본 글은 여성과 남성의 이동행동 차이 뿐 아니라 여성의 가족 내에서의 성역할과 경제활동 배경에 따라 여성집단 내부에서 이동행동에 어떠한 차이가 있는지 살펴보고, 이러한 차이가 그들의 사회활동참여나 활동공간 등에 대해 가지는 함의를 살펴보고자 하였다. 분석 자료는 통계청의 2004년 "생활시간조사" 원자료(raw data)로 시간량 데이터와 시간대 데이터를 이용하였으며 분석대상은 20세 이상 59세 이하의 서울시민이다. 분석결과 여성의 이동행동 특성은 남녀의 차이가 나타나는 부분도 있고, 또한 여성집단 내에서 혼인지위, 미취학아동의 유무, 경제활동상태, 소득수준 등과 관련하여 성별 차이보다도 더 큰 여성집단 내부의 차이를 가지는 경우도 있었다. 즉 여성의 이동시간량은 남성보다 적고, 남성은 유급노동관련 이동시간량이 그리고 여성은 무급노동관련 이동시간량이 많으며, 여성은 남성보다도 낮 시간대에 주로 이동행동이 발생하고 버스 지하철, 보도 등 대중교통수단을 이용한 이동시간량과 이동행위자비율이 높았다. 반면 미혼여성은 남성보다도 이동시간량이 많고, 경제활동을 하거나 개인소득수준이 높은 여성들은 시간대별 이동행위자비율, 이동목적별 이동시간량 등에서 남성과 비슷한 이동행동 특성을 보여 혼인경험자나 미취학자녀가 있어 성역할 부담이 부과되는 지위에 있는 여성과 많은 차이를 가지고 있었다.
본 논문에서는 시간지원 데이터를 과거 세그먼트, 현재 세그먼트, 그리고 미래 세그먼트로 분리한 저장 구조를 기반으로 하는 네 가지 데이터 이동 방법을 제안하였다. 제안한 데이터 이동 방법은 시간단위에 의한 이동 방법, LST-GET(Least valid Start Time-Greatest valid End Time)에 의한 이동 방법, AST-AET(Average valid Start Time-Average valid End Time)에 의한 이동 방법, 그리고 Min-Overlap에 의한 이동 방법이 있다. 각각의 이동 방법에서는 세그먼트의 경계값, 각 세그먼트에 저장되는 개체 버전 등을 정의하였다. 제안한 이동 방법에 대해서 사용자 질의에 대한 평균 응답 시간을 측정하였다. 실험결과, LLT(Long Lived Tuples)가 없는 경우에는 LST-GET에 의한 이동 방법, 그리고 AST-AET에 의한 이동 방법이 시간단위에 의한 이동 방법보다 성능이 우수하였다. LLT가 있는 경우에는 LST-GET에 의한 이동 방법의 성능이 저하되었다. AST-AET에 의한 이동 방법은 시간단위에 의한 이동 방법과 LST-GET에 의한 이동 방법보다 질의에 대한 성능이 우수하였다. Min-Overlap에 의한 이동 방법은 질의에 대한 평균 응답 시간에서 AST-AET에 의한 이동 방법과 비슷한 결과를 보였고, 공간 이용율 측면에서는 AST-AET에 의한 이동 방법보다 효율적이었다.
대표적인 현재 및 미래 위치 색인인 TPR-Tree는 이동 객체의 위치 좌표와 속도 벡터 정보를 이용하여 시간에 대해 선형적으로 이동 객체의 현재 및 미래 위치를 예측한다. 그러나 이동 객체의 이동 방향 및 속도가 특정한 임계값을 벗어날 경우에는 서버로 새로운 위치 보고를 수행하기 때문에, 차량과 같이 이동 방향과 속도가 빈번하게 변하는 환경에 적용할 경우 서버로 잦은 보고를 필요로 하게 되어 통신비용을 크게 증가시키는 문제가 있다. 통신비용을 일정하게 유지하기 위한 방법으로 이동 객체의 보고를 일정한 시간 간격으로 수행하게 하는 방법이 있다. 그러나 일정한 시간 간격으로 이동 객체의 위치 보고가 수행되는 환경에서는 보고간격 사이에 속도와 방향이 변하게 되면 시간에 대해 선형적인 위치 예측 시에 오차가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 일정한 시간 간격으로 이동 객체의 위치 보고가 수행되는 환경에서 보고 간격 사이에 이동객체의 이동 속도와 방향의 변화에 대한 불확실성을 반영하기 위하여 도로 네트워크를 이용한 이동 객체의 불확실 위치데이터의 질의 처리 기법을 제시한다.
