• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.597-599
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• 2003

Moving pattern is as a kind of sequential pattern, which can be extracted from the large volume of location history data. This sort of knowledge is very useful in supporting intelligence to the LBS or GIS. In this paper, we proposed the continuous moving pattern mining approach in LBS platform and LBS Miner. The location updates of moving objects affect the set of the rules maintained. In our approach, we use the validity thresholds that indicate the next time to invoke the incremental pattern mining. The mining system will play a major role in supporting the various LBS solutions.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.451-458
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• 2011

최적 이동 경로 탐색이나 스케줄링 경로 예측 등 최적의 위치 기반 서비스 제공을 위하여 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간적 속성들을 고려한 이동 객체들의 의미 있는 이동 패턴 추출 기법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 의미 있는 이동 패턴 추출을 위하여 이동 객체의 연속적 위치 변화를 보다 효과적으로 패턴화하고 2차원 공간 영역으로의 인덱싱을 위한 $R^*$-tree 기반의 이동 객체 위치 속성 일반화 기법을 제안한다. 제안한 위치 일반화 방법은 이동 객체들의 각 공간 영역 데이터를 이용하여 영역 간의 시간 간격에 대한 제약을 만족하는 이동 시퀀스를 생성하며, 생성된 이동 시퀀스들을 통하여 의미 있는 이동 패턴들을 추출한다. 추출된 이동 패턴들은 최적의 위치기반 서비스를 위한 이동 객체의 시간 패턴 마이닝이나 객체의 이동 추이 분석 등에 효과적으로 이용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권2호
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• pp.237-248
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• 2009

최근 이동 객체의 동적인 위치나 이동성에 기반하여 여러 분야에 적용가능한 위치 기반 서비스를 개발하고자 다양한 객체의 이동 패턴들로 부터 유용한 패턴을 추출하기 위한 패턴 탐사 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동 패턴 탐사는 특성상 방대한 시공간 데이터의 분석 및 처리 방법에 따라 패턴 탐사의 성능이 좌우된다. 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들[1-6,8-11] 중 일부는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법을 제시하였으나, 패턴 탐사 수행 시간이나 패턴 탐사 시 사용되는 메모리양을 최소화하는데 있어 아직 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 방대한 시공간 이동 데이터 집합으로부터 순차적이고 주기적인 빈발 이동 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 새로운 시공간 이동 패턴 탐사기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 이동 객체의 이력 데이터로부터 해시 트리 기반의 이동 시퀀스 트리를 생성하여 빈발 이동 패턴을 탐사함으로써 탐사 수행 시간을 $83%{\sim}93%$ 감소시키고, 시간 및 공간 속성을 가진 상세 수준의 이력 데이터들을 공간 및 시간 개념 계층을 이용하여 실세계의 의미있는 시간 및 공간영역으로 일반화함으로써 탐사 시 소요되는 메모리양을 감소시켜 보다 효과적인 패턴 탐사를 유도한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.49-63
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• 2009

시공간 이동 패턴 탐사는 특성상 방대한 시공간 데이터의 분석 및 처리 방법에 따라 패턴 탐사의 성능이 좌우된다. 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들[1-10]이 가진 패턴 탐사 수행 시간이나 패턴 탐사 시 사용되는 메모리양이 증가하는 문제를 해결하기 위해 일부 기법에서 몇 가지 방법을 제시하였으나 아직 미비한 실정하다. 이에 선행 연구로 방대한 시공간 이동 데이터 집합으로부터 순차적이고 주기적인 빈발 이동 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 STMP/MST 탐사 기법[11]을 제안하였다. 제안된 기법은 해시 트리 기반의 이동 시퀀스 트리를 생성하여 빈발 이동 패턴을 탐사함으로써 탐사 수행 시간을 최소화하고, 상세 수준의 이력 데이터들을 실세계의 의미있는 시간 및 공간영역으로 일반화하여 탐사 시 소요되는 메모리양을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 STMP/MST 탐사 기법의 효율성을 검증하기 위해서 탐사 대상 데이터양과 최소지지도를 기준으로 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들과 탐사 수행 성능을 비교하고 분석한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5015-5022
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• 2010

기존의 패턴 탐사 기법들은 대부분 객체가 갖는 공간 정보의 연속적인 변화에 대한 패턴 탐사는 가능하나, 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 하는 지점들에 대한 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 Road Network 상의 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 최다 빈발 패턴과 시간 및 비용 등의 가중치를 복합적으로 고려하여 최적의 이동 경로를 탐색하는 방법(Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) algorithm)[13]을 이용하여, 공간 개념 계층에 따른 경로 탐색의 정확도를 분석한다. 분석의 결과는 패턴 탐사 과정에 있어 공간 제약을 적용하여 검색 데이터 범위를 축소함으로써 데이터베이스 검색 시간을 최소화함을 보이고, 또한 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려함으로써 효율적으로 최적 이동 패턴을 탐색하여 제공하도록 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.231-242
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• 2007

