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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제25권 제8호
- 발행연도
- 2019.8
- 수록면
- 402 - 406 (5page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2019.25.8.402
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센서기술의 발달로 자동차나 사람으로부터 수집되는 이동경로 데이터의 양이 급증하고 있다. 이러한 이동경로 데이터로부터 유의미한 결과를 이끌어내기 위해서 현재까지 많은 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그 중 자연어 처리 등 타 분야에서 두각을 나타낸 딥러닝을 이용한 연구들이 최근 시도되었으나, 이동경로 데이터만의 고유한 특성을 효과적으로 인코딩하는 방법은 아직 많이 연구되지 않았다. 본 논문에서는 이동경로 데이터의 특성을 표현하는 인코딩 방법론 5가지와 그에 맞는 정규화과정을 소개하고, 이에 대한 비교실험을 통해 성능을 비교하고자 한다. Microsoft Geolife 데이터를 활용하여 LSTM기반의 딥러닝 모델을 학습하고 교통수단(Transportation Mode) 분류를 수행한 결과, 임베딩과 결합된 One-Hot Encoding 기반 정규화 방법론이 성능과 속도 측면에서 비교모델 중 가장 우수한 것으로 관측되었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 이동경로 데이터 인코딩
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후연구
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
Xiang Jiang, Erico N de Souza, Ahmad Pesaranghader, Baifan Hu, Daniel L. Silver, and Stan Matwin, TrajectoryNet: An Embedded GPS Trajectory Representation for Point-Based Classification Using Recurrent Neural Networks, Proc. of the 27th Annual International Conference on Computer Science and Software Engineering, pp. 192-200, 2017.
Jie Feng, Yong Li, Chao Zhang, Funing Sun, Fanchao Meng, Ang Guo, and Depeng Jin, DeepMove: Predicting Human Mobility with Attentional Recurrent Networks, Proc. of The Web Conference 2018, pp. 1459-1468, 2018.
Jae-Gil Lee, Jiawei Han, Xiaolei Li, and Hector Gonzalez, TraClass: Trajectory Classification Using Hierarchical Region-Based and Trajectory-Based Clustering, Proc. of The VLDB Endowment (PVLDB), Vol. 1, No. 1, pp. 1081-1094, 2008.
Hiroyuki Toda, Shuhei Yamamoto, and Takuya Nishimura, Spatio-temporal Activity Recognition Technology to Achieve Proactive Navigation, NTT Technical Review, Vol. 15, No. 8, pp. 1-6, 2017.
Alexandre de Brebisson, Etienne Simon, Alex Auvolat, Pascal Vincent and Yoshua Bengio, Artificial Neural Networks Applied to Taxi Destination Prediction, arXiv preprint arXiv:1508.00021, 2015.
Jie Feng, Yong Li, Chao Zhang, Funing Sun, Fanchao Meng, Ang Guo, and Depeng Jin, DeepMove: Predicting Human Mobility with Attentional Recurrent Networks, Proc. of The Web Conference 2018, pp. 1459-1468, 2018.
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