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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.12
- 수록면
- 5,015 - 5,022 (8page)
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기존의 패턴 탐사 기법들은 대부분 객체가 갖는 공간 정보의 연속적인 변화에 대한 패턴 탐사는 가능하나, 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 하는 지점들에 대한 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 본 논문에서 는 Road Network 상의 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 최다 빈발 패턴과 시간 및 비용 등의 가중치를 복합적으로 고려하여 최적의 이동 경로를 탐색하는 방법(Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) algorithm)[13]을 이용하여, 공간 개념 계층에 따른 경로 탐색의 정확도를 분석한다. 분석의 결 과는 패턴 탐사 과정에 있어 공간 제약을 적용하여 검색 데이터 범위를 축소함으로써 데이터베이스 검색 시간을 최 소화함을 보이고, 또한 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려함으로써 효율적으로 최적 이동 패턴을 탐색하여 제공하도록 한다.
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참고문헌 (13)
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1. [학술대회논문] - O. Wolfson / 1999 / Tracking Moving Objects Using Database Technology in DOMINO / proc. on The Fourth Workshop on Next Generation Information Technologies and Systems : 112 ~ 119
2. [학술대회논문] - D. O. Kim / 2006 / STMPE : An Efficient Movement Pattern Extraction Algorithm for Spatio-temporal Data Mining / ,in proc.on International Conference on Computational Science and Its Applications(ICCSA), : 259 ~ 269
3. [학술대회논문] - N. Mamoulis / 2004 / Mining,Indexing and Querying Historical Spatio-Temporal Data / ,in proc.on the International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
4. [학술대회논문] - H.Cao, / 2005 / Mining Frequent Spatio-Temporal Sequential Patterns / ,in proc.on the 5th IEEE International Conference on Data Mining(ICDM), : 82 ~ 89
5. [기타자료] - Y.Huang, / 2006 / Finding Sequential Patterns from a Massive Number of Spatio-Temporal Events / ,SDM,SIAM
2. [학술대회논문] - D. O. Kim / 2006 / STMPE : An Efficient Movement Pattern Extraction Algorithm for Spatio-temporal Data Mining / ,in proc.on International Conference on Computational Science and Its Applications(ICCSA), : 259 ~ 269
3. [학술대회논문] - N. Mamoulis / 2004 / Mining,Indexing and Querying Historical Spatio-Temporal Data / ,in proc.on the International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
4. [학술대회논문] - H.Cao, / 2005 / Mining Frequent Spatio-Temporal Sequential Patterns / ,in proc.on the 5th IEEE International Conference on Data Mining(ICDM), : 82 ~ 89
5. [기타자료] - Y.Huang, / 2006 / Finding Sequential Patterns from a Massive Number of Spatio-Temporal Events / ,SDM,SIAM
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