• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.2 s.46
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• pp.231-242
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• 2007

The existing pattern mining methods[1,2,3,4,5,6,11,12,13] do not use location generalization method on the set of location history data of moving object, but even so they simply do extract only frequent patterns which have no spatio-temporal constraint in moving patterns on specific space. Therefore, it is difficult for those methods to apply to frequent pattern mining which has spatio-temporal constraint such as optimal moving or scheduling paths among the specific points. And also, those methods are required more large memory space due to using pattern tree on memory for reducing repeated scan database. Therefore, more effective pattern mining technique is required for solving these problems. In this paper, in order to develop more effective pattern mining technique, we propose new location generalization method that converts data of detailed level into meaningful spatial information for reducing the processing time for pattern mining of a massive history data set of moving object and space saving. The proposed method can lead the efficient spatial moving pattern mining of moving object using by creating moving sequences through generalizing the location attributes of moving object into 2D spatial area based on $R^*$-Tree and Area Grid Hash Table(AGHT) in preprocessing stage of pattern mining.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.484-486
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• 2002

패턴의 이동, 회전, 크기변화에 영향을 받지 않는 불변 패턴 인식은 컴퓨터 비젼 및 패턴인식에서 오랫동안 다루어온 문제이다. 본 논문에서는 픽셀간의 거 리를 히스토그램으로 나타냄으로써 2차원 이진 패턴을 1차원 신호로 표현하는 방법을 제시한다. 제시되는 방법을 디스토그램(Distogram)이라 부르며 6개 로마문자의 이동, 회전, 크기 변화된 이미지를 테스트해봄으로써 디스토그램의 식별 능력을 테스트해본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.101-104
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• 2001

위치 기반 서비스는 이동중인 사용자에게 사용자의 위치와 관련된 정보를 제공하는 서비스를 통칭한다. 이 논문에서는 위치 기반 서비스를 위해서 이동 객체의 시간 패턴을 탐사함으로써 사용자에게 최적화된 서비스를 제공할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이동 객체 중 이동 점의 과거 위치 정보에 대한 시간에 따른 변화 패턴을 구하는 기법이다. 이것은 시간에 따라 위치가 자주 바뀌는 이동 객체의 특성을 고려하여 효율적으로 패턴을 갱신하여 항상 최근의 정보를 유지할 수 있도록 하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.5
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• pp.335-346
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• 2002

LBS(Location Based Services) provide the location-based information to its mobile users. The primary functionality of these services is to provide useful information to its users at a minimum cost of resources. The functionality can be implemented through data mining techniques. However, conventional data mining researches have not been considered spatial and temporal aspects of data simultaneously. Therefore, these techniques are inappropriate to apply on the objects of LBS, which change spatial attributes over time. In this paper, we propose a new data mining technique for identifying the temporal patterns from the series of the locations of moving objects that have both temporal and spatial dimension. We use a spatial operation of contains to generalize the location of moving point and apply time constraints between the locations of a moving object to make a valid moving sequence. Finally, the spatio-temporal technique proposed in this paper is very practical approach in not only providing more useful knowledge to LBS, but also improving the quality of the services.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.136-138
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• 2002

본 논문에서는 이동 통신 시스템에서 사용자의 이동성 패턴과 움직임 정보를 이용한 새로운 위치 갱신 기법을 소개한다. 현재 상용화된 대다수의 셀룰러 시스템은 지리적 영역을 위치갱신 영역으로 나누고, 사용자는 이전 위치 영역에서 새로운 위치 영역으로 이동할 때마다 위치갱신 연산을 수행한다. 이제까지 제안된 기존 기법들은 개별 사용자의 이동성과 호도착률, 더욱이 각 위치 영역에서의 사용자의 움직임 패턴을 고려하는데 미흡하였다. 특히, 사용자가 낮은 CMR을 갖거나 특정 위치 영역으로 이동할 경우가 많아지면 쓸모 없는 위치 갱신 횟수의 증가로 인하여 과도한 네트워크 트래픽이 야기된다. 이러한 상황에서 위치 갱신의 비용을 줄이기 위해서는 사용자들의 움직임 정보를 적절히 반영하여 각 위치 영역에서 위치 갱신의 수행 여부를 결정하는 효율적인 기법이 요구된다. 본 논문에서는 위치영역 내에 상주하는 이동단말들의 움직임 정보와 개별 사용자의 이등 패턴 정보를 효율적으로 이용하여 위치 갱신의 횟수를 줄일 수 있는 새로운 위치 갱신 기법을 제안한다. 수학적 모델링을 통한 제안 기업의 성능은 CMR이 낮고 사용자가 특정 위치 영역으로 이동할 확률이 높은 경우, 기존의 IS-41과 TLA 기법보다 낮은 위치관리 비용을 보여준다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.12
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• pp.1025-1031
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• 2019

