Pervasive applications such as digital memories or patient monitors collect a vast amount of data. One key challenge in these systems is how to extract interesting or unusual information. Because users cannot anticipate their future interests in the data when the data is stored, it is hard to provide appropriate indexes. As location-tracking technologies, such as global positioning system, have become ubiquitous, digital cameras or other pervasive systems record location information along with the data. In this paper, we present an automatic approach to identify unusual data using location information. Given the location information, our system identifies unusual days, that is, days with unusual mobility patterns. We evaluated our detection system using a real wireless trace, collected at wireless access points, and demonstrated its capabilities. Using our system, we were able to identify days when mobility patterns changed and differentiate days when a user followed a regular pattern from the rest. We also discovered general mobility characteristics. For example, most users had one or more repeating mobility patterns, and repeating mobility patterns did not depend on certain days of the week, except that weekends were different from weekdays.
무선 이동 통신망에서 위치관리에 대한 성능분석을 위해서 사용자의 이동 패턴의 모의실험 방안에 대한 연구가 요구되고 있다. 이러한 목적에 따라 본 논문은 무선 이동 망에서의 이동패턴을 갖는 사용자의 이동성 모델을 제안한다. 이동 사용자들은 임의적으로 움직이기도 하지만 특정 시간대에 규칙적인 이동을 반복하는 특성도 함께 가지고 있다. 따라서 제안된 모델은 사용자의 시간에 연관된 이동을 묘사하도록 구성하였다. 이 모델은 지점 이동, 타임 슬롯에 대한 이동확률, 이동에 대한 지형적 경로 등으로 구성된다. 또한 임의적인 이동과 규칙적인 이동 특성이 혼합된 경우에 대한 모의실험 방안도 함께 제안된다. 모의실험 결과는 의도했던 이동패턴을 갖는 이동 시나리오를 생성할 수 있음을 보여준다.
현재 IETF MANEMO (Mobile Adhoc for NEMO) 워킹 그룹에서는 중첩 NEMO의 내부 라우팅 지원 방안에 관한 표준을 준비중이다. 그러나 중첩 NEMO에서는 MIPv6나 기본 NEMO 프로토콜에서 발생하지 않는 중첩 토폴로지 특성을 갖는다. 따라서 기존 이동성 지원 프로토콜에서는 발생하지 않는 예외적인 이동 특성이 발생한다. 이러한 이동 특성은 네트워크 재설정에 대한 각기 다른 타입을 유발한다. 본 논문은 중첩 NEMO에서 발생 가능한 새로운 이동 패턴을 분류하고 분석하였다. 결론적으로 본 논문에서는 토폴로지 특성과 주소 설정 방안에서 발생하는 새로운 이동 타입과 재설정 패턴을 정의하고 분석적인 접근을 통해서 문제점을 도출하고 요구사항을 제시하고 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권12호
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pp.5805-5825
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2019
Smartphones are important platforms because of their sophisticated computation, communication, and sensing capabilities, which enable a variety of applications in the Internet of Things (IoT) systems. Moreover, advancements in hardware have enabled sensors on smartphones such as environmental and chemical sensors that make sensor data collection readily accessible for a wide range of applications. However, dynamic, opportunistic, and heterogeneous mobility patterns of smartphone users that vary throughout the day, which greatly affects the efficacy of sensor data collection. Therefore, it is necessary to consider phone users mobility patterns to design data collection schedules that can reduce the loss of sensor data. In this paper, we propose a mobility-based weighted adaptive opportunistic scheduling framework that can adaptively adjust to the dynamic, opportunistic, and heterogeneous mobility patterns of smartphone users and provide prioritized scheduling based on various application scenarios, such as velocity, region of interest, and sensor type. The performance of the proposed framework is compared with other scheduling frameworks in various heterogeneous smartphone user mobility scenarios. Simulation results show that the proposed scheduling improves the transmission rate by 8 percent and can also improve the collection of higher-priority sensor data compared with other scheduling approaches.
모빌리티 서비스는 구축 대상 지역의 특성과 여건에 따라 변화할 필요가 있다. 이를 위해서는 해당 지역의 통행행태를 기종점 자료에 반영하여 모빌리티 패턴 및 특성 분석이 요구된다. 그러나 종래의 경우 행정 구역 기반의 존 체계를 기반으로 집계된 기종점 자료를 이용함에 따라 공간적 동질성을 담보하기 어렵기 때문에 신규 모빌리티와 같은 특수 목적성을 보이는 수단에 대한 본연의 통행 특성 분석에 한계가 있다. 이에 본 연구는 기존 존 체계에서 벗어나 데이터 기반의 클러스터링 기법 적용을 통해 설정된 집계 방식을 도출하여 기종점 통행패턴에 대한 공간적 분석을 수행한다. 제안 방법은 대중교통버스 및 택시와 같은 종래의 교통수단 뿐만 아니라 도심형 수요응답형 버스와 같은 신규 모빌리티 서비스에 대한 기종점 데이터 본연의 특징 벡터들을 기반으로 클러스터링을 하여 유사 공간적 특성을 반영한 지역 모빌리티의 이용 특성 분석을 가능하게 한다.
