R*-Tree와 Grid를 이용한 이동 객체의 위치 일반화 기법

고현(Ko Hyun),김광종(Kim Kwang Jong),이연식(Lee Yon Sik) 한국컴퓨터정보학회 2007 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.12 No.2

패턴 탐사에 관한 기존의 연구들[1,2,3,4,5,6,11,12,13]은 이동 객체의 위치 이력 데이터 집합에 대한 위치 일반화 접근법을 사용하지 않거나 사용해도 특정 공간상의 이동 패턴들 중 단순히 시공간 제약이 없는 빈발패턴만을 추출하므로, 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 스케줄링 경로와 같은 시공간 제약을 갖는 빈발 패턴탐사에는 적용하기 어렵다. 또한 패턴 탐사의 수행에 있어 기존의 기법들은 데이터베이스에 대한 반복 접근을 줄이기 위해 메모리 상에 패턴 트리를 생성하여 사용하므로 보다 많은 메모리 공간을 소요하게 된다. 따라서 이러한 기존 탐사 기법들의 문제점들을 해결하기 위한 보다 효율적인 패턴 탐사 기법이 필요한 실정이다. 효율적 탐사 기법을 개발하기 위하여 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합에 대한 탐사 수행 시간 및 탐사에 필요한 메모리 공간을 최소화하기 위해서 상세 수준의 데이터들을 의미있는 공간영역 정보로 변환하는 새로운 위치 일반화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 패턴 탐사의 전처리 과정에서 R*-Tree와 영역 Grid 해쉬테이블(AGHT:Area Grid Hash Table)을 기반으로 이동 객체의 위치 속성들을 2차원 공간영역으로 일반화하여 이동 시퀀스를 생성함으로써 효율적인 이동 객체의 공간 이동 패턴 마이닝을 유도할 수 있다. The existing pattern mining methods[1,2,3,4,5,6,11,12,13] do not use location generalization method on the set of location history data of moving object, but even so they simply do extract only frequent patterns which have no spatio-temporal constraint in moving patterns on specific space. Therefore, it is difficult for those methods to apply to frequent pattern mining which has spatio-temporal constraint such as optimal moving or scheduling paths among the specific points, And also, those methods are required more large memory space due to using pattern tree on memory for reducing repeated scan database. Therefore, more effective pattern mining technique is required for solving these problems. In this paper, in order to develop more effective pattern mining technique, we propose new location generalization method that converts data of detailed level into meaningful spatial information for reducing the processing time for pattern mining of a massive history data set of moving object and space saving. The proposed method can lead the efficient spatial moving pattern mining of moving object using by creating moving sequences through generalizing the location attributes of moving object into 2D spatial area based on R*-Tree and Area Grid Hash Table(AGHT) in preprocessing stage of pattern mining.

시공간 이동 패턴 추출을 위한 효율적인 알고리즘

박지웅,김동오,홍동숙,한기준,Park, Ji-Woong,Kim, Dong-Oh,Hong, Dong-Suk,Han, Ki-Joon 한국공간정보학회 2006 한국공간정보시스템학회 논문지 Vol.8 No.2

최근 들어 이동 객체의 이력 (history) 데이타에서 이동 객체의 이동 패턴, 즉 연속되는 시간 영역에서 반복적으로 발생되는 공간 이동 경로와 같은 다양한 지식을 추출하여 활용하는 응용 서비스의 활용성이 점점 증대되고 있다. 그러나 기존의 이동 패턴 추출 방법은 최소지지도(minimum support)가 낮은 경우에 많은 수의 후보 이동 패턴이 생성되고 이로 인하여 수행 시간과 소요 메모리가 급격히 증가하게 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 대용량의 시공간 데이타 집합으로부터 이동 객체의 이동 패턴을 효율적으로 추출하기 위한 STMPE(Spatio-Temporal Moving Pattern Extracting) 알고리즘을 제안한다. STMPE 알고리즘은 시공간 데이타를 일반화시킴으로서 메모리 사용량을 최소화할 수 있으며, 단기 이동 패턴을 작성하여 유지하기 때문에 데이타베이스 스캔 횟수를 최소화할 수 있다. STMPE 알고리즘은 모든 부분에서 시간 정보를 갖는 다른 시공간 이동 패턴 추출 알고리즘보다 최소지지도가 낮아질수록, 이동 객체의 수가 증가할수록, 시간 분할 횟수가 많아질수록 더욱 뛰어난 성능을 보였다. With the recent the use of spatio-temporal data mining which can extract various knowledge such as movement patterns of moving objects in history data of moving object gets increasing. However, the existing movement pattern extraction methods create lots of candidate movement patterns when the minimum support is low. Therefore, in this paper, we suggest the STMPE(Spatio-Temporal Movement Pattern Extraction) algorithm in order to efficiently extract movement patterns of moving objects from the large capacity of spatio-temporal data. The STMPE algorithm generalizes spatio-temporal and minimizes the use of memory. Because it produces and keeps short-term movement patterns, the frequency of database scan can be minimized. The STMPE algorithm shows more excellent performance than other movement pattern extraction algorithms with time information when the minimum support decreases, the number of moving objects increases, and the number of time division increases.

