한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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시계열 모델을 활용한 위치 데이터의 시간적 패턴 분석

Analysis on Temporal Pattern of Location Data with Time Series Model

  • 송하윤 (홍익대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 정준우 (홍익대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이다솜 (홍익대학교 컴퓨터공학과)
  • Song, Ha Yoon (Dept. of Computer Engineering, Hong-Ik University) ;
  • Lee, Da Som (Dept. of Computer Engineering, Hong-Ik University) ;
  • Jung, Jun Woo (Dept. of Computer Engineering, Hong-Ik University)
  • 발행 : 2021.11.04
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초록

시계열 분석은 이전 시점들의 데이터를 기반으로 미래 시점의 데이터를 예측하는 기술을 제공하며, SARIMA는 이러한 시계열 분석에서 활용되는 통계 모델의 일종이다. 본 연구는 직접 수집한 실시간 위치 데이터에 SARIMA를 적용하여 개인의 이동 패턴을 추출하고 이를 예측에 활용하는 전반적인 프로세스를 제작하였다. 첫째, DB에 업로드된 위치 데이터를 비지도 학습의 일종인 EM-clustering을 활용해 핵심 방문 장소들로부터의 거리에 따라 군집화했다. 둘째, 해당 장소에 입장하고 퇴장하는 시간 간격에 SARIMA를 적용해 주기성을 추출했다. 마지막으로, 이 주기성들을 군집의 중요도에 따라 순차적으로 분석하여 유의미한 예측 결과를 도출해냈다.

키워드

과제정보

이 연구는 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다. (NRF-2019R1F1A1056123)