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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김지연 (이화여자대학교) 강영옥 (이화여자대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제31권 제3호
발행연도
2023.9
수록면
27 - 36 (10page)
DOI
10.7319/kogsis.2023.31.3.027

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

스마트폰 GPS 궤적의 시공간 맥락정보 벡터 임베딩을 활용한 생활 패턴 탐색 프레임워크
김지연 ,  강영옥 대한공간정보학회지 2023.09 학술저널
스마트폰 GPS 궤적의 벡터 임베딩을 활용한 생활패턴 탐색
김지연 ,  강영옥 대한공간정보학회 학술대회 2023.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구의 목적은 스마트폰 global positioning system(GPS) 궤적 데이터로부터 체류 지점의 시공간 맥락정보를 생성하고, 이를 활용하여 사용자들의 생활 패턴을 분석하는 프레임워크를 제시하는 것이다. 공간을 중심으로 정보를 추출하는 기존 연구와 달리 체류 지점을 추출한 후, 시간을 10분 단위로 나누고 각 시간대에 해당하는 poi(point of interest) 정보를 입력하는 방식을 통해 시공간적 맥락정보를 생성하였다. 생성된 시공간 정보를 벡터로 임베딩한 후 고차원의 정보를 딥러닝 기반 표현학습의 일종인 오토인코더(auto-encoder)와 t-distributed stochastic neighbor embedding(t-SNE)를 통해 저차원으로 축소한 후 최종목표인 사용자 그룹화를 위해 hierarchical density-based spatial clustering of applications with noise(HDBSCAN)을 활용하는 프레임워크을 제안하였다. 안양시 거주민 49명으로부터 수집한 스마트폰 GPS 데이터를 활용하여 본 연구에서 제시한 프레임워크로 생활패턴을 분석하였다. 이를 통해 시공간적 맥락을 기반으로 생활패턴이 유사한 집단을 구별해낼 수 있었다.
#스마트폰 GPS궤적 #맥락정보 #벡터 임베딩 #표현학습 #오토인코더 #t-SNE #HDBSCAN #생활패턴 마이닝 #smartphone GPS trajectory #contextual information #vector embedding #representation learning #auto-encoder #t-distributed stochastic neighbor embedding(t-SNE) #Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (HDBSCAN) #life pattern mining

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 선행연구
3. 데이터 수집 및 연구방법
4. 연구결과
5. 결론
References

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