• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.355-357
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• 2002

이동 컴퓨팅 환경에서는 무선 단말기 사용자의 이동에 따른 접속 단절 현상이 발생할 수 있다. 이러한 이동 컴퓨팅 환경에서 끊김 없는 핸드오프와 효율적인 호 수락 제어를지원하기 위해서 사용자의 이동성 예측이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 이동성을 규칙적인 패턴과 임의적인 패턴으로 분류하고, 규칙적인 이동패턴을 예측하기 위하여 사용자의 과거 이동경로를 분석ㆍ압축하며 임의적인 이동패턴은 GPS의 정보를 이용하여 이동성을 예측한다. 이러한 예측 기법은 무선 단말기 사용자의 속도가 매우 빠르거나, 셀룰러망의 셀의 크기가 작은 경우에 보다 효율적으로 이동성을 예측할 수 있다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.7-9
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• 2002

위치 기반 서비스가 무선 인터넷의 새로운 이슈로 떠오르고 있다. 이동 객체의 패턴 마이닝은 이동 객체의 시간 패턴을 탐사함으로써 이동 객체에 위치에 기반한 유용한 서비스를 제공할 수 있게 해준다. 이동 객체는 시간에 따라 빈번하게 이동하기 때문에 패턴도 최근의 경향을 반영하기 위해 빈번하게 탐사되어야 한다. 따라서 점진적으로 시간 패턴을 탐사하는 접근법이 요구된다. 이 논문에서는 이동 객체의 시간 패턴을 탐사하는데 있어서 측정된 위치 데이터가 가질 수 있는 모호성을 제시했다. 또한 모호성을 고려한 시간 패턴 마이닝를 위해 패턴 탐사 단계에서의 모호성의 처리를 위해 모호성을 원인에 따라 세 가지 임계치를 정의하였다. 그리고 이러한 임계치를 고려한 시간 패턴 마이닝 프로시저 구조를 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.590-592
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• 2003

본 논문에서는 대역폭 예약을 통한 무선 단말의 이동성 예측기법, 무선 단말의 이동 패턴을 이용한 이동성 예측기법과 무선 단말의 이동 패턴과 체류시간을 이용한 이동성 예측기법에 대하여 살펴본다. 대역폭 예약을 통한 이동성 예측기법에서의 자원 낭비 해결 방안과 이동 패턴 및 단말의 체류시간을 이용한 이동성 예측기법에서의 무선 단말의 셀에 장기간 체류시 대역폭의 낭비의 해결방안 그리고 이동성 예측 실패시 패킷손실을 없앨 수 있는 방안에 대해서 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.256-258
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• 2002

이동 컴퓨팅 환경에서는 무선 단말기 사용자의 이동에 따른 접속 단절 현상이 발생할 수 있다. 이러한 이동 컴퓨팅 환경에서 끊김없는 핸드오프와 효율적인 호 수락 제어를 지원하기 위해서 사용자의 이동성 예측이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 이동성을 규칙적인 패턴과 임의적인 패턴으로 분류하고, 규칙적인 이동패턴을 예측하기 위하여 사용자의 과거 이동 경로를 분석하며 임의적인 이동패턴은 GPS의 정보를 이용하여 이동성을 예측한다. 이러한 예측 기법은 무선 단말기 사용자의 속도가 매우 빠르거나, 셀룰러망의 셀의 크기가 작은 경우에 보다 효율적으로 이동성을 예측할 수 있다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.502-504
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• 2004

이동성이 중요시되는 네트워크에서 특정 프로토콜의 성능 평가를 위해서는 노드의 이동패턴을 정확하게 표현할 수 있는 Mobility Model이 필요하다. 노드의 연속적인 이동패턴을 필요로 하는 Mobile Ad-hoc 네트워크를 위해선 Markov process 기반의 Gauss-Markov Mobility Model이 적절하다. 그러나 맵의 엣지 부근에서 노드 이동의 부적절한 처리로 인해, 기존의 Gauss-Markov Model은 편중된 이동 패턴을 야기한다. 본 논문은 엣지 부근의 평균 이동각도를 랜덤하게 조정함으로써 기존의 모델이 가진 문제를 해결하고, 시뮬레이션을 통해서 이를 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.496-498
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• 2003

본 논문에서 최신구간을 활용하여 패턴의 최신성을 보장하고 최신구간내 패턴의 누락 없이 모든 패턴을 발견할 수 있는 점진적 로그 분석 기법을 제안한다. 즉, 주기마다 최신구간이 이동되면서, 동시에 패턴의 최신성 여부가 결정되고, 이동된 최신구간내 패턴이 될 후보 패턴을 미리 예측하여 보다 합리적인 패턴 관리할 수 있다. 따라서 일반적인 점진적 로그 분석 기법에서 간과된 대량의 로그에 숨겨진 패턴은 적어도 해당 최신구간내에서 모두 발견될 수 있고 최신성도 보증된다.

