오류 GPS 데이터의 필터링을 위한 OCSVM 파라미터의 최적화 조건에 대한 연구

국문 초록 (Abstract)

인간이 경로나 이동수단을 선택하는데 있어 특정한 패턴이 발생하며 예측 가능함이 증명되어 있다. 또한 인간은 매번 랜덤한 장소를 가는 것이 아니라 집 학교 직장 등의 특정 장소만을 가게 된다. 인간의 위치 파악을 위하여 일반적으로 상용화된 위성 위치 확인 시스템(Global Positioning System: GPS)에서 획득한 위치 정보를 사용한다. 그러나 이러한 GPS데이터는 측정 환경에 영향을 받아 오류를 포함한다. 본 논문에서는 특정인의 이동패턴을 나타내는 GPS(Global Positioning System) 정보 중 이러한 오류를 필터링(Filtering)하기 위한 기초적 방법을 제시한다. 오류 데이터의 필터링을 위하여 OCSVM(One-class SVM)과 그 커널함수(Kernel Function)로 RBF(Radial Basis Function)를 이용하며 이 때 사용자가 조절 가능한 RBF 커널함수의 파라미터 값의 최적화 된 조건을 찾고자 하였다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 관련연구
• 3. 실험
• 4. 실험결과
• 5. 결론
• 6. 추후 연구
• 참고문헌