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IT분야 스마트폰 어플리케이션에서 많이 이용되는 위치정보 패턴 감지 알고리즘 개발에 필요한 정보를 알아보도록 하겠습니다.
가. 주요위치 분석 알고리즘 개발 방법에 대해 알아보자.
- 위치데이터 기반 전처리(Pre-Processing) 데이터 생성합니다.
: 출현일자(Date), 출현시간(Time), 출현횟수(Count)를 체크하여 전처리를 위한 데이터 셋(Data Set) 구성합니다.
- 전처리 데이터의 일련의 분석과정을 통한 빈도에 따른 분석데이터 생성합니다.
: 출현일자빈도(DF : Date Frequency), 시간빈도(TF :Time Frequency), 출현 빈도(CF : Count Frequency)로 구성된 분석 데이터 셋 구성합니다.
- 분석 데이터의 각 항목을 기반으로 해당 위치의 특성 도출합니다.
: 사회적 약자의 기본 위치범위에 포함되는 집, 병원, 유치원 등의 위치인지, 특수한 목적을 가지는 이벤트 위치 범위인지, 빈번하게 다니는 위치인지를 구분하여 제공합니다.
- 해당 위치의 특성에 따라 사용자의 주요위치 결정합니다.
나. 이동경로 식별 알고리즘 개발에 대해 알아보자.
- 이동 경로 구성을 위한 구성요소 도출합니다.
: 수집되어지는 위치정보와 분석되어지는 연속적인 위치정보 추출 및 이동 경로의 구성요소 도출합니다.
(ex: 다층건물의 경우 층마다 이동경로가 추출되며 이를 연결하는 집합 도출)
- 이동 경로 표현 모델 설계를 진행합니다.
: 위의 이동 경로 구성을 위한 구성요소를 통하여 다양한 머신 러닝 알고리즘 활용한 경로 모델링 진행합니다.
- 그래프 기반 이동 경로 모델링
: 위치를 노드로 생성하고 이동 패턴을 요약하여 이동 궤적을 그래프로 모델링 진행합다.
- 확률 그래프 기반 이동 패턴 마이닝 기술 개발
: 그래프 기반 이동 경로 모델링과 이동경로 표현 모델을 통하여 하루 궤적에 대한 시퀀스 도출함. 이를 학습을 통하여 확률 파라미터 계산하며 확률 그래프 생성합니다.
다. 관심 지점(POI : Point of Interest) 탐지 알고리즘 개발
- POI 검출 알고리즘 개발은 아래와 같습니다.
: 최소 지역에 대한 범위 결정 및 위의 주요위치 감지를 통한 특징위치를 기반으로 사용자의 관심 지점 추출 알고리즘 개발을 진행합니다.
- POI 가중치 부여 알고리즘 개발은 아래와 같습니다.
: 단순히 Stay Point Detection 알고리즘과 달리 주요위치 감지 알고리즘과 연계하여 POI의 가중치 부여를 통한 중요도(majority) 도출 알고리즘 개발합니다.
다음으로 IT 디바이스를 통해 수집되는 사용자 정보 기반 행동 패턴 추출 알고리즘 개발에 필요한 정보를 알아보도록 하겠습니다.