정보과학회 논문지 B : 소프트웨어 및 응용
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
대용량의 GPS 데이터 분석을 위한 사용자 선호 경로 모델 표현 |
| 영문제목(English Title) |
Representation of User Preferred Route Model for Large-scale GPS Data Analysis |
| 저자(Author) |
최정화
이향진
박영택
Jung-Hwa Choi
Hyang-Jin Lee
Young-Tack Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 39 NO. 04 PP. 0315 ~ 0327 (2012. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
스마트폰에 내장된 센서를 통해 수집한 방대한 양의 사용자 위치 데이터를 관리하기 위해서는 GPS 데이터로부터 사용자의 이동 패턴을 분석하는 연구가 필요하다. 본 연구는 스마트폰 사용자의 대용량 GPS와 아울러 WiFi 데이터의 시간 관계와 그들 간의 위치 관련성을 고려하여 하나의 순차 모델로 표현하는 방법을 제안한다. 이 순차 모델이 사용자의 선호 경로 모델이 된다. 제안하는 방법은 다섯 가지 핵심 기술을 포함한다. 첫째, 사용자 위치 데이터를 획득하여 GPS 데이터 모델을 생성한다. 둘째, WiFi 맵에 의한 GPS 클러스터링 알고리즘을 이용하여 오차를 가지는 GPS를 실제 사용자가 존재한 위치로 보정한다. 다음으로 POI(point of interest) 발견 알고리즘을 이용하여 사용자의 관심지점을 찾는다. 넷째, 방향성을 고려한 유사 경로 클러스터링 알고리즘을 이용하여 이틀 이상의 궤적에서 추출된 순차적 POI들을 하나의 경로로 병합한다. 마지막으로 개념 그래프를 사용하여 병합된 하나의 경로를 선호경로 모델로 표현한다. 제안한 방법으로 한국의 한 캠퍼스에서 한 사용자가 두 달 동안 이동한 실제 GPS 데이터를 수집하여 실험하였다. 실험 결과는 주와 요일 단위로 클러스터링 한 결과, 사용자가 실제 이동한 시나리오와 비교하여 평균적으로 98% 이상 정확한 결과를 보였다. 제안한 방법은 대용량의 GPS 데이터로부터 하나의 사용자 선호 경로 패턴 또는 특정 요일 및 시간 별 사용자 패턴 분석에 활용될 수 있다.
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영문내용
(English Abstract) |
There is a growing need for large-scale GPS data in smart phone for management of user’s location data, particularly in terms of pattern analysis of user movement. The main contribution of this paper is a sequence model - that considers the temporal and spatial relation of the numerous GPS points with a recognized WiFi network at a point. The sequence model enables users to select their preferred route. The proposed method involves five key functions: (1) generating the GPS data model from user location data; (2) correcting the GPS error using the GPS clustering algorithm and WiFi map; (3) finding the preferred location by using the POI (point of interest) detection algorithm; (4)clustering at sequential POI that exceeds two days into a route by using the spatio-temporal similar route clustering algorithm; and (5)representing the preferred route model on the basis of the clustered route using a conceptual graph. The proposed method is experimentally validated using the actual trajectory data collected over two months, for a user at a university in Korea. The experimental results indicate an average success rate of around 98% on the basis of daily and weekly comparison between an actual scenario and clustered routes. Furthermore, the proposed method is useful for pattern analysis of the preferred route on a particular day or at a particular time, against large-scale real GPS location feeds.
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| 키워드(Keyword) |
스마트폰
대용량 GPS
선호 경로 모델
관심 지점
유사 경로 클러스터링
Smart Phone
Large-scale GPS
Preferred-route model
POI(Point of Interest)
Similar route clustering
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