• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.49-51
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• 2004

최근 GPS시스템, 감시 시스템, 기상 관측 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 수집된 시공간 속성을 가진 데이터를 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 시공간 데이터 마이닝에 대한 연구는 문자.숫자 데이터를 기반의 마이닝 기법을 그대로 적용하고 있기 때문에 데이터의 시공간 속성을 충분히 고려한 분석으로는 한계가 많은 것이 사실이다. 본 논문에서는 패턴 인식과 클러스터링 능력이 뛰어나다고 알려진 SOM을 기반으로 시공간 클러스터링 모듈을 개발하고, 개발된 모듈의 성능과 클러스터링 정확성에 대하여 K-means, 응집 계층 알고리즘(Average Linkage, Ward)과 비교함으로써 시공간 데이터 마이닝을 위한 각 알고리즘들의 성능을 분석하였다 또한 입력 데이터의 특성과 클러스터링 결과를 더욱 정확하게 나타내어 가시적인 분석을 도울 수 있도록 시공간 데이터 클러스터링을 위한 가시화 모듈을 개발하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.10 no.2
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• pp.15-37
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• 2004

With the growth in the size of datasets, data mining has recently become an important research topic. Especially, interests about spatio-temporal data mining has been increased which is a method for analyzing massive spatio-temporal data collected from a wide variety of applications like GPS data, trajectory data of surveillance system and earth geographic data. In the former approaches, conventional clustering algorithms are applied as spatio-temporal data mining techniques without any modification. In this paper, we focused to SOM that is the most common clustering algorithm applied to clustering analysis in data mining wet and develop the spatio-temporal data mining module based on it. In addition, we analyzed the clustering results of developed SOM module and compare them with those of K-means and Agglomerative Hierarchical algorithm in the aspects of homogeneity, separation, separation, silhouette width and accuracy. We also developed specialized visualization module fur more accurate interpretation of mining result.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.105-108
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• 2004

데이터 양이 급증함에 따라 축적된 데이터로부터 의미있는 지식을 추출해 내고자 하는 데이터 마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 특히 최근, 환경이 이동 분산화 되어감에 따라 감시${\cdot}$모니터링 시스템, 기상 관측 시스템, GPS 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 방대한 양의 시공간 데이터가 발생하게 되었고, 이른 효율적으로 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝 연구에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 데이터 마이닝 기법의 경우 문자나 숫자 데이터를 대상으로 최적화 되어있기 때문에 시${\cdot}$공간 속성을 동시에 가지는 데이터를 분석하기에는 한계가 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 SOM(Self-Organizing Map)을 적용하여 시공간 클러스터링 모듈을 개발하고, 개발된 모듈의 성능 및 클러스터링 정확성을 다른 세 가지 군집분석 알고리즘과 비교, 분석하였다. 또한 가시화 모듈을 개발하여 입력 데이터의 특성과 결과를 더욱 정확하게 분석할 수 있도록 하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.3
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• pp.599-617
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• 2006

Recently many LBS(Location Based Service) systems are issued in mobile computing systems. Spatial-Temporal Moving Sequence Pattern Mining is a new mining method that mines user moving patterns from user moving path histories in a sensor network environment. The frequent pattern mining is related to the items which customers buy. But on the other hand, our mining method concerns users' moving sequence paths. In this paper, we consider the sequence of moving paths so we handle the repetition of moving paths. Also, we consider the duration that user spends on the location. We proposed new Apriori_msp based on the Apriori algorithm and evaluated its performance results.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.1
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• pp.57-61
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• 2009

To increase the efficiency of mining process and derive accurate spatio-temporal patterns, continuous values of attributes should be discretized prior to mining process. In this paper, we propose a discretization method which improves the mining efficiency by reducing the data size without losing the correlations in the data. The proposed method first s original trajectories into approximations using line simplification and then groups them into similar clusters. Our experiments show that the proposed approach improves the mining efficiency as well as extracts more intuitive patterns compared to existing discretization methods.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.11 no.4
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• pp.74-84
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• 2009

