대용량의 GPS 데이터 분석을 위한 사용자 선호 경로 모델 표현

초록

스마트폰에 내장된 센서를 통해 수집한 방대한 양의 사용자 위치 데이터를 관리하기 위해서는GPS 데이터로부터 사용자의 이동 패턴을 분석하는 연구가 필요하다. 본 연구는 스마트폰 사용자의 대용량 GPS와 아울러 WiFi 데이터의 시간 관계와 그들 간의 위치 관련성을 고려하여 하나의 순차 모델로 표현하는 방법을 제안한다. 이 순차 모델이 사용자의 선호 경로 모델이 된다. 제안하는 방법은 다섯 가지 핵심 기술을 포함한다. 첫째, 사용자 위치 데이터를 획득하여 GPS 데이터 모델을 생성한다. 둘째, WiFi 맵에 의한 GPS 클러스터링 알고리즘을 이용하여 오차를 가지는 GPS를 실제 사용자가 존재한 위치로 보정한다. 다음으로 POI(point of interest) 발견 알고리즘을 이용하여 사용자의 관심지점을 찾는다. 넷째, 방향성을 고려한 유사 경로 클러스터링 알고리즘을 이용하여 이틀 이상의 궤적에서 추출된 순차적 POI들을 하나의 경로로 병합한다. 마지막으로 개념 그래프를 사용하여 병합된 하나의 경로를 선호경로 모델로 표현한다. 제안한 방법으로 한국의 한 캠퍼스에서 한 사용자가 두 달 동안 이동한 실제 GPS 데이터를 수집하여 실험하였다. 실험 결과는 주와 요일 단위로 클러스터링 한 결과, 사용자가 실제 이동한 시나리오와 비교하여 평균적으로 98% 이상 정확한 결과를 보였다. 제안한 방법은 대용량의 GPS 데이터로부터 하나의 사용자 선호 경로 패턴 또는 특정 요일 및 시간 별 사용자 패턴 분석에 활용될 수 있다.

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