최근 모바일 기기의 보급이 증가되고, 고급 어플리케이션의 동작이 가능해지는 등 모바일 장비의 사용 편이성이 급속도로 증가되고 있다. 또한 GPS 기술의 발전으로 인해 위치 기반 서비스가 여러 분야에서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 고정된 노선을 이동하는 버스를 대상으로 목적지까지의 최단 시간 경로를 제공하는 교통 정보 시스템을 제안한다. 이를 위해 우선, 이동 객체인 버스와 관련된 정보를 효율적으로 저장, 관리, 검색할 수 있는 스키마와 질의 모델을 제안한다. 또한, 제안된 시스템에서는 최단 시간 경로를 위해 버스의 노선 정보 및 위치 정보, 정류장간 소요 시간 정보, 사용자의 근접 정류장까지의 이동 시간, 사용자의 도보 이동 시간 등의 정보를 활용한다. 대부분의 위치기반 서비스를 위한 시공간데이터베이스 기술에서는 이동 객체가 시간의 흐름에 따라 속도와 방향의 변화로 인한 임의의 동선으로 움직인다고 가정하고 있으며, 버스와 같이 고정된 노선을 이동하는 이동 객체의 관리 기법은 다루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문의 연구 결과는 고정된 노선을 이동하는 이동 객체의 저장 및 이동 객체의 미래 위치 예측 기법에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 이동물체의 변위 예측을 위한 시간솎음 탐색 방향 알고리즘 제안하여 고속이동물체의 추적과 속도 측정을 하였다. 제안된 알고리즘은 이동물체의 이동 방향을 예측하기 위하여 초기 방향은 시간적으로 연속하는 과거 두 프레임에서 이동물체를 검출하고 이동 각도와 이동 거리를 구하여 초기화하였다. 현재 프레임에서 이동물체의 이동 방향은 시간솎음 탐색 방향 마스크를 적용하여 이동물체의 이동 방향을 구하였다. 시간솎음 탐색 방향 마스크는 연속 프레임에서 프레임을 시간 솎음하여 이동물체를 검출하고, 이동물체의 진행방향의 예측은 8 방향 중에서 이동물체의 이동 각도를 구하여 탐색 마스크를 결정하고, 탐색 마스크에 의해 이동물체의 이동 방향을 예측하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하기 위하여 고속으로 주행 중인 자동차의 추적과 속도를 측정하고, 성능을 평가하기 위하여 전역탐색기법과 제안된 방법을 비교 평가하였다. 그 결과, 제안된 방법에서는 이동물체 변위 탐색 횟수가 평균 91.8$\%$ 감소하였고, 추적 처리 시간은 평균 32.1ms 임을 보임으로서 이동물체 추적을 실시간적으로 실행할 수 있음을 보였다.
위치 기반 서비스가 무선 인터넷의 새로운 이슈로 떠오르고 있다. 이동 객체의 패턴 마이닝은 이동 객체의 시간 패턴을 탐사함으로써 이동 객체에 위치에 기반한 유용한 서비스를 제공할 수 있게 해준다. 이동 객체는 시간에 따라 빈번하게 이동하기 때문에 패턴도 최근의 경향을 반영하기 위해 빈번하게 탐사되어야 한다. 따라서 점진적으로 시간 패턴을 탐사하는 접근법이 요구된다. 이 논문에서는 이동 객체의 시간 패턴을 탐사하는데 있어서 측정된 위치 데이터가 가질 수 있는 모호성을 제시했다. 또한 모호성을 고려한 시간 패턴 마이닝를 위해 패턴 탐사 단계에서의 모호성의 처리를 위해 모호성을 원인에 따라 세 가지 임계치를 정의하였다. 그리고 이러한 임계치를 고려한 시간 패턴 마이닝 프로시저 구조를 제시하였다.