GIS based new postal marketing method is presented in this paper with spatiotemporal mining to cope with domestic mail volume decline and to strengthening competitiveness of postal business. Market segmentation technique for socialogy of population and spatiotemporal prediction of consumer propensity to purchase through spatiotemporal multi-dimensional analysis are suggested to provide meaningful and accurate marketing information with customers. Internal postal acceptance & external statistical data of local districts in the Seoul Metropolis are used for the evaluation of geo-lifestyle clustering and spatiotemporal cube mining. Successfully optimal 14 maketing clusters and spatiotemporal patterns are extracted for the prediction of consumer propensity to purchase.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.307-310
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• 2008

GIS 기술의 발달로 많은 양의 공간 데이터가 축적됨에 따라 공간 데이터 마이닝의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 새로운 공간 데이터 마이닝 시스템인 SD-Miner를 제안한다. SD-Miner는 크게 GUI 모듈과 데이터 마이닝 함수 모듈, 데이터 관리 모듈의 세부분으로 구성된다. GUI 모듈은 사용자의 입력과 출력을 담당한다. SD-Miner의 핵심 부분인 데이터 마이닝 함수 모듈은 공간 데이터 마이닝의 주요 기법인 공간 클러스터링, 공간 분류, 공간 특성화, 시공간 연관규칙 탐사 기능을 제공한다. 데이터 관리 모듈은 DBMS를 이용하여 데이터를 저장하고 관리한다. 실제 공간 데이터를 이용한 마이닝을 수행함으로써 개발된 SD-Miner의 실용성을 규명하고, 의미 있는 마이닝 결과들을 도출한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.70-72
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• 2004

SIMS는 공간 정보 관리 환경을 지원하기 위한 통합 관리 시스템으로서 다양한 공간 및 비공간 자료를 관리하고 여러 응용작업을 지원한다. 본 논문에서는 기존의 공간 데이터 마이닝 질의 언어가 처리하는 공간자료에 한정되지 않고, 자동 데이터 수집, 인공위성 측위 서비스, 원격탐사, GPS, 모바일 컴퓨팅 등의 다양한 자료라 시공간(Spatio-Temporal) 자료로부터 유용한 정보를 발견 할 수 있도록 SIMS를 기반으로 한 공간 데이터 마이닝 전용 시스템을 지원하는 공간 데이터 마이닝 질의 언어를 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.118-123
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• 2002

산업정보사회가 발달함에 따라 다양한 형태의 비디오 데이터들이 여러 분야에서 대량으로 생성되고 있다. 이에 따라 이들의 가공을 통해 비디오에 나타난 의미 정보를 추출하려는 다양한 접근들이 시도되고 있으며, 최근 들어 데이터 마이닝을 이용한 기법에 대한 관심들이 증대되고 있다. 그러나 기존의 연구 대상에서 비디오 데이터를 기본으로 하여 지식 정보를 추출하기 위한 시도는 시공간적으로 방대한 비디오 데이터의 특징으로 인해 소극적으로 접근되어왔다. 본 논문에서는 유사한 비디오들로부터 효과적으로 비디오 데이터를 압축하고 특성을 추출하며 클러스터링을 통하여 형태론적인 비디오 정보로부터 직접 의미 있는 패턴을 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 관심 영역 제한방법, 최소 반복도 제한방법 및 키 프레임 추출 방법 등이 포함된다. 최종적으로 실험용 비디오에 대한 마이닝 결과를 생성하고 최초의 트랜잭션과의 정확도를 비교하여 본 논문에서 제시한 기법들을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.3-6
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• 2009

변압기 무선부하감시 시스템에서 30분 간격으로 계측된 부하 데이터와 GIS-AMR 데이터웨어하우스로부터 변압기 속성 및 공간적 특징을 추출하여 정확한 변압기의 부하 패턴을 예측하기 위한 시공간 패턴 마이닝 기법을 적용하였다.