이동행태를 분석하기 위해 시.공간이론 중 3가지 제약조건인 능력제약, 조합제약, 권위제약이 공간특성에 따라 성별, 연령이 이동에 어느 정도 영향을 주는지를 분석하고 적 정 이동군집수를 결정하고자 한다. 이중 권위제약은 사회적 제약조건으로서 도시시설물이나 교통수단의 이용에 있어 사회적 신분이나 규약에 의해 이동영역이 통제되는 것을 의미한다. 공간특성에 의한 이동의 통제는, 도시와 농촌으로 구분하였을 때 도시지역 사람들은 농촌지 역 사람들에 비해 첨두시간대의 이동 참여율이 높으며, 이동군집수 결정에 있어서도 여러 연령층이 유사한 이동행태를 지니고 있음을 알 수 있다. 도시지역 사람들은 공간특성상에 따른 이동의 다양성이 군집수 결정에 상관되었으며, 이는 공간특성에 따라 이동행태가 달라 질 수 있다고 볼 수 있다. 성별 및 연령에 의한 통제 역시 사회적 제약조건으로서 이동행태 에 영향이 있음을 알 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권5호
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pp.1061-1069
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2015
최근 교통 분야에서 발생하는 교통 빅데이터 (교통카드 데이터, ATMS 데이터 등)의 분석결과를 교통 정책에 활용하는 사례가 늘어나고 있는 추세이다. 또한 교통 데이터 분석 기법을 기존의 단순 빈도 분석 기법에서 다양한 데이터 마이닝 기법으로 확장하여 교통 데이터 속에 숨어있는 의미를 파악하려는 연구도 진행되고 있다. 본 연구에서는 교통카드 데이터에 대하여 토픽모델링 기법 중의 하나인 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 기법을 적용하여 청주시 버스 승객들의 이동패턴을 분석한다. 이를 위해 교통카드 데이터의 하차 결측치를 추정하고, LDA 기법을 적용하여 이동패턴을 추출하였다. 또한 LDA 분석으로 도출된 값을 측정값으로 하여 다차원적 분석을 함으로써 청주시 버스 승객들의 이동패턴 특징을 파악할 수 있다. 분석 결과, 청주시의 경우 크게 1) 시외지역에서 터미널을 이용해 청주시에서 유입되는 패턴, 2) 주거지역에서 상업지역으로 이동하는 패턴, 3) 청주 인근 학교에서 상업 지역 (청주 중심가)로 이동하는 패턴을 발견할 수 있었다. 이동패턴은 도시 계획, 대중교통서비스 향상, 버스 노선 신설 등 다양한 교통정책의 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Objectives: Many governments have imposed-and are still imposing-mobility restrictions to contain the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. However, there is no consensus on whether policy-induced reductions of human mobility effectively reduce the effective reproduction number (Rt) of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Several studies based on country-restricted data reported conflicting trends in the change of the SARS-CoV-2 Rt following mobility restrictions. The objective of this study was to examine, at the global scale, the existence of regional specificities in the correlations between Rt and human mobility. Methods: We computed the Rt of SARS-CoV-2 using data on worldwide infection cases reported by the Johns Hopkins University, and analyzed the correlation between Rt and mobility indicators from the Google COVID-19 Community Mobility Reports in 125 countries, as well as states/regions within the United States, using the Pearson correlation test, linear modeling, and quadratic modeling. Results: The correlation analysis identified countries where Rt negatively correlated with residential mobility, as expected by policymakers, but also countries where Rt positively correlated with residential mobility and countries with more complex correlation patterns. The correlations between Rt and residential mobility were non-linear in many countries, indicating an optimal level above which increasing residential mobility is counterproductive. Conclusions: Our results indicate that, in order to effectively reduce viral circulation, mobility restriction measures must be tailored by region, considering local cultural determinants and social behaviors. We believe that our results have the potential to guide differential refinement of mobility restriction policies at a country/regional resolution.
In wireless network, we propose a predictive location update scheme which considers mobile user's(MU's) mobility patterns. MU's mobility patterns can be found from a movement history data. The prediction accuracy and model complexity depend on the degree of application of history data. The more data we use, the more accurate the prediction is. As a result, the location management cost is reduced, but complexity of the model increases. In this paper, we classify MU's mobility patterns into four types. For each type, we find the respective optimal number of application of history data, and predictive location area by using the simulation. The optimal numbers of four types are shown to be different. When we use more than three application of history data, the simulation time and data storage are shown to increase very steeply.
PURPOSE: This study was conducted to monitor the performance of breathing exercises by patients with lumbar instability who had altered breathing patterns. METHODS: To investigate the effects of breathing exercises on spinal posture, mobility, and stabilization in patients with lumbar instability with altered breathing patterns, 30 adult participants were enrolled on the basis of the selection criteria and randomly assigned to the breathing exercise group (BEG) or trunk stabilization exercise group (SEG). A pre-test was performed prior to the intervention exercise program. The intervention exercise program consisted of 15 sessions (three sessions per week for 5 weeks) between August and September of 2016. The post-test was performed on the 6th week of intervention. RESULTS: Pre- and post-test comparisons of BEG and SEG revealed significant improvements in all tested items in the SEG, except for spinal mobility, while significant improvements in spinal postures 1 and 2, spinal mobility, and stabilization were found in the BEG. Between-group comparisons revealed that there were no significant differences in spinal posture 1, spinal posture 2, spinal mobility, or stabilization, whereas significant differences were found in spinal posture 2 and spinal mobility, with the BEG showing greater improvements than the SEG. CONCLUSION: Based on the findings in the present study, it is believed that breathing exercises have important effects on spinal posture, mobility, and stabilization in patients with lumbar instability who have altered breathing patterns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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