Spatio-temporal patterns extracted from historical trajectories of moving objects reveal important knowledge about movement behavior for high quality LBS services. Existing approaches transform trajectories into sequences of location symbols and derive frequent subsequences by applying conventional sequential pattern mining algorithms. However, spatio-temporal correlations may be lost due to the inappropriate approximations of spatial and temporal properties. In this paper, we address the problem of mining spatio-temporal patterns from trajectory data. The inefficient description of temporal information decreases the mining efficiency and the interpretability of the patterns. We provide a formal statement of efficient representation of spatio-temporal movements and propose a new approach to discover spatio-temporal patterns in trajectory data. The proposed method first finds meaningful spatio-temporal regions and extracts frequent spatio-temporal patterns based on a prefix-projection approach from the sequences of these regions. We experimentally analyze that the proposed method improves mining performance and derives more intuitive patterns.
시간 데이타마이닝은 기존 데이타마이닝에 시간 개념을 추가하여 "시간값을 가진 대용량 데이타로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만, 묵시적이고 잠재적으로 유용한 시간 지식을 탐사하는 기술"로 정의된다. 시간 지식이란 주기적 패턴, 캘린더 패턴, 경향 등과 같이 시간 의미와 시간 관계를 가진 지식을 말한다. 실세계에서는 환자의 병력, 상품 구매 이력, 웹 로그 등과 같은 다양한 시간 데이타가 존재하며 이로부터 여러 형태의 유용한 시간 지식을 찾아낼 수 있다. 데이타마이닝에 대한 연구가 진행되면서 순차 패턴, 유사 시계열 탐사, 주기적 연관규칙 탐사 등과 같이 시간 지식을 탐사하고자 하는 시간 데이타마이닝에 대한 부분적인 연구가 수행되었다. 그러나 기존 연구는 단순히 데이타의 발생 순서 및 유사한 패턴을 찾아내는데 중점을 두고 있어 데이타가 포함하고 있는 시간 의미와 시간 관계를 탐사하는데 부족하며, 시간 지식의 전체적인 측면보다는 연관 규칙과 같은 일부분만을 다루고 있다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 시간 데이타마이닝에 대한 체계적인 연구를 위하여 시간 데이타마이닝에 대한 기존 연구 내용과 해결해야 할 문제점을 분석하고 이를 바탕으로 전체적인 프레임워크를 제시하였다. 또한 그 구현 방안 및 적용평가를 수행하였다. 프레임워크에서는 시간 데이타마이닝 모델을 제안하고, 이를 바탕으로 시간 데이타마이닝 질의어와 시간 지식을 탐사할 수 있는 시간 데이타마이닝 시스템을 설계하였다.
We present in this paper a novel mid and long term power load prediction method using temporal pattern mining from AMR (Automatic Meter Reading) data. Since the power load patterns have time-varying characteristic and very different patterns according to the hour, time, day and week and so on, it gives rise to the uninformative results if only traditional data mining is used. Also, research on data mining for analyzing electric load patterns focused on cluster analysis and classification methods. However despite the usefulness of rules that include temporal dimension and the fact that the AMR data has temporal attribute, the above methods were limited in static pattern extraction and did not consider temporal attributes. Therefore, we propose a new classification method for predicting power load patterns. The main tasks include clustering method and temporal classification method. Cluster analysis is used to create load pattern classes and the representative load profiles for each class. Next, the classification method uses representative load profiles to build a classifier able to assign different load patterns to the existing classes. The proposed classification method is the Calendar-based temporal mining and it discovers electric load patterns in multiple time granularities. Lastly, we show that the proposed method used AMR data and discovered more interest patterns.
This paper presents the temporal classification method based on data mining techniques for discovering knowledge from measured load patterns of distribution transformers. Since the power load patterns have time-varying characteristics and very different patterns according to the hour, time, day and week and so on, it gives rise to the uninformative results if only traditional data mining is used. Therefore, we propose a temporal classification rule for analyzing and forecasting transformer load patterns. The main tasks include the load pattern mining framework and the calendar-based expression using temporal association rule and 3-dimensional cube mining to discover load patterns in multiple time granularities.