스마트카드 빅데이터를 이용한 서울시 지하철 이동패턴 분석

김관호(Kwanho Kim),오규협(Kyuhyup Oh),이영규(Yeong Kyu Lee),정재윤(Jae-Yoon Jung) 한국전자거래학회 2013 한국전자거래학회지 Vol.18 No.3

지리적으로 인접되어 있으면서 이동관점에서 같은 역할을 수행하는 Zone의 파악은 사람들의 이동흐름을 이해하고 도시개발 및 이동편의성 개선 등을 위한 중요한 정보로 활용된다. 그러나 기존의 연구는 특정 지점간의 이동과 Zone 발견을 개별적으로 수행하여, 거시적 관점에서의 이동패턴을 이해하는 데에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 스마트카드 전자거래 빅데이터로부터 Zone들을 발견하고 동시에 Zone들 간의 관계를 설명하는 클러스터링 기반의 이동패턴 분석기법을 제안한다. 또한, 설명력과 종속성 관점에서 이동패턴을 정량적으로 평가하는 지표를 제안한다. 제안된 분석기법을 이용하여 서울시 지하철에서 수집된 실 데이터를 분석하여 서울시에서의 이동패턴을 밝혀내고 시각화하였다. Discovering zones which a1re sets of geographically adjacent regions are essential in sophisticated urban developments and peoples movement improvements. While there are some studies that separately focus on movements between particular regions and zone discovery, they show limitations to understand people’s movements from a wider viewpoint. Therefore, in this research, we propose a clustering based analysis method that aims at discovering movement patterns, which involves zones and their relations, based on a big data of smart card transaction systems. Moreover, the effectiveness of discovered movement patterns is quantitatively evaluated by using the proposed metrics. By using a real-world dataset obtained in Seoul metropolitan subway networks, we investigate and visualize hidden movement patterns in Seoul.

