• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.198-198
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• 2012

본 연구에서는 서울지방의 최근 10년간 우기시 강우자료를 이용하여 시공간패턴에 따른 강수의 변화를 분석하였다. 이를 위하여 GIS 기법, 강우사상 구분법 및 공간의 상관성 분석 등을 적용하였다. 본 연구의 대상지역인 서울은 북위 $37^{\circ}$34', 동경 $126^{\circ}$59' 부근에 위치하며 남북방향으로 30.3 km, 동서방향으로 36.8km에 걸쳐 있으며 그 면적은 약 $605.41km^2$이다. 또 서울 중앙에서는 한강이 동쪽에서 서쪽으로 흐르며 서울을 강북과 강남으로 양분하고 있으며, 서울을 관통하고 있는 한강으로 수많은 지천이 합류하고 있다. 이러한 지리적 특성들로 인하여 서울 지역의 기후는 매우 복잡한 양상을 나타내고 있다. 과거에는 서울지역에 강우관측소의 수가 매우 적어 이러한 현상을 분석하는데 한계가 있었으나 최근에 자동기상관측소(AWS)들의 확충으로 인하여 자료의 양이 넓어졌다. 본 연구에서는 이러한 자료들을 사용하여 강수의 시공간 패턴을 분석하고자 한다. 이를 위하여 강수의 사상을 구분하기 위한 방법인 IETD법(Inter Event Time Definition)을 적용하였으며, 요인분석 및 군집분석을 이용하여 서울의 강수 지역 구분 및 패턴 분석을 실시하였다. 이러한 분석을 통하여 최종적으로 최근 10년간 서울지방의 강수의 시공간 패턴을 제시하고자 하였다.

• 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.

• 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.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.83-86
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• 2010

본 논문에서는 시공간 데이터 스트림에서 관심 이벤트를 검출할 수 있고 복잡한 공간 패턴을 감지할 수 있는 시공간 복합 이벤트 처리 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 이동 객체 및 정적 객체에서 발생하는 시공간 데이터 스트림에서 스트림 발생시각, 위치 정보와 같은 시공간 정보를 데이터베이스와의 조인을 통해 얻은 관련 속성 정보를 활용하여 이벤트를 검출할 수 있다. 또한, 시공간 정보가 포함된 복잡한 패턴을 처리하기 위해 공간 패턴 연산자를 사용하여 시공간 복합 이벤트를 처리할 수 있다.

• 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.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.54-61
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• 2009

본 논문에서는 비전 패턴인식 알고리즘인 시공간적 계층 메모리 학습 알고리즘을 이용한 새로운 근전도 패턴인식 방법을 제시한다. 효율적인 근전도 신호의 학습과 분류를 위하여 단순화된 2 레벨의 공간적 집합, 시간적 집합, 그리고 관리 맵퍼를 이용한 수정된 시공간적 계층 메모리 학습 알고리즘을 제안한다. 인식 성능을 향상시키기 위해서 관리 맵퍼 학습뿐만 아니라 시간적 집합 학습에도 카테고리 정보를 사용한다. 실험을 통하여 열 가지 손동작이 성공적으로 인식됨을 검증한다.

• 대한교통학회지
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• 제32권5호
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• pp.522-530
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• 2014

교통관리센터에 축적되어 있는 속도 이력데이터에는 반복 비반복 정체 시공간 전개에 대한 상세한 정보가 모두 들어있으나, 도해법에 의해 다루어져 왔기 때문에 많은 양의 이력데이터를 처리하여 교통상황예측이나 정보제공에 활용할 수 없는 한계가 존재하였다. 본 논문에서는, 기존의 Classification과 Density-Based Clustering 알고리즘을 속도 시공간 데이터 특성에 맞게 조합하고 변형하여 정체 시공간 영역을 자동 인식하는 알고리즘과, 정체파급길이, 파급속도, 해소속도 등 정체 시공간 전개 패턴의 특성치를 산정하는 알고리즘을 개발하였다, 본 알고리즘은, 교통관리센터에 축적되어 있는 방대한 양의 이력데이터를 자동으로 분석하여 자세한 정체 관련 정보를 추출할 수 있고, 산정된 특성치를 가지고 각 센터의 필요에 따라 다양한 정보를 2차 생성하고 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과는 향후 반복 비반복 정체에 대한 예측과 대응이 획기적으로 개선되는데 초석이 될 것으로 기대된다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.477-484
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• 2008

연쇄 살인과 같은 강력 범죄의 심각성이 사회적 이슈가 되면서 이에 대한 효과적인 과학 수사의 필요성이 증가되고 있다. 특히, 연쇄 범죄 데이타에 대한 공간 분석을 통해 범죄자의 거점 위치를 예측하는 지리적 프로파일링과 미래에 발생될 범행 장소의 위치, 즉 기존 범행에 이어 일어날 다음 범행 위치 예측에 관한 연구가 활발하다. 그러나, 이와 관련된 기존 연구는 물리적인 거리에 대한 통계적 기법을 적용하거나 단순한 공간적 분석만을 적용하므로 낮은 예측 정확도를 보이는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 보다 효과적인 연쇄 범죄 수사를 지원하는 방법으로써 연쇄 범죄 발생에 대한 공간적 시간적 분포 특성에 따른 시공간 패턴을 기반으로 다양한 시공간 분석을 적용하는 거점 위치 예측 기법과 다음 범행 위치 예측 기법을 제안한다. 제안 기법은 중심축을 따라 나타나는 선형 분포의 연쇄 범죄에서도 정확도 높은 예측이 가능하고, 다수의 서로 다른 군집들에 대해 각 군집내 범행에 대한 지역적 예측과 대상 영역의 모든 범행에 대한 전역적 예측이 가능하다. 또한 방향 패턴을 활용하여 다음 범행 위치 예측 정확도도 개선하였다.