패턴 탐사에 관한 기존의 연구들[1,2,3,4,5,6,11,12,13]은 이동 객체의 위치 이력 데이터 집합에 대한 위치 일반화 접근법을 사용하지 않거나 사용해도 특정 공간상의 이동 패턴들 중 단순히 시공간 제약이 없는 빈발 패턴만을 추출하므로, 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 스케줄링 경로와 같은 시공간 제약을 갖는 빈발 패턴 탐사에는 적용하기 어렵다. 또한 패턴 탐사의 수행에 있어 기존의 기법들은 데이터베이스에 대한 반복 접근을 줄이기 위해 메모리 상에 패턴 트리를 생성하여 사용하므로 보다 많은 메모리 공간을 소요하게 된다. 따라서 이러한 기존 탐사 기법들의 문제점들을 해결하기 위한 보다 효율적인 패턴 탐사 기법이 필요한 실정이다. 효율적 탐사 기법을 개발하기 위하여 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합에 대한 탐사 수행 시간 및 탐사에 필요한 메모리 공간을 최소화하기 위해서 상세 수준의 데이터들을 의미있는 공간영역 정보로 변환하는 새로운 위치 일반화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 패턴 탐사의 전처리 과정에서 $R^*$-Tree와 영역 Grid 해쉬 테이블(AGHT:Area Grid Hash Table)을 기반으로 이동 객체의 위치 속성들을 2차원 공간영역으로 일반화하여 이동 시퀀스를 생성함으로써 효율적인 이동 객체의 공간 이동 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.599-617
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• 2006

최근 모바일 컴퓨팅 시스템에서 위치 기반 서비스(Location Based System: LBS)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 시공간 이동 시퀀스 마이닝은 이동 경로 데이터로부터 사용자 이동 패턴을 추출하는 새로운 마이닝 기법이다. 시공간 이동 시퀀스 패턴 마이닝은 기존의 빈발 패턴 마이닝 기법과 유사하나 몇 가지 차이점이 있다. 빈발 패턴 마이닝은 장바구니 분석에서와 같이 고객이 구입한 아이템과 관련된 것이나 시공간 이동 시퀀스 패턴 마이닝은 사용자 이동 시퀀스 경로를 대상으로 한다. 또한 사용자의 관심도를 반영하기 위해 해당 위치에서의 소요시간을 고려한다. 본 연구는 대표적인 빈발 패턴 마이닝 기법의 하나인 Apriori 알고리즘에 이동 시퀀스 데이터를 적용하여 Apriori_msp 알고리즘을 제안하였으며 성능 평가를 수행한 결과를 제시하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.39-52
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• 2006

최근 들어 이동 객체의 이력 (history) 데이타에서 이동 객체의 이동 패턴, 즉 연속되는 시간 영역에서 반복적으로 발생되는 공간 이동 경로와 같은 다양한 지식을 추출하여 활용하는 응용 서비스의 활용성이 점점 증대되고 있다. 그러나 기존의 이동 패턴 추출 방법은 최소지지도(minimum support)가 낮은 경우에 많은 수의 후보 이동 패턴이 생성되고 이로 인하여 수행 시간과 소요 메모리가 급격히 증가하게 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 대용량의 시공간 데이타 집합으로부터 이동 객체의 이동 패턴을 효율적으로 추출하기 위한 STMPE(Spatio-Temporal Moving Pattern Extracting) 알고리즘을 제안한다. STMPE 알고리즘은 시공간 데이타를 일반화시킴으로서 메모리 사용량을 최소화할 수 있으며, 단기 이동 패턴을 작성하여 유지하기 때문에 데이타베이스 스캔 횟수를 최소화할 수 있다. STMPE 알고리즘은 모든 부분에서 시간 정보를 갖는 다른 시공간 이동 패턴 추출 알고리즘보다 최소지지도가 낮아질수록, 이동 객체의 수가 증가할수록, 시간 분할 횟수가 많아질수록 더욱 뛰어난 성능을 보였다.

• 전기학회논문지
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• 제68권1호
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• pp.83-89
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• 2019

In this paper, beam forming using moving least squares method (MLSM) is studied. In the previous research, the least squares method (LSM), one of the data interpolation methods, was used to determine the desired beam pattern and obtain a beam pattern that minimizes the square of the error with the desired beam pattern. However, LSM has a disadvantage in that the beam pattern can not be formed to satisfy the exact steering angle of the desired beam pattern and the peak sidelobe level (PSLL) condition. To overcome this drawback, MLSM is used for beam forming. In order to verify, the proposed method is applied in beam forming of Bezier platform array antenna which is one of conformal array antenna platform.

• 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.