• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권7호
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• pp.1103-1114
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• 2003

현재의 이동객체를 기반으로 하는 다양한 시공간 응용환경에서의 서비스 지원 시스템 개발을 위하여 중요한 문제 중의 하나는 방대한 이동객체의 위치 이동 데이터로부터의 의미 있는 지식인 시공간 이동 패턴을 탐사하는 것이다. 이를 위하여 시간적 위상관계, 공간적 위상관계 그리고 시공간적 위상관계에 대한 접근이 지식 탐사를 위하여 고려되어야 한다. 이 논문에서는 효율적인 시공간 이동 패턴 탐사 기법인 MPMine 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법은 시간 제약조건과 공간 제약조건 등을 함께 괴려하며 또한 공간 위상 연산인 contain()을 이용한 공간 개념화를 수행할 수 있다. 제안한 기법은 기존의 일반적인 시간 패턴 탐사 기법과 달리 이동객체 데이터 집합으로부터 위치 및 일반화를 통하여 탐색 공간을 줄일 수 있어 효율적으로 유용한 이동 패턴을 탐사할 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제2권2호
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• pp.124-129
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• 2006

With the explosive increase in the generation and utilization of spatiotemporal data sets, many research efforts have been focused on the efficient handling of the large volume of spatiotemporal sets. With the remarkable growth of ubiquitous computing technology, mining from the huge volume of spatiotemporal data sets is regarded as a core technology which can provide real world applications with intelligence. In this paper, we propose a 3-tier knowledge discovery framework for spatiotemporal data mining. This framework provides a foundation model not only to define the problem of spatiotemporal knowledge discovery but also to represent new knowledge and its relationships. Using the proposed knowledge discovery framework, we can easily formalize spatiotemporal data mining problems. The representation model is very useful in modeling the basic elements and the relationships between the objects in spatiotemporal data sets, information and knowledge.

• ETRI Journal
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• 제30권3호
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• pp.421-431
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• 2008

In this paper, we offer a new technique to discover frequent spatiotemporal patterns from a moving object database. Though the search space for spatiotemporal knowledge is extremely challenging, imposing spatial and timing constraints on moving sequences makes the computation feasible. The proposed technique includes two algorithms, AllMOP and MaxMOP, to find all frequent patterns and maximal patterns, respectively. In addition, to support the service provider in sending information to a user in a push-driven manner, we propose a rule-based location prediction technique to predict the future location of the user. The idea is to employ the algorithm AllMOP to discover the frequent movement patterns in the user's historical movements, from which frequent movement rules are generated. These rules are then used to estimate the future location of the user. The performance is assessed with respect to precision and recall. The proposed techniques could be quite efficiently applied in a location-based service (LBS) system in which diverse types of data are integrated to support a variety of LBSs.

• 한국IT서비스학회지
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• 제6권1호
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• pp.127-140
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• 2007

Due to the development of information technologies and new businesses related to moving objects, the need for the storage and analysis of moving object data is increasing rapidly. Moving object data have a spatiotemporal nature which is different from typical business data. Therefore, different methods of data storage and analysis are required. This paper proposes a multidimensional data model and data visualization to analyze moving object data efficiently and effectively. We expect that decision makers can understand the movement pattern of moving objects more intuitively through the proposed implementation.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권3호
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• pp.205-218
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• 2004

시공간 데이타관리를 위한 데이타베이스 기술이 발전함에 따라 방대한 시공간 데이타 집합으로부터 의미 있는 시공간 지식 탐사를 필요로 하는 시공간 응용 서비스가 증대되고 있다. 이 논문에서는 시공간 지식 탐사 기법 개발을 지원하기 위하여 시공간 3계층 지식탐사 프레임워크를 제안하였다. 프레임 워크에서는 시공간 지식 탐사 문제 정의를 위한 기반 모델을 제시하여 시공간 지식에 대한 정의 및 관계를 표현할 수 있도록 하였다. 또한 시공간 지식 탐사 시스템의 구성요소 및 구현 모델을 제시하였다. 이 논문에서 제안한 시공간 지식 탐사를 위한 프레임워크는 앞으로 새로운 유형의 시공간 지식 탐사 기법 개발에 적용될 수 있는 특징을 포함하고 있다. 제안한 프레임워크는 시공간 이동 패턴과 같은 새로운 유형의 지식 탐사 기법 개발 지원에 있어 시공간 데이타 집합, 정보 및 지식에 대한 관계 규정과 각 요소에 대한 표현 모델을 제공함으로써 지식 탐사 문제를 형식화하고 단순화할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권2호
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• pp.179-186
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• 2008

위치 기반 장치의 발전과, GIS 기능의 확장 그리고 위치 정보기술들의 정확성과 가용성이 증가함에 따라서 위치 기반 서비스들의 새로운 영역에 대한 새로운 가능성이 나타나게 되었다. 데이터의 시간과 공간 형태에 따라서 정의되는 Relationship에 기인하여 시공간 데이터 마이닝 영역에서 공간에 대한 지식 검색이 증가할 경우 매우 큰 문제에 직면한다. 이 논문에서는 모바일 환경에서 시공간 패턴 마이닝을 위한 알고리즘들을 제안한다. 이동 패턴들은 All_MOP와 Max_MOP 두 개의 알고리즘을 활용하여 생성된다. 이 알고리즘들은 먼저 모든 빈발 패턴들을 탐사한 후 오직 최대의 빈발 패턴만을 탐사한다. 아울러, 제안한 기법과 기존의 DFS_MINE 기법의 수행 시간 비교를 통하여 제안한 기법이 수행시간에서 다소 우수한 것을 나타낸다. 이러한 제안접근법은 관광 서비스, 교통 서비스 등과 같은 위치 기반 서비스 등에 활용할 수 있다.