velocity Model)

  • 양해정;김태완;이기준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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    • pp.27-30
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    • 2004
  • 이동 객체의 위치 정보는 현재 위치뿐만이 아니라 과거 움직였던 궤적 데이터 역시 데이터마이닝과 같은 응용분야에서 중요하다. 대부분의 기존 연구에서 사용하는 GPS(Global Positioning Service) 위치정보는 이 차원 유클리디안 공간의 한 점과 시간만으로 표현된다. 우리는 이러한 표현이 가지는 내재적인 문제점들을 지적하고 이를 해결할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 본 논문에서 우리는 이동 객체의 움직임은 기본속도모델을 따라 움직인다고 가정하고 이틀 이용하여 다양한 움직임의 형태를 표현하고 이러한 표현에 의하여 달성할 수 있는 저장 및 처리의 효율성에 대하여 연구한다. 실제 데이터를 이용한 분석에서 우리는 이동 객체가 우리가 제시하는 속도 모델에 따라 움직인다는 사실을 보여주고, 제시하는 표현 방법이 저장뿐만이 아니라 성능적인 면에서도 기존 GPS 위치정보 표현보다 월등하다는 사실을 보여 준다.

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규칙-기반 분류화 기법을 이용한 도로 네트워크 상에서의 주행 시간 예측 알고리즘 (Travel Time Prediction Algorithm using Rule-based Classification on Road Networks)

  • 이현조;니하드카림초우더리;장재우
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제8권10호
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    • pp.76-87
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    • 2008
  • 동적 경로 안내 시스템과 같은 첨단 여행 정보 시스템(ATIS)의 발전에 따라 도로 네트워크 상에서 보다 정확한 주행 시간 예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 대부분의 연구들은 주어진 경로 상의 평균 주행 속도만을 기반으로 주행 시간을 예측한다. 이는 러시아워 시간대의 혼잡한 도로, 주말에 교외로 나가는 대규모의 차량 등과 같은 일별 혹은 주별 도로 교통 상황을 반영하지 못하기 때문에, 주행 시간 예측의 정확도가 저하된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 규칙-기반 분류화 기법을 이용한 주행 시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 데이터마이닝 기법인 규칙-기반 분류화 기법을 사용하여, 과거 차량의 궤적 데이터로부터 하루의 시간대별 교통량과 주별 차량의 운행 양식 등 도로 교통 상황을 추출하고, 이를 통해 차량의 주행 시간을 보다 정확하게 예측한다. 제안된 알고리즘 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction) 알고리즘, Micro T* 알고리즘[3], 그리고 스위칭 (switching) 알고리즘[10]과 예측 정확도 측면에서 성능 비교를 수행한다. 예측 정확도 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측 기법에 비해 MARE (mean absolute relative error) 가 크게 감소하여 성능이 향상됨을 보인다. 그 밖에 다른 기법들과 장단점을 비교하여, 제안된 기법의 유용성을 나타낸다.