• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.95-99
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• 2010

유비쿼터스 도시 환경에서 사용자에게 맞춤형 국토정보를 제공하기 위한 공간 정보 시스템 개발이 대두되고 있다. 공간 정보 시스템은 사용자를 위해 언제 어디서든지 공간 정보를 탐사할 수 있다. 또한, 다른 사용자들에게도 데이터마이닝 기술을 통해 분석된 정보를 제공해 줄 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 빈발 패턴 기법을 활용한 오픈맵 API 기반 프로토타입을 제안한다. 제안하는 프로토타입은 지오포토의 위치 데이터를 기반으로 사용자에게 흥미로운 여행 코스와 우리가 알지 못했던 명소를 탐사할 수 있다. 또한, 제안된 프로토타입은 20가지의 오픈맵 API 기반 지도 중 사용자에 의해 선택된 지도에 분석된 공간 패턴을 표현할 수 있는 최초의 시도이다. 우리의 프로토타입은 스마트폰 등의 모바일 단말기에서도 응용될 수 있다.

• 대한지리학회지
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• 제41권3호
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• pp.319-330
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• 2006

본 연구의 목적은 1990년대부터 급속히 증가한 대형할인점에 대하여 입지영향인자를 추출하여 의사결정에 객관성을 확보하고 대량의 데이터베이스를 이용하여 숨겨진 유용한 정보를 입지 선정에 활용하는 것이다. 이를 위해 대형할인점이 입점하는데 미치는 인구학적 변수, 경제학적 변수 그리고 주변환경적 변수에 대한 다양한 인자를 통계자료를 수집하고 연구대상 지역의 공간 자료를 구축하여 공간 연관성 분석을 실시하여 공간 연관규칙을 추출하였다. 결과의 검증을 위해 추출된 규칙과 대형할인점의 매출액을 이용한 적용성 여부를 상호 비교하였다. 검증 결과 추출된 공간 연관규칙이 해당 대형할인점에 많이 부합할수록 매출액도 많은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 공간 연관규칙을 활용하여 객관적이고 매출에 이익을 주는 대형할인점의 최적입지 선정을 기대할 수 있다.

• 한국경제지리학회지
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• 제10권4호
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• pp.427-443
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• 2007

본 연구의 목적은 현재 서울시를 포함한 수도권 지역에서 가장 높은 수송분담율을 차지하고 있는 지하철망 상 통행흐름의 시 공간적 구조를 밝히고, 그러한 통행흐름과 토지이용의 관계성을 밝히는 것이다. 특히 본 연구에서는 지난 2004년 7월 이후 수도권 대중교통이용자의 대부분이 이용하고 있는 교통카드 통행거래자료 중 매년 주중 하루치의 통행 트랜잭션 데이터베이스에 대하여 데이터마이닝 기법을 적용하여 지난 4년간 수도권 지하철망 상 통행흐름의 위상학적 구조를 비교분석하였다. 또한 하루 중 시간대별 통행흐름의 공간적 특징을 분석하기 위하여 하루를 아침 출근시간대, 낮 시간대, 저녁 퇴근 시간대로 나누어 수도권 지하철망 상의 각 지하철역의 시간대별 출발통행량과 도착통행량을 산출하고, GIS를 이용하여 그 공간적 패턴을 비교한 결과 시간대별로 확연한 차이가 나타남을 확인하였다. 그리고 지하철 통행흐름의 위상학적 구조와 토지이용과의 관계성을 밝히기 위하여 각 지하철역의 시간대별 출발 도착 통행량과 그 지하철역 주변지역의 토지이용상태를 반영하는 지리적 변수들 간의 상관관계분석과 다중회귀분석을 실시하였으며, 분석 결과 시간대별 출발 통행량 및 도착 통행량 관계를 설명하는 선형 대수식을 도출하였다. 함수식의 적합성 판명을 위하여 공선성진단과 이분산성분석을 실시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.298-301
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• 2011

