시공간 이동 경로로부터 동시성을 고려한 그룹 주기적 패턴 마이닝Group periodic pattern mining considering concurrency from spatio-temporal trajectories

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통신 기술의 발달은 이동 경로 데이터의 분석에 대한 수요를 늘렸다. 이동 경로 분석 방법의 하나인 이동 경로의 주기적 패턴 마이닝은 특정 주기를 가지고 이동하는 객체들의 패턴을 찾아내는 작업이다. 의미 있는 정보 추출을 위해서는 일정 크기 이상의 객체 집합에서 동시에 나타나는 패턴을 고려해야 함에도, 선행 연구들은 개별 객체만을 다루거나 같은 주기적 패턴을 갖는 개별 객체들의 집합을 추출하는 것에 집중한다. 따라서, 본 논문에서는 다중 객체들이 함께 이동하는 ‘동시성’을 고려한 그룹 주기적 패턴 마이닝을 제안한다. 이를 위해, 추가 임곗값 ‘동시성’과 함께 그룹 주기적 패턴 마이닝을 재정의한다. 또한, 추가 연산으로 인한 수행시간 증가를 최소화하기 위해 데이터베이스 스캔을 줄이는 그룹 주기적 패턴을 찾는 알고리즘 G2P2C를 제안한다. 해당 알고리즘을 기반으로 이전 연구와 효율성을 비교하고, 각 임곗값에 따른 수행시간 변화를 확인하고 이에 대한 원인을 분석한다. 이때, 실제 데이터에서 약 62.2-96.8%의 성능 향상을 확인하였다.
Publisher
한국정보과학회
Issue Date
2022-08
Language
Korean
Citation

데이타베이스연구, v.38, no.2, pp.3 - 17

ISSN
1598-9798
URI
http://hdl.handle.net/10203/299483
Appears in Collection
CS-Journal Papers(저널논문)
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