통계적 분석방법을 이용한 Stay Point 추출 연구

• 영문명: Extraction method of Stay Point using a Statistical Analysis
• 발행기관: 한국스마트미디어학회
• 저자명: 박진관(Jin Gwan Park) 오수열(Oh Soo Lyul)
• 간행물 정보: 『스마트미디어저널』Vol5, No.4, 1~15쪽, 전체 15쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.12.30

국문 초록

최근 모바일 기기가 발전함에 따라 사용자의 위치 수집 및 분석 방법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 사용자의 위치 분석 방법 중 궤적 데이터 마이닝은 사용자의 궤적을 바탕으로 의미 있는 정보를 추출하기 위해 사용된다. 궤적 데이터 마이닝을 수행하기 위해서는 사용자의 GPS 궤적을 분석하여 Stay Point를 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 기존의 Stay Point 추출 알고리즘은 두 가지의 임계값이 필요하며 해당 임계값들은 사용자가 임의로 설정함으로써 알고리즘의 신뢰도가 떨어지고, 실내에서 머문 지점과 실외에서 머문지점에 대한 구분이 없기 때문에 Stay Point 위치의 모호성이 높아지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 통계적 분석방법을 이용하여 SP를 추출하는 방법을 제안한다. 제안 알고리즘은 가우시안 확률분포를 사용하여 실내와 실외 SP를 각각 추출함으로써 SP 위치의 모호성을 개선하였다. 또한, 사용자가 임의로 설정하는 임계값이 없기 때문에 알고리즘의 신뢰도를 향상시켰다.

영문 초록

Recent researches have been conducted for a user of the position acquisition and analysis since the mobile devices was developed. Trajectory data mining of location analysis method for a user is used to extract the meaningful information based on the user s trajectory. It should be preceded by a process of extracting Stay Point. In order to carry out trajectory data mining by analyzing the user of the GPS Trajectory. The conventional Stay Point extraction algorithm is low confidence because the user to arbitrarily set the threshold values. It does not distinguish between staying indoors and outdoors. Thus, the ambiguity of the position is increased. In this paper we proposed extraction method of Stay Point using a statistical analysis. We proposed algorithm improves position accuracy by extracting the points that are staying indoors and outdoors using Gaussian distribution. And we also improve reliability of the algorithm since that does not use arbitrarily set threshold.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 관련 연구

Ⅲ. 본 론

Ⅳ. 실험환경 및 결과

Ⅴ. 결 론

키워드

궤적 데이터 마이닝 GPS 궤적 머문지점 의미기반 가우시안 확률분포 trajectory data mining gps trajectory stay point semantic threshold