모바일 기기에서 수집된 많은 정보들은 시맨틱한 정보들을 포함하고 있기 때문에 수치 해석에 특화된 클러스터링 등의 데이터마이닝 방법들을 적용하기가 힘들다. 따라서 상대적인 유사도를 계산하는 방법이 많이 이용되지만, 상대적인 유사도 값조차 유클리드 거리로 환산이 불가능한 특징을 가지는 경우가 많다. 본 논문에서는 비유클리드 특징을 가지는 유사도를 TFIDF 와 pseudo-Euclidean embedding을 적용하여 유클리드 공간 상의 거리값으로 변환하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 가능성을 보이기 위하여 모바일 기기에서 대학생들의 생활 패턴을 반영하는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에 제안하는 방법을 적용한다. 그리고 적용된 결과를 대학생들의 생활 패턴과 비교하여 분석한다. 또한 장소 간의 유사도를 이용하는 애플리케이션의 프로토타입을 개발한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.429-432
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• 2006

기존의 u-HealthCare 서비스는 환자에 대해서 일정한 공간에서의 센서의 on/off 타입에 대한 모니터링/환자관리의 서비스를 제공하였다. 이러한 환경하에서의 주된 서비스는 현재 환자의 상태에 대한 수동적인 형태이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 센서 데이터에 대한 연속센서 데이터마이닝 기법을 이용한다. USN의 응용서비스인 u-HealthCare 서비스는 센서데이터로부터 생체정보 및 위치정보를 이용하여 환자/보호자/관련 의료진에게 필요한 정보를 제공한다. 이것은 환자에 대한 관리/모니터링뿐만 아니라 환자의 상태에 따른 센싱(sensing)된 데이터를 이용한 패턴(pattern), 예측-(prediction), 이상치(outlier)를 분석함으로써 보다 나은 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 센서 데이터에 대해 새로운 연속 센서데이터 마이닝 기법을 적용하여 질의를 통해 지식을 추출하고 보다 지능화된 서비스를 제공할 수 있는 응용서비스 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.27-30
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• 2004

이동 객체의 위치 정보는 현재 위치뿐만이 아니라 과거 움직였던 궤적 데이터 역시 데이터마이닝과 같은 응용분야에서 중요하다. 대부분의 기존 연구에서 사용하는 GPS(Global Positioning Service) 위치정보는 이 차원 유클리디안 공간의 한 점과 시간만으로 표현된다. 우리는 이러한 표현이 가지는 내재적인 문제점들을 지적하고 이를 해결할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 본 논문에서 우리는 이동 객체의 움직임은 기본속도모델을 따라 움직인다고 가정하고 이틀 이용하여 다양한 움직임의 형태를 표현하고 이러한 표현에 의하여 달성할 수 있는 저장 및 처리의 효율성에 대하여 연구한다. 실제 데이터를 이용한 분석에서 우리는 이동 객체가 우리가 제시하는 속도 모델에 따라 움직인다는 사실을 보여주고, 제시하는 표현 방법이 저장뿐만이 아니라 성능적인 면에서도 기존 GPS 위치정보 표현보다 월등하다는 사실을 보여 준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.100-112
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• 2021

최근 빅데이터 기술시장의 성장과 함께 시각화 기술에 관한 관심은 지난 몇 년간 꾸준히 증가해왔다. 데이터 시각화는 현재 정보과학, 컴퓨터과학, 인간·컴퓨터 상호작용, 통계, 데이터마이닝, 지도학, 저널리즘 등의 광범위한 학문 분야에서 각기 조금씩 다른 의미로 사용되고 있다. 다학제적 연구가 필요한 스마트시티에서의 빅데이터 시각화는 사용자 중심의 스마트시티 서비스와 관련 정책을 전개하는데 있어 객관적이고 과학적인 접근을 가능하게 한다. 특히 공간 기반의 데이터 시각화는 도시정책 수립 과정에서 시각화 자료를 통해 다양한 이해관계자들의 효율적인 협업을 가능하게 한다. 본 논문은 선행연구를 통해 단순히 시각화 도구가 아닌 효과적인 정보전달 관점에서 공간기반의 빅데이터 시각화 표현 프로세스와 원리에 대해 고찰하였다. 데이터 시각화 모델 프로세스 및 시각화목적에 따른 시각화 표현기법, 디자인조형요소에 따른 특징과 시각화기법을 각각 도출하여 사용자 중심의 공간빅데이터 시각화 표현에 대한 방향성과 시사점을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권5호
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• pp.633-640
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• 2006

