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일일 위치데이터 분석을 통한 이동패턴 모델
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  • 일일 위치데이터 분석을 통한 이동패턴 모델
저자명
김현욱,송하윤,Kim. Hyunuk,Song. HaYoon
간행물명
정보과학회논문지. Journal of KIISE. 컴퓨팅의 실제 및 레터
권/호정보
2013년|19권 12호|pp.683-687 (5 pages)
발행정보
한국정보과학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

본 논문에서는 인간의 이동모습을 모델링 하기위해 위치데이터를 일일 기반으로 분석하여 인간의 이동모습을 위치데이터가 나타내는 군집간의 이동으로 나타내고자 했다. 이를 위해 사람의 위치정보를 일일 기반 군집화를 통하여 공간상으로 봤을 때 위치데이터가 밀집되어 있는 곳이 군집이라고 정의했다. 이렇게 생성된 하나 이상의 군집은 사람이 특정기간 머문 장소이거나 한번 이상 방문했던 장소라고 여길 수 있다. 이러한 방식으로 위치데이터를 일일 기반으로 분석을 하게 되면 하루하루 동안 사람의 이동모습을 모델화 할 수 있으며, 이렇게 일일 기반으로 분석된 결과를 원하는 시간 간격이나 전체기간단위로 합쳐 분석을 하면 특정 시간 단위 별 혹은 전체 기간 동안의 이동모습을 모델화 할 수 있게 된다. 또한 분석된 결과는 지도상에 군집의 형태로 나타내어 시각적으로 전체적인 이동모습을 관찰할 수 있으며, 타 분야의 응용을 위해 이동패턴을 연속시간 마르코프 연쇄의 모습으로도 나타낼 수 있다.

기타언어초록

In this research a human mobility model construction process is presented from the daily mobility pattern identified by location clustering. An integrated model representing human mobility patterns can be established. Daily positioning data set is composed into human mobility model by location based clustering and thus a daily mobility model is composed. A location cluster stands for a set of considerable number of positioning data in terms of space and time. An integration of daily human mobility model will show overall human mobility model or human mobility model for a given period. The resulting human mobility model can be represented on geographical map so that the model can be identified visually and intuitively. The integrated human mobility model or daily human mobility model can be represented in Continuous Time Markov Chain which can be easily represented by matrixes for further application to other related fields.