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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제15권 제3호
발행연도
2009.3
수록면
145 - 153 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2009

대규모 궤적 데이타를 위한 데이타 마이닝 툴
이재길 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2009.03 학술저널

2004

히포크라테스 XML 데이타베이스 : 모델 및 액세스 통제 방법
이재길 ,  한욱신 ,  황규영 정보과학회논문지 : 데이타베이스 2004.12 학술저널

2000

오디세우스 객체지향 멀티미디어 데이타베이스 관리 시스템을 위한 웹 - 데이타베이스 게이트웨이의 설계 및 구현
이재길 ,  한욱신 ,  이민재 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2000.04 학술대회자료

초록· 키워드

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궤적(trajectory) 데이타는 실세계 어디에서든지 쉽게 찾아볼 수 있다. 최근 들어, 위성, 센서, RFID, 비디오 및 무선 통신 기술의 발전으로 말미암아 이동 객체를 체계적으로 추적하고, 많은 양의 궤적 데이타를 수집할 수 있게 되었다. 이에 따라, 궤적 데이타의 분석에 대한 필요성이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 대규모 궤적 데이타를 위한 마이닝 툴을 개발한다. 본 마이닝 툴에서는 가장 널리 사용되는 마이닝 연산인 집단화(clustering), 분류(classification), 이상치 발견(outlier detection)을 제공한다. 궤적 집단화는 공통적인 이동 패턴을 발견하며, 궤적 분류는 궤적에 기반하여 이동 객체의 범주를 예측하며, 궤적 이상치 발견은 나머지 궤적들과 크게 다르거나 일관적이지 않은 궤적을 발견한다. 본 마이닝 툴의 가장 큰 장점은 데이타 마이닝 도중에 부분 궤적 정보를 활용한다는 점이다. 본 마이닝 툴의 우수성은 다양한 실제 궤적 데이타 셋을 사용하여 입증되었다. 본 논문의 결과로 궤적 데이타 마이닝을 위한 실용적인 소프트웨어를 개발하였고 많은 실제 응용에 적용될 수 있을 것이라 사료된다.
#데이타 마이닝 #궤적 데이타 #집단화 #분류 #이상치 발견 #Data Mining #Trajectory Data #Clustering #Classification #Outlier Detection

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 궤적 데이타 마이닝 알고리즘
3. 궤적 데이타 마이닝 툴(tool)
4. 기존 집단화(clustering) 알고리즘 개선
5. 관련 연구
6. 결론
참고문헌

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