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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이지윤 (이화여자대학교) 강영옥 (이화여자대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제31권 제3호
발행연도
2023.9
수록면
3 - 12 (10page)
DOI
10.7319/kogsis.2023.31.3.003

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

벡터 임베딩을 활용한 스마트폰 궤적의 이동 모드 분류
이지윤 ,  강영옥 대한공간정보학회지 2023.09 학술저널
벡터 임베딩을 활용한 스마트폰 궤적의 이동 모드 분류 방법
이지윤 ,  강영옥 대한공간정보학회 학술대회 2023.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 이동 궤적을 일정한 간격으로 분리하여 세그먼트를 추출하고 해당 구간의 이동 모드(travel mode)를 추론하였다. 특히 레이블이 없는 원시 데이터의 이동 모드를 효과적으로 분류하기 위하여 본 연구에서는 9개의 슬라이딩 윈도우(sliding window)를 사용하여 궤적으로부터 다양한 크기의 세그먼트(segment)를 추출하고, 오토인코더(auto-encoder)와 t-distributed stochastic neighbor embedding(t-SNE)를 활용하여 슬라이딩 윈도우에서 추출된 세그먼트를 벡터로 임베딩(embedding)하는 semantic segment to vector(SS2Vec) 방법론을 제안한다. 이는 각 세그먼트의 속성을 고려한 특징 추출을 기반으로 차원을 축소하기 때문에 클러스터링에서 정밀한 군집을 형성하는 것에 용이하여 추후 레이블이 없는 이동 궤적에서 이동모드를 분류할 때 도움이 될 것으로 판단된다.
#GPS 궤적 #이동 모드 분류 #궤적 표현 #벡터 임베딩 #자기지도 표현학습 #GPS Trajectories #Travel Mode Classification #Trajectory Representation #Vector Embedding #Self-Supervised Representation Learning

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 흐름 및 용어정의
4. 연구내용
5. 결론
References

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