데이타 축소와 군집화를 사용하는 시공간 데이타의 이산화 기법 (Discretizing Spatio-Temporal Data using Data Reduction and Clustering)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 / 15권 / 1호 / 57 ~ 61페이지
· 저자명 : 강주영, 용환승

초록

항목 기반의 순차 패턴 마이닝 기법들을 시공간 데이타에 적용하기 위해서는 시공간 속성 값에 대한 적절한 이산화가 필수적이다. 본 논문에서는 입력 데이타의 시공간적 상관 정보를 유지함과 동시에 데이타 수를 축소시킴으로써 마이닝 프로세스의 효율성을 높이는 이산화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 선 단순화를 사용하여 궤적에 대한 근사치를 구함으로써 마이닝 단계에서 처리할 데이타 크기를 축소시킨다. 또한 단순화 된 궤적을 유사한 시공간적 특성을 가지는 논리적 그룹으로 군집화하여 데이타의 분포를 고려한 이산화를 수행한다. 실험을 통해 제안된 기법이 마이닝 프로세스의 효율성을 높일 뿐 아니라 보다 직관적이고 해석이 용이한 패턴을 도출하는 것을 보였다.

영어초록

To increase the efficiency of mining process and derive accurate spatio-temporal patterns, continuous values of attributes should be discretized prior to mining process. In this paper, we propose a discretization method which improves the mining efficiency by reducing the data size without losing the correlations in the data. The proposed method first abstracts original trajectories into approximations using line simplification and then groups them into similar clusters. Our experiments show that the proposed approach improves the mining efficiency as well as extracts more intuitive patterns compared to existing discretization methods.

참고자료

· 없음