• Journal of Information Processing Systems
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• 제2권2호
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• pp.124-129
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• 2006

With the explosive increase in the generation and utilization of spatiotemporal data sets, many research efforts have been focused on the efficient handling of the large volume of spatiotemporal sets. With the remarkable growth of ubiquitous computing technology, mining from the huge volume of spatiotemporal data sets is regarded as a core technology which can provide real world applications with intelligence. In this paper, we propose a 3-tier knowledge discovery framework for spatiotemporal data mining. This framework provides a foundation model not only to define the problem of spatiotemporal knowledge discovery but also to represent new knowledge and its relationships. Using the proposed knowledge discovery framework, we can easily formalize spatiotemporal data mining problems. The representation model is very useful in modeling the basic elements and the relationships between the objects in spatiotemporal data sets, information and knowledge.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.61-66
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• 2005

Spatiotemporal data mining represents the confluence of several fields including spatiotemporal databases, machine loaming, statistics, geographic visualization, and information theory. Exploration of spatial data mining and temporal data mining has received much attention independently in knowledge discovery in databases and data mining research community. In this paper, we introduce an algorithm Max_MOP for discovering moving sequences in mobile environment. Max_MOP mines only maximal frequent moving patterns. We exploit the characteristic of the problem domain, which is the spatiotemporal proximity between activities, to partition the spatiotemporal space. The task of finding moving sequences is to consider all temporally ordered combination of associations, which requires an intensive computation. However, exploiting the spatiotemporal proximity characteristic makes this task more cornputationally feasible. Our proposed technique is applicable to location-based services such as traffic service, tourist service, and location-aware advertising service.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.74-84
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• 2009

이 연구는 국내 우편물량 감소와 우편사업 경쟁력 강화를 위하여 GIS 및 시공간 마이닝 기술을 이용한 GIS 기반의 새로운 우편 마케팅 기법을 제안한다. 홍보를 원하는 기업체에게 의미 있고 정확한 마케팅 정보 제공을 위해서 Geo-Lifestyle 군집화를 적용한 인구 사회학적 마켓 세분화 기법과, 시간 공간 차원의 다차원적 분석을 통한 시공간 구매 소비 성향 예측 기법을 제안하였다. Geo-Lifestyle 군집분석 및 시공간 큐브 마이닝의 평가를 위해서 강남구, 송파구 지역의 내부 외부데이터를 사용하였고, 실험결과 14개의 최적 마케팅 클러스터를 생성하였으며 구매 소비 성향 예측을 위한 시 공간 패턴을 추출하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.307-316
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• 2009

이 논문에서는 자동 원격 검침(AMR) 시스템에서 수집되는 전력 사용량 데이터의 분석 결과를 실세계에 적용하기 위하여 시간과 공간의 변화에 따른 전력 소비 패턴의 주기성 탐사를 위한 시공간 데이터마이닝 기법을 제안하였다. 첫째, 고객의 전력 사용 목적에 따른 군집 분석을 위하여 분할 군집화 기법을 적용하였다. 둘째, 3차원 큐브 마이닝 기법을 적용하여 고객의 전력 소비 데이터가 갖는 시간 속성과 공간 속성에 대한 패턴을 탐색하였다. 셋째, 다양한 시간 도메인에서의 주기 패턴 발견을 위한 캘린더 패턴 마이닝 기법을 이용하여 탐사된 패턴들이 갖고 있는 시간 속성의 의미와 관계를 분석 및 예측하였다. 제안된 시공간 데이터마이닝 기법을 평가하기 위해 한국 전력 연구원에서 구축된 GIS-AMR 시스템에 의해 제공되는 고압 전력 소비 고객 3,256명의 2007년 1월부터 4월까지 총 266,426건의 데이터로부터 시간의 주기성 및 공간적 특성을 포함한 전력 소비 패턴을 분석하였다. 제안한 분석 기법을 통하여 특정 그룹에 속한 각각의 대표 프로파일이 시간과 공간상에서 갖는 주기성을 발견하였다.

• ETRI Journal
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• 제30권3호
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• pp.421-431
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• 2008

In this paper, we offer a new technique to discover frequent spatiotemporal patterns from a moving object database. Though the search space for spatiotemporal knowledge is extremely challenging, imposing spatial and timing constraints on moving sequences makes the computation feasible. The proposed technique includes two algorithms, AllMOP and MaxMOP, to find all frequent patterns and maximal patterns, respectively. In addition, to support the service provider in sending information to a user in a push-driven manner, we propose a rule-based location prediction technique to predict the future location of the user. The idea is to employ the algorithm AllMOP to discover the frequent movement patterns in the user's historical movements, from which frequent movement rules are generated. These rules are then used to estimate the future location of the user. The performance is assessed with respect to precision and recall. The proposed techniques could be quite efficiently applied in a location-based service (LBS) system in which diverse types of data are integrated to support a variety of LBSs.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권2호
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• pp.179-186
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• 2008

