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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 13 - 20 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2019.17.12.13
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궤적 마이닝(Trajectory mining)에서 사용자 이동 궤적의 이동성 모드(Mobility mode) (버스, 자가용, 기차등)을 인지하는 것은 더욱 정확한 정보를 추출하는 데 있어 매우 중요하다. 본 논문에서는 CNN(Convolution Neural Network)을 이용하여 사용자들의 이동궤적을 대중교통(버스) 이동궤적과 비 대중교통 이동궤적으로 분류하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 이동성 모드 분류방법에서는 실제 버스 운행 궤적을 이용하여 버스 탑승자의 이동궤적을 생성하는 방법을 이용하여 학습데이터를 확보한다. 수집한 사용자 궤적과 버스 운행 궤적을 이용해 생성한 레이블링된 궤적을 이용하여 CNN학습을 수행하고 그 결과로 도출한 학습 모델을 이용하여 수집한 사용자 궤적의 이동성 모드를 분류하는 접근 방법을 사용한다. 제안하는 방법을 이용하여 실제 사용자 궤적데이터에 대한 이동성 모드 분류 실험결과 분류 정확도가 95.98%를 보였다. 또한, 기존에 제안된 이동성 모드 분류방법과의 비교 실험을 통해 제안방법이 사용자 이동궤적에 대한 이동성 모드 분류에 더 적합함을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 CNN기반 이동성 모드 분류 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Z. Feng / 2016 / A survey on trajectory data mining : Techniques and applications / IEEE Access 4:2056~2067
Rui Chen / 2019 / Mobility Modes Awareness from Trajectories Based on Clustering and a Convolutional Neural Network / ISPRS International Journal of Geo-Information 8(5):208
http://www.wedrive.kr
S. Dabiri / 2018 / Inferring transportation modes from GPS trajectories using a convolutional neural network / Transportation research part C : emerging technologies 86:360~371
X. Liang / 2017 / A convolutional neuralnetwork for transportation mode detection based on smartphone platform / Proceedings of the IEEE 14th International Conference on Mobile Ad Hoc and Sensor Systems :338~342
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