There are various research works on the spatio-temporal drought analysis because spatio-temporal behaviors of drought are essential for understanding the development and migration patterns of drought events. This study quantified three-dimensional drought events using the 6-month Standard Precipitation Index (SPI6). A total of 45 drought events were found during the analysis period, and the migration patterns of drought event in South Korea were analyzed using the centers of drought events. In South Korea, more droughts were migrated frequently in the north/south direction than in the east/west direction. In addition, droughts moving eastward have decreased since 2000, while droughts moving northward have been found to be longer. The results of spatio-temporal drought analysis may be highly utilized for understanding drought development and migration patterns.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.26 no.5
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• pp.1061-1069
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• 2015

Recently, transportation big data generated in the transportation sector has been widely used in the transportation policies making and efficient system management. Bus passengers' mobility patterns are useful insight for transportation policy maker to optimize bus lines and time intervals in a city. We propose a new methodology to discover mobility patterns by using transportation card data. We first estimate the bus stations where the passengers get-off because the transportation card data don't have the get-off information in most cities. We then applies LDA (Latent Dirichlet Allocation), the most representative topic modeling technique, to discover mobility patterns of bus passengers in Cheong-Ju city. To understand discovered patterns, we construct a data warehouse and perform multi-dimensional analysis by bus-route, region, time-period, and the mobility patterns (get-on/get-off station). In the case of Cheong Ju, we discovered mobility pattern 1 from suburban area to Cheong-Ju terminal, mobility pattern 2 from residential area to commercial area, mobility pattern 3 from school areas to commercial area.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.181-183
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• 2000

분산 시스템 개발을 위해 사용되는 패러다임(paradigm)의 수행능력은 여러 요소들을 종합하여 고려하여 평가해야 한다. 분산시스템 개발 시 사용되는 대표적인 패러다임으로 클라이언트/서버(client-server) 구조의 RPC(Remote Procedure Call)가 있다. 또한 최근 들어서는 이동성(mobility)과 지능성(intelligence) 이라는 특성을 갖고 네트워크 부하(network load)를 감소시킬 수 있는 이동 에이전트에 대한 요구도 증가하고 있다. 그러나 이동 에이전트를 이용하여 개발한 분산 시스템이 기존의 접근 방식에 비해 성능이 좋은 지의 여부는 아직도 의견이 분분하다. 또한 분산 시스템의 성능은 어떤 패러다임을 쓰는가 뿐 아니라, 선택된 패러다임의 수행 패턴에 의해서도 많은 영향을 받는다. 본 논문에서는 RPC 와 이동 에이전트 그리고 locker 패턴이 적용된 이동에이전트의 수행을 평가하기 위한 수행 평가 모델과, 이 모델을 기초로 하는 분산 시스템 개발을 위한 수행 패턴 결정 알고리즘을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.180-183
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• 2010

본 연구에서는 개선된 영역기반의 패턴매칭 기법을 사용하여 이동물체의 탐색과 검출을 수행하였다. 시간에 따라 변화하는 이동물체의 안정된 추적을 위해 매 영상 프레임마다 이동물체의 윤곽선을 탐지하여 다음 영상에서의 템플릿으로 사용하기 위해 갱신하였으며, 패턴매칭의 연산속도 향상을 위해 패턴 정합률에 따라 영상을 다른 비율로 압축하여 추적하는 방법을 제안하였다. 기존의 영상파일을 사용하여 시뮬레이션 한 결과 이동물체의 검출과 추적에 양호한 동작을 보여주었으며 제안된 방법의 실시간 동작 가능성을 조사하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.723-726
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• 2019

사람은 한 장소를 방문할 때 순환 패턴이 있으며, 이 패턴에 여러 싸이클의 경향이 있다. 요즘은 스마트폰 및 기타 휴대용 장치로 개인 이동성 데이터를 수집하는 것이 가능하다. 이러한 장치는 다양한 위치 데이터를 수집하고 여러가지 방법으로 분석할 수 있게 해준다. 위치 수집기를 기반으로 지구 위치 데이터에서 추출된 사람의 이동성 모델을 수립하고, 위치 클러스터를 방문자의 순환 패턴을 조사할 수 있다. 수년 동안 수집된 개인의 이동성 모델을 토대로 클러스터 재방문 시간을 계산 후 분석하여 그래프로 시각화하였다. 시간 순서의 위치 클러스터와 방문 클러스터에 대한 위치 데이터는 1 분 단위로 측정된다. 전체 데이터 방문 횟수는 15 분마다 정규화하고, 자원 봉사자의 다양한 지리적 위치 데이터 셋에 대해 방문의 순환 패턴은 자기 상관, 자기 공분산 및 재방문 시간으로 살펴볼 수 있다.