위치 기반 장치의 발전과, GIS 기능의 확장 그리고 위치 정보기술들의 정확성과 가용성이 증가함에 따라서 위치 기반 서비스들의 새로운 영역에 대한 새로운 가능성이 나타나게 되었다. 데이터의 시간과 공간 형태에 따라서 정의되는 Relationship에 기인하여 시공간 데이터 마이닝 영역에서 공간에 대한 지식 검색이 증가할 경우 매우 큰 문제에 직면한다. 이 논문에서는 모바일 환경에서 시공간 패턴 마이닝을 위한 알고리즘들을 제안한다. 이동 패턴들은 All_MOP와 Max_MOP 두 개의 알고리즘을 활용하여 생성된다. 이 알고리즘들은 먼저 모든 빈발 패턴들을 탐사한 후 오직 최대의 빈발 패턴만을 탐사한다. 아울러, 제안한 기법과 기존의 DFS_MINE 기법의 수행 시간 비교를 통하여 제안한 기법이 수행시간에서 다소 우수한 것을 나타낸다. 이러한 제안접근법은 관광 서비스, 교통 서비스 등과 같은 위치 기반 서비스 등에 활용할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.569-577
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• 2014

사용자는 시간적, 공간적 상황에 따라 다양한 정보를 요구한다. 상황변화에 맞는 서비스 정보를 제공하는 것이 중요하다. 그러므로 사용자의 행동 및 서비스 이력의 최신정보를 기반으로 마이닝하여 최적의 서비스를 사용자에게 제공해야 한다. 본 논문에서는 시공간 정보 및 서비스 정보 온톨로지를 기반으로 사용자의 서비스 사용 이력을 이용하여 연관 있는 서비스 규칙을 탐색하기 위한 마이닝 방법을 제안한다. 이를 위해 서비스 온톨로지 계층에 대한 레벨 교차 기반의 연관 서비스 규칙을 발견한다. 제안된 마이닝 방법은 일정한 시간과 공간에 대한 시기별, 위치별, 연령별에 대한 연관 서비스 패턴을 발견할 수 있으므로 사용자의 상황변화에 양질의 서비스를 제공할 수 있는 기반이 된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.119-121
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• 2008

Pattern matching is increasingly being employed in various researches as health care service, RFID-based system, facility management, and surveillance. Geosensor filter correlates a data stream to match specific patterns in distribution environments. In this paper, we present a geosensor query language to represent efficiently declarative geosensor query. Geosensor operators are proposed to use for fast query processing in terms of spatial and temporal area in distribution environments. We also propose a geosensor filter to match new query predicates into incoming stream predicates. Our filter can reduce the volume of transmission data and save power consumption of sensors. It can be utilized the stream data mining system to process in real-time various data as location, time, and geosensor information in distribution environments.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.3-5
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• 2007

Many continuous queries are important to be process efficiently in a data stream environment. It is applied a query index technique that takes linear performance irrespective of the number and width of intervals for processing many continuous queries. Previous researches are not able to support the dynamic insertion and deletion to arrange intervals for constructing an index previously. It shows that the insertion and search performance is slowed by the number and width of interval inserted. Many intervals have to be inserted and searched linearly in a data stream environment. Therefore, we propose Hashed Multiple Lists in order to process continuous queries linearly. Proposed technique shows fast linear search performance. It can be utilized the systems applying a sensor network, and preprocessing technique of spatiotemporal data mining.

• Spatial Information Research
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• 제20권2호
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• pp.129-136
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• 2012

최근 ISO/TC211, OGC, INSPIRE 등 국제기구들을 중심으로 시맨틱 기술을 활용한 공간정보의 공유 노력이 진행되고 있다. 또한 스마트폰의 대중화와 소셜 네트워킹 서비스의 활성화로 인해 온라인 소셜 커뮤니티에서 이슈를 추출하기 위한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 응용 수준에서 가용한 공간정보 온톨로지는 부족한 실정이며, 소셜 네트워크 서비스에서의 공간정보 추출 역시 텍스트 마이닝을 통한 지오코딩 부분에 집중되어 있다. 따라서 소셜 미디어 정보에서 공간 현상을 추출하여 시맨틱 공간 지식으로 변환하기 위한 방법은 매우 유용하게 활용될 수 있다. 또한 공간 현상을 단순한 빈발 키워드가 아닌 연관 이슈의 형태로 사용자에게 제공함으로써 공간상에 발생하는 이슈에 대한 이해도를 향상 시킬 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 서비스의 하나인 마이크로 블로그를 기반으로 데이터를 수집하여 데이터 마이닝 기술을 접목하여 연관 이슈를 추출하고, 이를 시공간 지식으로 변환하기 위한 공간 이슈 온톨로지 모델을 제안하였다. 이를 통해 향후 관련 시스템의 개발을 위한 참조모델 및 공간 온톨로지 구축을 위한 모델로써 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.