유아의 수학 패턴 과제 유형에 대한 시선 이동 특징 분석

강민정(Kang, Min Jung) 학습자중심교과교육학회 2020 학습자중심교과교육연구 Vol.20 No.11

본 연구는 수학 패턴 유형에 대한 유아의 시선 이동 특징을 분석하였다. 이를 위해 시선추적 방법을 활용하여 유아가 어떤 유형의 패턴 과제를 가장 잘 해결하는지, 과제 해결과정에서 시선이 어느 부분에 오래 머물고, AOI 간 시선이 어떻게 이동하는지를 통해 문제해결 과정을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 만 4세아를 대상으로 패턴 생성방식인 반복, 대칭, 회전 패턴과 표현형태인 그림, 숫자로 제시된 6개의 과제에 대한 정답률, 시선전환, 히트맵을 분석하였다. 연구결과에 의하면 첫째, 패턴 과제 정답률은 반복, 대칭 순으로 높았으며 회전 패턴이 가장 낮았다. 둘째, 패턴 과제에 대한 AOI 간 시선전환의 경우 패턴 생성방식과 표현형태 모두에서 유의한 차이가 있었으며, 문제와 예답 간의 시선전환 빈도가 가장 많았다. 셋째, 수학 패턴 과제에 대한 히트맵 분석에서 패턴 과제 모두에서 문제와 답지 중 문제 부분에 더 많은 시선고정을 보였다. 이상의 연구결과는 유아가 어떤 과제를 어려워하는지 그래서 어떤 순서로 패턴 과제를 제시하며 어떤 과정을 통해 패턴을 이해하고 문제를 추론 및 해결하는지에 대한 구체적 정보를 제공하고 있다. In this study, we have explored the pattern problem solving process by using the eye-tracking method through what types of pattern tasks young children are good at solving, where fixations appear in the task resolution process, and how fixation switches appear between AOIs. The answer rate, fixation switches and heat map for six tasks were analyzed according to pattern generation method and type of expression for 4-year-old children. The research results are as follows. First, the answer rate was the highest with the repetition pattern, and the symmetric pattern was the second highest. Rotation patterns were equally the lowest. Second, there have been significant differences in both pattern generation methods and type of expression between AOIs in fixation switch for pattern tasks, and the frequency of fixation switch between questions and answers was the highest. Third, in the heat map analysis for the math pattern task, more eye fixation was shown in the problem part of both the problem part and the answer part in all the pattern task. The above findings are meaningful in that they provide specific information about how to present pattern tasks to young children, what tasks are difficult, and how young children understand patterns and deduce and solve problems.

STMP/MST와 기존의 시공간 이동 패턴 탐사 기법들과의 성능 비교

이연식 ( Yonsik Lee ),김은아 ( Euna Kim ) 한국인터넷정보학회 2009 인터넷정보학회논문지 Vol.10 No.5

시공간 이동 패턴 탐사는 특성상 방대한 시공간 데이터의 분석 및 처리 방법에 따라 패턴 탐사의 성능이 좌우된다. 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들[1-10]이 가진 패턴 탐사 수행 시간이나 패턴 탐사 시 사용되는 메모리양이 증가하는 문제를 해결하기 위해 일부 기법에서 몇 가지 방법을 제시하였으나 아직 미비한 실정하다. 이에 선행 연구로 방대한 시공간 이동 데이터 집합으로부터 순차적이고 주기적인 빈발 이동 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 STMP/MST 탐사 기법[11]을 제안하였다. 제안된 기법은 해시 트리 기반의 이동 시퀀스 트리를 생성하여 빈발 이동 패턴을 탐사함으로써 탐사 수행 시간을 최소화하고, 상세 수준의 이력 데이터들을 실세계의 의미있는 시간 및 공간영역으로 일반화하여 탐사 시 소요되는 메모리양을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 STMP/MST 탐사 기법의 효율성을 검증하기 위해서 탐사 대상 데이터양과 최소지지도를 기준으로 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들과 탐사 수행 성능을 비교하고 분석한다. The performance of spatio-temporal moving pattern mining depends on how to analyze and process the huge set of spatio-temporal data due to the nature of it. The several method was presented in order to solve the problems in which existing spatio-temporal moving pattern mining methods[1-10] have, such as increasing execution time and required memory size during the pattern mining, but they did not solve properly yet. Thus, we proposed the STMP/MST method[11] as a preceding research in order to extract effectively sequential and/or periodical frequent occurrence moving patterns from the huge set of spatio-temporal moving data. The proposed method reduces patterns mining execution time, using the moving sequence tree based on hash tree. And also, to minimize the required memory space, it generalizes detailed historical data including spatio-temporal attributes into the real world scopes of space and time by using spatio-temporal concept hierarchy. In this paper, in order to verify the effectiveness of the STMP/MST method, we compared and analyzed performance with existing spatio-temporal moving pattern mining methods based on the quantity of mining data and minimum support factor.

