Our city structure is being complicated from the development of industry and the increase in population. It makes the ground space overcrowded, so underground space is systematized for use. Because this underground space has very complicated configuration, people have difficulty in finding the route in the underground space. Therefore It is demanded to comprehend configuration of the various space structure, predict pattern of the moving and analyze induction factor of the moving. When people are in the conflagration or dangerous situation, they are in the habit of using the route which they are used to go to and from. It is needed to analyze moving pattern of the pedestrian who usually use the underground space for the sake of dealing with conflagration in the underground space. Finally, this study suggested that general characteristic, distribution, moving route of the pedestrian and factors influencing that they choose the route which the research finds out.
본 논문에서는 차세대 셀룰라 이동통신망을 위한 효율적인 위치관리기법을 설계한다 제안된 기법에서는 사용자를 이동성 특성에 따라 HMU(high mobility user)와 LMU(low mobility user) 두 가지 클래스(class)로 분류하고, 각 사용자 클래스에 따라 각각 적합한 서로 다른 기법으로 위치를 관리한다. 제안된 기법과 순수 지능 페이징 기법의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 비교하여, 제안된 기법이 순수한 지능 페이징 기법에 비해 우수한 성능을 제공함을 보인다.
슈팅게임은 플레이어에게 두 가지 목표를 제시한다. 하나는 겉으로 드러난 목적으로 게임의 보스를 처치하여 엔딩을 보는 것이며 다른 하나는 플레이어에게 도전하고자 하는 심리를 자극하는 것으로 게임의 패턴을 파악하고 적응하여 최단시간 내에 클리어하는 것이다. 하지만 플레이어의 게임에 대한 흥미는 슈팅게임의 이동 패턴에 적응하는 순간부터 감소하게 되고 또 다른 패턴을 찾아 다른 게임으로 떠나게 된다. 본 연구는 사용자에게 주어지는 패턴을 유전자 알고리즘을 이용해 다양화하는 방법을 새로이 제안한다. 제안된 시스템을 통하여 게임 디자이너는 적은 양의 디자인으로 다양한 패턴을 쉽게 얻을 수 있다. 이는 최적의 패턴을 위한 밸런스 테스트 기간을 단축시키며, 플레이어에게 다양한 패턴을 제공하여 게임의 수명을 연장하는데 도움이 될 수 있다.
최근 지역경제 활성화를 위해 관내 관광객 유치에 관한 관심이 높아지고 있으며, 이에 관내 관광객들을 이동경로 및 소비 패턴 분석에 기반한 맞춤형 관광 전략이 중요하다. 하지만 기존의 연구들은 한정된 주류 관광객 분석에 초점을 두어, 관광객들의 행위 기반 데이터 관점의 분석이 부족하였다. 이에 본 연구는 빅데이터 분석과 지리정보시스템을 결합하여 관내 관광객들의 이동 경로 및 소비 패턴을 분석하여 빅데이터 기반의 관광 전략을 제시하고자 한다. 본 연구는 용인시에서 발생한 카드 지출 데이터 및 통신 데이터를 바탕으로 관내 관광객들의 이동 패턴 및 소비 패턴을 분석하여 시각화하였다. 2017년 7월부터 2018년 6월까지 1년간의 데이터 분석을 통해 여성보다 남성이 다양한 지역에서 소비하는 경향이 있고, 나이별로는 30대와 40대가 소비지역이 비슷하게 나타나는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 관광 및 소비 패턴을 지리정보시스템을 활용하여 가시화함으로써 관광, 행정 및 정책의 실무자들에게 전략적 방안을 제시하는데 시사점이 있다.
현재 가장 각광 받고 있는 기술 중 하나는 빅 데이터라 할 수 있다. 또한 빅 데이터와 더불어 이미 우리 생활에 널리 퍼져있는 기술은 GPS이다. 이러한 빅 데이터 기술과 GPS 데이터를 기반으로 본 논문에서는 특정 대상의 이동경로와 패턴을 분석하고자 한다. 특정 대상은 한 대학교의 대학생을 중점으로 하고 대학생들의 성별과 학년 및 날씨, 요일 등으로 분류하여 GPS 데이터를 수집한다. 수집한 빅 데이터는 이동경로, 이동시간, 반복적인 행동 패턴 등으로 분석을 실시하고 이를 시각화 한다. 분석방식은 수집된 데이터를 각 목적에 맞게 분류해 내고 타 데이터와의 연계성을 파악하여 원하는 결과 값을 얻는 방식으로 연구를 진행하였다. 본 연구를 바탕으로 향후 보다 신뢰성 있는 데이터 결과를 도출할 것이며 이를 위해 추가적으로 폭 넓은 정보를 수집할 것이다. 계절, 시간, 혈액형, 직업 등의 데이터를 추가하여 발전 된 방향으로 연구할 것이다.
청소 로봇은 가정에서 사용 가능한 대표적인 지능형 로봇이다. 고가형 청소 로봇은 센서로부터 정보를 제공받아 높은 커버리지 성능을 가진 알고리즘이 존재하지만, 저가형의 청소 로봇엔 적용하기 어렵다. 본 논문은 저가형의 청소 로봇과 같은 환경에서 효율적인 움직임을 구현하기 위해 문법적 진화기법 기반의 청소 로봇의 이동 패턴을 계획하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 배커스-나우르 표기법을 사용하여 이동 패턴 문법을 정의하고 진화연산을 통해 최적화된 프로그램을 생성하였다. 이와 더불어 프로그램 생성 과정에서 획득한 문법 요소 간 조건부 확률 정보를 활용하였다. 제안 알고리즘의 성능 검증을 위해 청소 로봇 시뮬레이션을 활용하여 기존 알고리즘과 성능을 비교하였으며 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 확인하였다.
이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.
현재 이공계 고급인력의 경력이동은 매우 기형적인 패턴이다. 연구인력과 연구시설의 불균형이 심각하다. 본 연구는 고급인력의 경력이동과 관련된 문제점과 그에 따른 연구여건의 변화의 실태를 분석했다. 실태분석에 나타난 결과를 바탕으로 고급인력의 유동성을 국가적으로 최적화할 수 있는 정책방향을 틀을 제시하였다.
해운대 연안에서 파랑, 해빈류 및 조석류에 의한 표사이동을 TRANSPOR-2004를 이용해서 계절별 표사수지를 분석하였다. 그 결과로부터 년간의 표사수지를 계산하고 표사의 유출입경로를 유추하였다. 해수욕장의 동쪽 해안을 따라 해수욕장으로 유입된 표사는 중앙부에서 일부는 20% 정도는 외해로 유출하고 80% 정도는 해안을 따라 동백섬 쪽으로 이동하는 패턴을 나타냈다. 또한 동백섬의 남쪽에선 해안을 따라 해수욕장으로 유입되는 표사이동 패턴도 나타났다. 이 결과는 Gao 모델을 이용하여 봄과 가을의 퇴적물 이동 패턴을 계산한 결과와도 잘 일치하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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