• Korea journal of population studies
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• v.32 no.3
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• pp.43-72
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• 2009

일반적으로 인구이동은 전형적인 연령패턴을 갖는 것으로 알려져 있다. 연령에 따른 이동률의 변화는 생애주기와 지역애착에 영향을 받기 때문이라고 설명되어왔다. 많은 인구이동 연구들은 인구이동이 갖는 다양한 형태에 대한 고민 없이 단순한 거주지역의 변화에만 초점을 맞추었다. 하지만 인구이동의 다양성에 주목한 연구들은 인구이동이 그 형태에 따라 다양한 의미를 갖고 있음을 보여주고 있다. 이에 이 연구는 패널데이터(NLSY79)를 사용하여, 인구이동을 최초이동, 계속이동 및 귀환이동으로 구분하였다. 이러한 구분을 바탕으로 생애주기 및 지역애착 등을 반영하는 사회경제적 변수들을 통제한 후 연령이 인구이동에 미치는 영향을 알아보았다. 분석결과는 인구이동이 그 형태에 따라 다양한 연령패턴을 갖는다는 것을 보여준다. 최초이동은 이동률이 성인초기 연령대의 매우 높은 수준에서 급감하여 중년에 이르러 일반적 이동률 수준으로 나타났고, 계속이동은 연령의 증가에 따라 선형으로 꾸준히 감소하지만 그 폭은 크지 않았다. 그러나 귀환이동은 이동률이 연령에 따라 증가하는 모습을 보여주었다. 이러한 연령패턴의 다양성을 설명을 위해 이 연구는 인구이동에서의 보수성 증가라는 심리적 접근을 제안하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.723-726
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• 2019

사람은 한 장소를 방문할 때 순환 패턴이 있으며, 이 패턴에 여러 싸이클의 경향이 있다. 요즘은 스마트폰 및 기타 휴대용 장치로 개인 이동성 데이터를 수집하는 것이 가능하다. 이러한 장치는 다양한 위치 데이터를 수집하고 여러가지 방법으로 분석할 수 있게 해준다. 위치 수집기를 기반으로 지구 위치 데이터에서 추출된 사람의 이동성 모델을 수립하고, 위치 클러스터를 방문자의 순환 패턴을 조사할 수 있다. 수년 동안 수집된 개인의 이동성 모델을 토대로 클러스터 재방문 시간을 계산 후 분석하여 그래프로 시각화하였다. 시간 순서의 위치 클러스터와 방문 클러스터에 대한 위치 데이터는 1 분 단위로 측정된다. 전체 데이터 방문 횟수는 15 분마다 정규화하고, 자원 봉사자의 다양한 지리적 위치 데이터 셋에 대해 방문의 순환 패턴은 자기 상관, 자기 공분산 및 재방문 시간으로 살펴볼 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1447-1449
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• 2007

본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 시간 주기적인 인간의 행동 패턴에 따른 캐쉬 일관성 기법을 제안하고자 한다. 행동 유형 모델을 근거로 하여 시간 주기적인 행동의 패턴과 이동 기기의 사용 패턴이 동일 또는 흡사함을 가정한다. 이를 통해 패턴 예측 테이블을 구성하고, 시간대별로 구성된 테이블의 예측 데이터를 사용하여 서버와의 통신할 때 지연 현상을 방지 하는 기법을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.2
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• pp.237-248
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• 2009

Recently, based on dynamic location or mobility of moving object, many researches on pattern mining methods actively progress to extract more available patterns from various moving patterns for development of location based services. The performance of moving pattern mining depend on how analyze and process the huge set of spatio-temporal data. Some of traditional spatio-temporal pattern mining methods[1-6,8-11]have proposed to solve these problem, but they did not solve properly to reduce mining execution time and minimize required memory space. Therefore, in this paper, we propose new spatio-temporal pattern mining method which extract the sequential and periodic frequent moving patterns efficiently from the huge set of spatio-temporal moving data. The proposed method reduces mining execution time of $83%{\sim}93%$ rate on frequent moving patterns mining using the moving sequence tree which generated from historical data of moving objects based on hash tree. And also, for minimizing the required memory space, it generalize the detained historical data including spatio-temporal attributes into the real world scope of space and time using spatio-temporal concept hierarchy.