북동아시아 종관기상장 유형에 따른 황사발생 및 이동 특성 분석

유지은,김재민,김광년,최경배,조용한,박선주,이윤곤 한국기상학회 2021 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10

황사는 중국 사막 지역의 모래 입자가 바람을 타고 이동하는 현상으로 발원지뿐만 아니라 풍하 측지역에서 인간의 호흡기 질환 유발, 경제적 피해 등 악영향을 미친다(이석 1991). 한반도 지역에서 관측되는 황사 빈도는 발원지의 황사 발원 빈도 /강도뿐만 아니라 상·하층의 대기 순환 패턴에 의한 황사 이동과 밀접한 연관성이 있음이 연구된 바 있다(전종갑 외 1999). 본 연구에서는 2000년부터 2019년까지 20년 기간 동안 중국에서 발원된 황사의 이동 경로를 분류하여 황사 유입 경향을 파악하고, 이동 경로에 따른 종관기상장 패턴의 특징을 찾아내고자 한다. 이를 위해 SYNOP 지상 종관기상관측소 자료 기반으로 중국 고비사막과 황토고원에서의 황사발원 날짜를 선정하고 위성자료인 MODIS AOD와 OMI AI 자료, 그리고 NCEP 기상재분석장 자료를 이용하여 황사 발원일로부터 1~2일 동안의 이동 경로에 따라 5가지 유형으로 분류하였다. 또한 분류된 유형에 따라 지위고도, 해면기압, 연직속도 등의 특성을 분석하였다. 황사 발원은 전반기 10년 동안 2,219건, 후반기 10년 동안 2,003건이었다. 전체 발원일 중 한반도 유입 사례는 25%, 이동 도중 소멸한 사례는 55%, 한반도 북쪽으로 이동한 사례는 12%, 한반도 남쪽으로 이동한 사례는 2%, 한반도 상공으로 수송되었으나 지상관측 되지 않은 사례는 6%로 분류되었다. 황사가 주로 수송되는 봄철에 대해 이동 유형별 기상장 분석을 진행한 결과, 한반도 북동쪽에 저기압 중심이 위치하면서 기압골이 한반도를 지날 때 황사가 한반도로 유입되기 유리했다. 한편, 같은 위치에 저기압이 위치하더라도 기압골이 한반도 북쪽에 치우쳐 빠르게 이동할 경우, 황사는 한반도 북쪽으로 이동하여 남한 지역에서 관측되지 않았다. 또한 한반도를 중심으로 북동쪽에 고기압, 북서쪽에 저기압 중심이 위치할 경우, 강한 북서풍에 의해 황사가 한반도 남쪽 해상 부근으로 수송되었으며 반대로 기압 차이가 약해 풍속이 약할 경우 수송 도중 소멸했다. 본 연구에서 분석한 황사 이동 유형별 종관기상장 패턴은 한반도 황사 감시 및 예보에 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