Mining frequent patterns in transaction databases, time-series databases, and many other kinds of databases has been studied popularly in data mining research. Most of the previous studies adopt an Apriori-like candidate set generation-and-test approach. However, candidate set generation is still costly, especially when there exist prolific patterns and/or long patterns. And calendar based on temporal association rules proposes the discovery of association rules along with their temporal patterns in terms of calendar schemas, but this approach is also adopt an Apriori-like candidate set generation. In this paper, we propose an efficient temporal frequent pattern mining using TFP-tree (Temporal Frequent Pattern tree). This approach has three advantages: (1) this method separates many partitions by according to maximum size domain and only scans the transaction once for reducing the I/O cost. (2) This method maintains all of transactions using FP-trees. (3) We only have the FP-trees of I-star pattern and other star pattern nodes only link them step by step for efficient mining and the saving memory. Our performance study shows that the TFP-tree is efficient and scalable for mining, and is about an order of magnitude faster than the Apriori algorithm and also faster than calendar based on temporal frequent pattern mining methods.
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.
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.
시간 데이타마이닝은 기존 데이타마이닝에 시간 개념을 추가하여 시간 속성을 가진 데이타로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만 묵시적이고 잠재적으로 유용한 시간 지식을 탐사하는 기술이다. 대표적 데이타마이닝 기법인 연관규칙과 분류기법은 실세계의 여러 응용분야에서 사용된다. 그러나 대부분의 데이타가 시간 속성을 포함함에도 불구하고 기존의 기법들은 시간 속성을 고려하지 않고 주로 정적인 데이타에 대한 지식 탐사만이 진행되었다. 그리고 시간 데이타에 대한 데이타마이닝 연구들은 데이타의 발생시점과 시간 제약조건을 추가한 지식 탐사에 중점을 두고 있어 데이타가 포함한 시간 의미나 시간 관계를 탐사하는데 부족하였다. 이 논문에서는 시간 클래스 연관규칙에 기반한 시간 연관적 분류기법을 제안한다. 이 기법은 분류규칙 생성을 위해서 연관적 분류에 시간 차원을 포함하여 확장한 시간 클래스 연관규칙에 의해 탐사된 규칙들을 적용하는 것이다. 그러므로 이 기법은 기존의 분류 기법들에 비해 더 유용한 지식탐사가 가능하다.
데이터마이닝은 대용량 데이터베이스에 내재된 유용한 지식을 탐사하는 기술로 정의된다. 데이터마이닝에 대한 연구가 진행되면서 순차 패턴, 유사 시계열 탐사, 시간 연관규칙 탐사 등과 같이 시간 값을 가진 데이터로부터 지식을 탐사하고자 하는 시간 데이터마이닝에 대한 연구가 수행되었다. 그러나 기존 연구는 트랜잭션의 발생 시점만을 가진 데이터를 다루고 있으며 시간 간격을 가진 데이터는 거의 고려하고 있지 않다. 실세계에서는 환자의 병력, 상품 구매 이력, 웹 로그 등과 같은 시간간격을 가진 다양한 데이터가 존재하며 이로부터 여러 유용한 지식을 찾아낼 수 있다. Allen은 시간간격 데이터 사이에 발생할 수 있는 시간 관계와 시간 관계를 구할 수 있는 시간간격 연산자를 정의하였다. 본 논문에서는 Allen의 정의를 기반으로 시간간격 데이터로부터 시간관계 규칙을 효율적으로 탐사하기 위한 새로운 데이터마이닝 기법을 제안하였다. 이 기법은 발생 시점을 가진 시간 데이터를 시간간격 데이터로 요약하여 일반화하는 전처리 알고리즘과 시간간격 데이터로부터 시간관계 규칙을 생성하는 규clr 탐사 알고리즘으로 구성된다. 이 기법은 기존 데이터마이닝 기법에서 찾지 못하는 유용한 시간 규칙을 탐사할 수 있다.
We present in this paper a novel power load prediction method using temporal pattern mining from AMR(Automatic Meter Reading) data. Since the power load patterns have time-varying characteristic and very different patterns according to the hour, time, day and week and so on, it gives rise to the uninformative results if only traditional data mining is used. Also, research on data mining for analyzing electric load patterns focused on cluster analysis and classification methods. However despite the usefulness of rules that include temporal dimension and the fact that the AMR data has temporal attribute, the above methods were limited in static pattern extraction and did not consider temporal attributes. Therefore, we propose a new classification method for predicting power load patterns. The main tasks include clustering method and temporal classification method. Cluster analysis is used to create load pattern classes and the representative load profiles for each class. Next, the classification method uses representative load profiles to build a classifier able to assign different load patterns to the existing classes. The proposed classification method is the Calendar-based temporal mining and it discovers electric load patterns in multiple time granularities. Lastly, we show that the proposed method used AMR data and discovered more interest patterns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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