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저자정보
김제민 (숭실대학교) 양승국 (숭실대학교) 백혜정 (전주기전대학) 전명중 (숭실대학교) 박영택 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 제39권 제4호
발행연도
2012.8
수록면
260 - 269 (10page)

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지능형 시스템이 사용자에게 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 현재 위치를 인지하고 있어야 한다. 따라서 각 개인이 특정 장소로 이동하는 사용자 경로 정보는 위치 기반 서비스를 제공하기 위한 좋은 자료가 된다. 개인 경로를 학습하기 위해서는 사용자의 위치와 이동 궤적을 표현한 자료가 필요하다. 사용자의 이동 정보를 파악하기 위한 지표로 GPS가 많이 사용되고 있다. 그러나 일반적으로 GPS는 수신 오류율로 인해 사용자의 위치 좌표가 부정확하게 수신될 수 있다. 또한 많은 양의 좌표로 구성된 GPS 이력을 기반으로 이동 경로를 계산할 경우 높은 시간 복잡도를 보일 수 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위해서 근거리 영역에서의 효과적인 이동 경로 학습 기법을 제안한다. 본 기법은 GPS 좌표의 오류 검출, 이동 궤적의 단순화, 경로 결정의 세 단계로 구성된다. GPS 좌표의 오류 검출은 이웃하는 좌표간의 속도, 각도 및 와이파이 신호의 강도 차이를 통하여 부정확하게 수신된 좌표를 검출하고, 이동궤적의 단순화는 수신된 좌표 중에서 이동 궤적의 특징을 잘 반영하는 좌표를 결정하며, 경로의 유사성 검출은 개인 경로 인지를 위해 유사성이 높은 이동 궤적을 선별하는 과정이다. 본 논문에서 제안하는 기법은 특히 학교와 같은 근거리 범위 내에서 개인 이동 경로를 파악하는데 효과적으로 적용될 수 있다.
#데이터 마이닝 #경로 학습 #위치 기반 서비스 #Data Mining #Route Prediction #Location Based Service

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 근거리 영역에서의 개인 이동 경로 학습
4. 실험 및 평가
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (14)

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이 논문의 저자 정보

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