이동 에이전트는 네트워크 내에서 스스로 이동하면서 사용자 또는 다른 개체 대신 행동할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 말하며 이동 에이전트가 적용될 수 있는 응용 분야로는 전자 상거래, 정보 검색, 병렬 처리, 네트워크 관리 등이 있다. 이러한 응용 분야에서 이동 에이전트가 작업을 수행하기 위해 이동할 때 작업 시간을 고려한 후 적절한 방법으로 목표 노드를 선택한다면 전체적인 작업 처리 시간은 단축되어 시스템의 성능은 향상될 것이다. 본 논문에서는 이동 에이전트의 목표 노드 선택 방법을 정적인 노드 선택법, 동적인 노드 선택법, 단순 순회 법으로 구분하고 이동 에이전트의 작업 시간에 따라 세 가지 방법을 적용하여 수행 성능을 측정하고 결과를 통해서 이동 에이전트의 작업 시간에 따라 적절한 노드 선택법을 사용할 때 전체적인 성능이 향상되는 것을 알 수 있었다.
마이크로셀 시스템에서 트래픽(통화량) 성능은 가입자(사용자)들의 이동성에 민감한 영향을 받는다. 셀 내 체류시간 및 채널점유시간은 이동 속도 및 방향의 추계적인 변화에 의하여 특성지어진다. 셀 내 체류시간은 채널점유시간과 같은 통화량 성능을 분석하는데 기초적으로 이용되는 중요한 정보를 제공한다. 차세대 이동통신 네크워크로 진화해 가는 과정에서 증가하는 사용자들의 접속요청을 수용하고 주파수 효용도를 높이기 위하여 셀의 크기는 매우 작아진다. 셀의 크기가 작아질수록 통화량 성능은 사용자들, 특히 보행자들의 가변적인 이동성에 더욱더 영향을 받게된다. 단순화된 모형을 이용한 기존연구는 제2세대 이동통신에서는 수용할만한 정확성을 보였으나, 통화량 분포의 변화가 시간적으로 크고, 보행자의 이동성에 영향을 많이 받는 picocell (피코셀)의 특성을 적절히 반영하지 못하여 성능분석의 정확성을 기대하기 어렵다. 보행자의 가변적인 이동성을 수리적으로 분석하기 '위하여 랜덤 웍 (random-walk)모형을 적용하여 기존의 연구보다 개선시킨 확률모형을 제안한다. 제안된 모형으로 추계적 상관관계가 있는 보행자 이동성의 가변적 특성을 분석할 수 있다. 주요 통화량 성능지표를 제안된 모형으로 분석하였다.
이동 분산 실시간 시스템(MDRTS:Mobile Distributed Real-Time System)은 특정 시간 내에 분산 네트워크를 통한 정보 교환 및 요구된 동작을 실행한다. 그리고 경로, 시간 및 속력에 관한 제약사항에 따라 머신이 이동하는 시스템이다. 본 논문은 MDRTS에서 발생되는 머신의 이동을 분석하기 위해, PATM[1]에 위치 공간 개념을 추가하여 확장한 DATM(Distributed Abstract Timed Machine)을 정의한다. 머신의 이동과 이동을 제약하는 사항들, 경로, 시간 및 속력 등을 나타내는 표현법을 정의하며, 각 제약 사항에 따른 이동에 관한 규칙을 기술한다.
본 논문은 동일 목적지를 가진 다수의 사람들이 동일 이동 수단을 탑승하여 이동할 경우 발생하는 소요 시간의 감소를 위한 거점 군집에 대해 다루려 한다. 실제 도로망에서는 노드에 해당하는 사람들의 위치가 유동적으로 변화 하고 사람 간의 거리 값 또한 변화하게 된다. 따라서 동일한 목적지를 가진 다수의 사람들이 한 대의 차량을 탑승하여 이동한다고 가정할 때 차량의 최단 경로 및 소요 시간 감소를 목적을 기반으로 설계하였다. 차량의 최단 경로를 감소시키 위해서 사람들을 군집화 하는 방법을 사용하였고 그 결과 경유지가 감소 되어 차량의 이동 경로 값은 감소되었다. 또한, 전체 이동 소요 시간 역시 군집을 통해 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 군집을 이용한 최단 경로의 감소와 전체 이동시간 감소에 대한 알고리즘을 설계하고 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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