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궤적 데이터 스트림에서 동반 그룹 탐색 기법 = A Technique for Detecting Companion Groups from Trajectory Data Streams
저자
발행기관
학술지명
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학(KIPS Transactions on Software and Data Engineering)
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
473-482(10쪽)
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0
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There have already been studies analyzing the trajectories of objects from data streams of moving objects. Among those studies, there are also studies to discover groups of objects that move together, called companion groups. Most studies to discover companion groups use existing clustering techniques to find groups of objects close to each other. However, these clustering-based methods are often difficult to find the right companion groups because the number of clusters is unpredictable in advance or the shape or size of clusters is hard to control. In this study, we propose a new method that discovers companion groups based on the distance specified by the user. The proposed method does not apply the existing clustering techniques but periodically determines the groups of objects close to each other, by using a technique that efficiently finds the groups of objects that exist within the user-specified distance. Furthermore, unlike the existing methods that return only companion groups and their trajectories, the proposed method also returns their appearance and disappearance time. Through various experiments, we show that the proposed method can detect companion groups correctly and very efficiently.
더보기이동 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.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2012-10-31 | 학술지명변경 | 한글명 : 소프트웨어 및 데이터 공학 -> 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 | KCI등재 |
2012-10-10 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보처리학회논문지B -> 소프트웨어 및 데이터 공학외국어명 : The KIPS Transactions : Part B -> KIPS Transactions on Software and Data Engineering | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2000-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.35 | 0.35 | 0.28 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.23 | 0.19 | 0.511 | 0.06 |
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