궤적 데이터 스트림에서 동반 그룹 탐색 기법A Technique for Detecting Companion Groups from Trajectory Data Streams
- Other Titles
- A Technique for Detecting Companion Groups from Trajectory Data Streams
- Authors
- 강수현; 이기용
- Issue Date
- Dec-2019
- Publisher
- 한국정보처리학회
- Keywords
- Trajectory Data Stream; Companion Groups Detection; Stream Data Mining; 궤적 데이터 스트림; 동반 그룹 탐색; 데이터 스트림 마이닝
- Citation
- 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.8, no.12, pp 473 - 482
- Pages
- 10
- Journal Title
- 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
- Volume
- 8
- Number
- 12
- Start Page
- 473
- End Page
- 482
- URI
- https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/2659
- DOI
- 10.3745/KTSDE.2019.8.12.473
- ISSN
- 2287-5905
- Abstract
- 이동 객체의 데이터 스트림으로부터 객체들의 궤적을 분석하는 연구는 이미 이루어진 바가 있다. 그 중 같이 움직이는 객체들의 그룹, 즉 동반 그룹을 찾는 연구도 이미 존재한다, 이들 대부분은 서로 가까이 존재하는 객체들의 그룹을 탐색하기 위해 기존의 클러스터링 기법을 사용한다. 하지만 클러스터링에 기반한 방법들은 정확한 클러스터의 수를 미리 알 수 없거나 클러스터의 모양이나 크기를 제어할 수 없기 때문에 정확한 동반 그룹을 찾기 어려운 경우가 많다. 본 논문은 실시간으로 유입되는 궤적 데이터 스트림에서 기존의 클러스터링 기법이 아니라 사용자가 지정한 거리를 기반으로 동반 그룹을 탐색하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 서로 가까이 존재하는 객체들의 그룹을 주기적으로 탐색하며, 이 때 사용자가 지정한 거리 내에 존재하는 객체들의 그룹을 매우 효율적으로 찾아내는 기법을 사용한다. 또한 동반 그룹 및 그의 궤적만을 반환하는 기존 방법과 달리 제안 방법은 동반 그룹의 생성 시간과 지속 시간도 같이 알려준다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 제안 방법이 동반 그룹을 정확하고 매우 효율적으로 탐색할 수 있음을 보인다.
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