경기도 가구이동과 유입가구 특성에 관한 연구

이외희,임지현 경기연구원 2019 정책연구 Vol.- No.-

이동이 가구주와 가구구성원의 특성에 따라 주로 가구 단위로 결정되기 때문에 인구이동을 가구단위로 살펴보는 것이 중요하다. 가구나 인구의 이동 총량은 과거보다 감소하고 있으나 경기도는 여전히 순이동 수가 양(+)의 방향으로 나타나고 있다. 이는 서울에서의 유입이 주를 이루고 있기 때문으로, 당분간 이러한 기조는 계속될 것으로 예상된다. 본 연구에서는 수도권과 경기도 시군의 전출입 가구 특성, 수도권과 경기도 시군의 유입가구 특성을 중심으로 살펴보았다. 수도권은 비수도권과의 순이동 가구수가 2018년 기준 65,633가구로 이중 서울이 49,575가구, 경기도가 15,320가구, 인천이 738가구를 차지하고 있다. 수도권에서 수도권으로의 전입과 전출이 각각 89.2%, 91.9%로 약 90%대를 이루고 있으며 비수도권과는 약 10%의 전출입이 이루어지고 있다. 경기도는 과거보다 서울에서의 전출입이 감소하고 경기도 내에서의 이동이 보다 활발해지고 있다. 경기도 시군의 전출입 규모는 수원시, 성남시, 용인시, 고양시, 부천시의 대도시 중심으로 이루어지고 있으나, 최근 화성시 등 신도시 건설이 이루어진 지역에서 전입이 크게 증가하고 있다. 유입가구의 특성은 1인 가구의 이동비율이 높게 나타나 전국 평균은 60.6%, 서울이 64.9%이며, 경기는 이보다 낮은 54.9%를 보이고 있다. 유입가구주의 연령대를 살펴보면 전국의 경우 30대, 40대, 20대, 50대 순으로 나타나고 있다. 그러나 서울은 20대가 가장 비율이 커 청년층 가구의 이동이, 경기는 30대, 40대, 50대의 순으로 나타나 중장년층 가구의 이동이 많은 것을 알 수 있다. 이동사유로는 전국의 경우 주택, 직업, 가족, 교통 순으로, 1인 가구의 경우 주택의 비율이 상대적으로 낮고, 직업의 비율이 높게 나타나고 있다. 유입가구주의 연령별 이동사유를 살펴보면 20대의 경우 전국/서울/경기 모두 직업, 주택, 가족 또는 교육(서울) 순으로, 30대 이상은 주택, 직업, 가족, 교육 순으로 나타나고 있다. 연령대가 높아질수록 주택의 비율이 높아지고 직업의 비율이 낮아지고 있다. 관외 유입가구의 경우 1인 가구 비율이 더 높고, 가구주 연령대는 더 낮으며, 이동사유로는 직업이 상대적으로 높게 나타났다. 경기도 시군별 유입가구 특성을 관외이동 중심으로 살펴보면 1인 가구의 경우 양적으로는 서울주변(김포시, 고양시, 남양주시, 성남시, 용인시)과 경기남부 서해안권역(안산시, 화성시, 평택시)이 많으나, 비율은 경기도 외곽지역이 높은 것이 특징이다. 경기도 관외 유입가구주의 연령대 비율은 30대, 20대, 40대, 50대 순이다. 그러나 이와 달리 20대가 1순위로 나타나는 시군은 수원시, 안산시, 이천시, 안성시, 포천시, 연천군이며, 50대가 1순위로 나타나는 시군은 가평군, 양평군, 여주시가 해당된다. 관외 이동사유로는 주택, 직업, 가족, 교통, 교육 순이나 직업이 1순위로 나타나는 시군은 13개 시군이 해당된다. 이중 연천군이 65.3%로 가장 높고, 이천시, 평택시가 60%를 보이고 있다. 직업의 경우 양적 규모에서는 경기남부의 서해안권역(화성시, 평택시, 오산시, 수원시, 성남시, 용인시) 중심으로 높게 나타나나, 비율은 경기 북부와 남부 외곽(연천군, 포천시, 평택시, 안성시, 이천시) 중심으로 높게 나타나고 있다. 이러한 유입가구의 특성을 바탕으로 도시정책에 대한 시사점을 지역과 관련지어 제시하였다. 즉, 이동이 많은 1인 가구를 고려한 주택정책, 20대 이동사유를 고려한 젊은 층 유입을 위한 정책, 서울 인접도시의 30~40대 유입 특성을 반영한 주거 및 교육환경 조성, 50~60대 이상의 고령가구비율이 높은 지역의 고령친화사회 조성을 제안하였다. 또한 장기적, 광역적 관점에서는 인구감소에 대비하여 지역적 특성을 고려한 2중적인 전략, 전입과 전출패턴을 고려한 광역생활권 형성에 대해 제안을 하였다. The purpose of the study is to investigate migration flows of households in Gyeonggido. The number of net migration between the capital and the other area is 65,633 households in 2018 including 49,575 in Seoul, 15,320 in Gyeonggido, and 738 in Incheon. Seoul has greater influences than any other capital region in migration with non-capital areas. The influence of Seoul has decreased in the capital region and the migration within each jurisdiction has increased instead. Migration stock is bigger in large cities such as Suwon, Seongnam, Yongin etc. and the number of in-migration has also increased in new large residential areas such as Hwaseong and Hanam. Characteristics of in-migration households are investigated based on the number of household members, householder ages, and in-migration reasons. The share of single households in in-migration is higher than that of households with more than 2 people. The national average is 60.6%, Seoul at 64.9%, and Gyeonggi at 54.9%. Ages of in-migration householder showed in the order of 30s, 40s, 20s, and 50s. Reasons for migration showed in order of housing, occupation, family, and transportation nationwide. In-migration household characteristics of Gyeonggido showed high rates of 30-40s, of in-migration reasons related housing, and of households with more than 2 people. The study also investigates specifically the characteristics of in-migration households by city and county in Gyeonggido. Based on the characteristics of these in-migration households, the implications for urban policy were presented in relation to each region. It is suggested that housing policy should be considered for single households with high mobility and jobs should be created to attract young people based on the reason for moving in 20s. Also decent residential and educational environment should be developed for 30-40’s inflows in neighboring cities in Seoul. It is proposed that an aging-friendly society should be developed in areas such as Gapyeong and Yangpyeong with high in-migrant rates of aged household. Moreover, the study suggests strategies in long-term and regional perspectives.