공간 데이터마이닝 분야에서 객체간의 거리, 연결성, 상대적인 밀도를 기반으로 비슷한 객체들을 하나의 그룹으로 묶는 공간 클러스터링은 중요한 컴포넌트이다. 공간 클러스터링 알고리즘은 밀도 기반 클러스터링과 격자 기반 클러스터링 알고리즘 등으로 나눌 수 있다. 밀도 기반 클러스터링 알고리즘은 다양한 모양과 크기의 클러스터를 구분할 수 있으며, 잡음을 제거할 수 있는 장점을 가지고 있는 반면에, 격자 기반 클러스터링 처리속도가 빠르다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 대량의 공간 데이터 집합을 클러스터링 하는 것은 데이터 처리 비용이 급격하게 증가하기 때문에 클러스터링 처리 결과에 큰 영향을 준다. 본 논문은 대용량의 공간 데이터베이스에서 공간 객체간의 고밀도 영역을 식별하여 잡음을 제거하기 위한 수치데이터 값과 기본 격자간격 개수를 정의하는 확장된 밀도-격자 기반 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 고밀도 영역 식별을 위하여 threashold(DT)를 정의하였으며, 격자 및 밀도 기반 기법의 장점을 이용하여 임의의 객체 클러스터링을 식별할 수 있는 성능을 향상시켰다. 성능평가에서 기존의 클러스터링 알고리즘과의 다양한 비교 평가 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 빠르고 정확한 데이터 클러스터링 결과를 나타냄을 보인다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.63-72
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• 2014

우리나라는 급속한 경제발전과 고속성장으로 생활수준이 향상되면서 자동차 수요가 급격히 증가함에 따라 교통혼잡, 교통사고, 주차문제 등의 문제가 발생되고 있다. 자동차 증가로 인한 주차문제 중 불법주차는 교통혼잡을 야기하고 주차공간으로 인한 이웃간 분쟁의 원인이 되어 사회적 문제로 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 지방 광역시중 승용차 수단분담률이 높음에도 불구하고 불법주차 단속건수가 상대적을 적은 대전광역시를 대상으로 주차조사를 실시하였으며 불법주차에 대한 원론적인 문제를 파악하기 위해 의사결정나무모형 Exhaustive CHAID분석을 통하여 운전자들의 주차행위에 있어 불법주차를 선택하는 과정과 그에 따른 영향요인을 탐색하여 불법주차의 원인을 파악하고 해결하는 방안을 제시하고자 한다. 분석결과 불법주차를 선택하는 영향요인으로는 거리, 단속경험, 직업, 이용시간대 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며 예측 모형은 최종적으로 4가지 노드가 도출되었다. 분석결과에 따른 불법주차의 해결방안으로는 공영주차장의 추가설치와 생계유지 및 조업차량의 주차공간 확보가 우선되어야 하고 불법주차 단속강화와 시민의식 고취를 위한 캠페인의 활성화가 필요하다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.101-111
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• 2014

공간사건들은 데이터마이닝 분류알고리즘을 이용하여 예측 가능하며, 의사결정 트리는 대표적인 분류알고리즘들 중 하나로 사용되고 있다. 의사결정 트리는 레이블 값을 갖는 분류작업에 주로 사용되었으나 규칙평가 기법을 트리 리프노드 등급 계산에 응용하면서부터 공간사건 예측에 이용되고 있다. 이 논문에서는 의사결정 트리에서 사용되는 규칙평가 방법들을 공간예측에 적용하여 비교하였다. 실험을 위해 의사결정 트리 알고리즘인 C4.5알고리즘과 규칙 평가기법인 Laplace, M-estimate 및 m-branch 기법들을 구현하여 자연환경에서 발생되는 대표적인 공간예측 응용분야인 산사태에 적용하였다. 적용한 규칙 평가 기법들의 정확도 평가결과, 그 특성에 따라 정확도의 차이가 있었으며 m-branch가 가장 높은 성능을 보였다. 그러나 m-branch 및 M-estimate와 같이 별도의 파라미터를 갖는 경우 반복적으로 최적의 파라미터 값을 찾는 과정을 요구하였다. 따라서 적용 대상에 따라 선택적으로 활용할 수 있다. 이러한 의사결정 트리를 이용한 공간예측은 예측 결과뿐만 아니라 특정 위치에서의 예측결과에 대한 원인분석을 가능하게 함으로 다양한 응용을 가능하게 한다.