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논문 기본 정보

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저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제12권 제2호
발행연도
2007.5
수록면
231 - 242 (12page)

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패턴 탐사에 관한 기존의 연구들[1,2,3,4,5,6,11,12,13]은 이동 객체의 위치 이력 데이터 집합에 대한 위치 일반화 접근법을 사용하지 않거나 사용해도 특정 공간상의 이동 패턴들 중 단순히 시공간 제약이 없는 빈발패턴만을 추출하므로, 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 스케줄링 경로와 같은 시공간 제약을 갖는 빈발 패턴탐사에는 적용하기 어렵다. 또한 패턴 탐사의 수행에 있어 기존의 기법들은 데이터베이스에 대한 반복 접근을 줄이기 위해 메모리 상에 패턴 트리를 생성하여 사용하므로 보다 많은 메모리 공간을 소요하게 된다. 따라서 이러한 기존 탐사 기법들의 문제점들을 해결하기 위한 보다 효율적인 패턴 탐사 기법이 필요한 실정이다. 효율적 탐사 기법을 개발하기 위하여 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합에 대한 탐사 수행 시간 및 탐사에 필요한 메모리 공간을 최소화하기 위해서 상세 수준의 데이터들을 의미있는 공간영역 정보로 변환하는 새로운 위치 일반화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 패턴 탐사의 전처리 과정에서 R*-Tree와 영역 Grid 해쉬테이블(AGHT:Area Grid Hash Table)을 기반으로 이동 객체의 위치 속성들을 2차원 공간영역으로 일반화하여 이동 시퀀스를 생성함으로써 효율적인 이동 객체의 공간 이동 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.
#이동 객체(Moving Object) #이동 패턴 탐사(Moving Pattern Mining) #위치 일반화(Location Generalization) #시공간 데이터 마이닝(Temporal Data Mining)

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 이동 객체와 공간 개념 계층
Ⅳ. 이동 객체의 위치 일반화
Ⅴ. 실험 및 성능평가
Ⅵ. 결론 및 향후 연구과제
참고문헌
저자소개

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
N. Mamoulis , 2004 , Mining, Indexing, and Querying Historical Spatio-Temporal Data , Proc. of the International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining google schola P. Stolotz , 1995 , Fast Spatio- Temporal Data Mining of Large Geophysical Datasets , Proc. of the International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining google schola J. D. Chung , 2002 , Temporal Pattern Mining of Moving Objects for Location-Based Service , Proc. of the 13th International Conference on Database and Expert Systems Applications google schola J. W. Lee , 2004 , Temporal moving pattern mining for location-based service , The Journal of Systems and Software 73 google schola S. Ramaswamy , 1998 , On the discovery of interesting patterns in association rules , the VLDB Conference google schola

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