이동통신 서비스 사업자의 기술혁신패턴과 기업성과에 관한 연구

류희숙 경성대학교 산업개발연구소 2010 산업혁신연구 Vol.26 No.2

기술혁신연구는 주로 제조업을 중심으로 이루어져 왔으나, 1990년대 이후 서비스 산업에서 기술혁신을 통해 새로운 시장이 창출되는 과정과 R&D 투자 행태, 서비스 기업의 신기술 도입과 활용, 그리고 서비스 산업의 혁신이 제조업과 다른 차이점들에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 서비스 산업의 기술혁신에 대한 연구가 주로 서비스 업종별 횡단적 분석 중심으로 진행되었고 산업 발전에 따라 서비스의 유형이 어떻게 변화되는 지에 관한 종단적 분석은 시도되지 않았던 것을 보완하여 한국 이동통신 서비스 산업의 시장규모 성장에 따른 이동통신사업자의 기술개발활동의 발전과정을 사례로 기술혁신패턴 변화를 분석하였다. 특히 본 연구에서는 서비스사업자의 기술혁신을 서비스제품혁신과 서비스공정혁신으로 구분하고, 신규 서비스 출시를 기술기반서비스와 시장기반서비스로 구분하여 혁신패턴을 분석하였는데, 여기에는 특허데이터와 서비스 출시 데이터가 사용되었다. 특허데이터는 한국특허정보원의 데이터베이스를 사용하였고 서비스 출시 데이터는 각 사업자가 발표한 자료를 토대로 정리하였다. 연구 결과, 이동통신 서비스 사업자의 기술혁신과정에서 기술공급자인 단말기 업체의 기술발전과 정부의 통신사업자 추가 도입, 단말기보조금 지급, 번호이동성 보장에 대한 규제에 따라 기술혁신과 서비스 출시가 변화함을 볼 수 있었다. 특히 선두기업은 기술혁신과 신규 서비스 출시에 있어서 우위를 유지하고 있는데 이는 경영성과가 좋은 기업이 기술혁신에 자원을 투입하고 그 결과로 활발한 기술혁신이 일어나기 때문으로 해석된다. 본 연구는 이동통신 서비스 기업의 혁신과정에 대해 특허자료를 통해 실증적 분석을 했다는 것과 정부규제가 완화되고 경쟁이 증가하는 정보통신 산업에서 기업의 향후기술전략에 대한 시사점을 제공했다는 데에 의의가 있다. 본 연구는 한국 이동통신 서비스 산업만을 대상으로 기술혁신패턴을 분석한 것이므로, 향후 금융, 소매업, 교통 서비스 등 타 서비스 산업에 대한 기술혁신패턴 연구로 확장하여 일반화 가능성을 높일 수 있을 것이다.

이동객체 위치 일반화를 이용한 시공간 이동 패턴 탐사

이준욱,남광우,Lee, Jun-Wook,Nam, Kwang-Woo 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지D Vol.10 No.7

현재의 이동객체를 기반으로 하는 다양한 시공간 응용환경에서의 서비스 지원 시스템 개발을 위하여 중요한 문제 중의 하나는 방대한 이동객체의 위치 이동 데이터로부터의 의미 있는 지식인 시공간 이동 패턴을 탐사하는 것이다. 이를 위하여 시간적 위상관계, 공간적 위상관계 그리고 시공간적 위상관계에 대한 접근이 지식 탐사를 위하여 고려되어야 한다. 이 논문에서는 효율적인 시공간 이동 패턴 탐사 기법인 MPMine 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법은 시간 제약조건과 공간 제약조건 등을 함께 괴려하며 또한 공간 위상 연산인 contain()을 이용한 공간 개념화를 수행할 수 있다. 제안한 기법은 기존의 일반적인 시간 패턴 탐사 기법과 달리 이동객체 데이터 집합으로부터 위치 및 일반화를 통하여 탐색 공간을 줄일 수 있어 효율적으로 유용한 이동 패턴을 탐사할 수 있다. Currently, one of the most critical issues in developing the service support system for various spatio-temporal applications is the discoverying of meaningful knowledge from the large volume of moving object data. This sort of knowledge refers to the spatiotemporal moving pattern. To discovery such knowledge, various relationships between moving objects such as temporal, spatial and spatiotemporal topological relationships needs to be considered in knowledge discovery. In this paper, we proposed an efficient method, MPMine, for discoverying spatiotemporal moving patterns. The method not only has considered both temporal constraint and spatial constrain but also performs the spatial generalization using a spatial topological operation, contain(). Different from the previous temporal pattern methods, the proposed method is able to save the search space by using the location summarization and generalization of the moving object data. Therefore, Efficient discoverying of the useful moving patterns is possible.

이동통신산업의 기술혁신패턴과 전개방향

송위진 과학기술정책연구원 2000 정책연구 Vol.- No.-

연구의 목적 및 배경 □ 이동통신산업은 CDMA방식의 기술을 개발하여 반도체를 뒤이어 산업군을 형성하고, 또 낮은 기술수준에서 선진국에 버금갈 수 있는 기술을 개발하여 선진국을 추격하는 성과를 산출한 분야임. □ 이동통신산업은 그 동안의 기술개발과 상업화의 과정을 통해 괄목할만한 성과를 산출했지만 산업발전 전략 수립과 관련하여 현재 딜레마에 봉착하고 있음. □ 이러한 상황이 전개된 것은 시스템 통합은 이루었지만 개발된 시스템을 진화시킬 수 있는 시스템 진화 능력이 취약하기 때문임. □ 개발된 시스템을 플랫폼으로 하여 시스템의 진화가 이루어지기 위해서는 시스템에 대한 지식이 지속적으로 유지되면서 다음 세대의 제품이 개발될 때 활용되어야 함. □ 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서는 시스템 진화 기능을 담당하는 조직의 제도화가 필요함. 인터넷 프로토콜의 확산에 따른 이동통신산업 기술혁신패 턴의 변화 □ 인터넷의 성장과 인터넷 프로토콜의 확산에 의해 이동통신산업을 위시해서 정보통신산업의 전반에 커다란 변화가 나타나고 있음. □ 음성통신을 중심으로 진화해온 전화네트워크와 데이터통신을 중심으로 진화해온 데이터통신 네트워크가 수렴하게 되면서 하나의 네트워크로 모든 통신이 이루어질 수 있게 됨. □ 이로 인해 회선교환방식에 입각한 이동통신 네트워크도 음성과 데이터, 동영상을 모두 포괄할 수 있는 인터넷 프로토콜 기반 네트워크로 진화할 것임. □ 이동통신 네트워크의 이러한 변화에 조응하여 이동통신산업의 구조는 수직적 분해와 수평적 통합의 경향을 나타낼 것으로 보임. □ 이동통신산업이 수직적으로 분해되면 기술혁신의 원천이 개별 기업의 내부에 한정되는 것이 아니라 기술적조직적 네트워크로 연결된 여러 조직들로 분산됨. □ 인터넷 프로토콜 기반한 이동통신산업에서 기업들은 수요자, 관련 기업들과 같은 외부 조직들이 가지고 있는 지식과 기술을 활용하고 통합하여 새로운 기술을 개발하게 됨. 정책적 시사점 □ 이러한 이동통신산업의 산업구조 및 기술혁신패턴의 변화는 다음과 같은 점들을 시사하고 있음. ○ 수직적 통합 독과점적 사업자 중앙집중형 조직 대기업적 특성을 지니고 있는 이동통신사업자, 또 관련 장비를 제공해왔던 재벌계 대기업 중심의 산업구조로는 인터넷 프로토콜의 확산에 대응하는 데 한계가 있음. ○ 인터넷 프로토콜에 기반한 통합네트워크가 구축될 것으로 예견되는 정보통신산업의 구조적 변화에 대응하기 위해서는 새로운 조직적 틀의 모색이 이루어져야 할 것.