6. 목적지 예측
6.2. 제안 방법
6.2.3. STP 경로 구성
102 합이 된다.
하나의 STP 패턴은 ( , , , )로 구성되어 있으며, 이는 그룹으
로 표현된 주기성 정보와 시간, 그리고 패턴 지지도로 이루어진다. 추출된 패턴을 의미적으로 해석하면 대상이 주기적으로 반복적으로 방문하는 행동을 의미하며, 이 행동은 방문 시간대나 요일이 포함된 일상 행동에서의 패턴을 의미한다. 이러한 패턴을 구성한 이유는 같 은 장소를 방문하더라도 방문 시간대가 다르면 다른 의도를 가지고 있기 때문이다. 장소에 대해 서로 다은 의도로 방문을 하였기 때문 에 다음에 방문할 목적지도 이에 따라 달라질 수 있다. 장소를 방문 하였다는 것은 다음 목적지를 정하는 데에 중요한 판단 요소일 수
있다. 그렇기 때문에 STP 패턴은 목적지 예측을 하는 중요한 정보로
사용할 수 있다.
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STP 경로로 재조립될 수 있고, 결과로 나온 STP 경로를 바탕으로
대상의 장소에 대한 의도 기반 이동에 대한 파악이 가능하다.
STP 경로는 각 사용자의 ST 경로를 순차적으로 탐색하면서, 사
용자 별로 추출된 STP 패턴에서 가장 유사한 패턴을 STP 경로에 추
가하는 방식으로 생성된다. ST 경로의 특정 요소 와 STP 패턴들과
의 유사도로는 같은 그룹에 속하며, 같은 장소에서 시간 구간의 유
사한 정도를 고려하여 다음과 같은 수정된 Jaccard 유사도를 사용하
였다:
pattern similarity ( , ) =time overlap between and time length of
즉, 분자는 오버랩 되는 시간의 길이이며, 분모는 비교의 대상이 되는 의 길이를 사용하였다. 해당 유사도 지표가 를 초과하는
경우 해당 지점을 STP 패턴으로 대체하는 방법을 사용하였다. 이러
한 과정을 통해 기존에 ST의 시퀀스로 이루어져 있던 ST 패턴이
STP 패턴의 시퀀스로 이루어진 STP 경로로 변환되게 된다. 만약,
STP 패턴으로 추출되지 않은 시간 및 장소 정보를 보유하고 있어,
해당 ST 경로에서 대응되는 STP 패턴을 찾지 못하는 경우에는, 장소
만을 고려하여 가장 유사한 STP 패턴을 탐색하여 사용한다. STP 경
로를 구하는 과정을 표현한 알고리즘은 아래의 [그림 28]과 같다.
104 Input: , … , , , … ,
Output: U
for each group do ←
for each ST trajectory in group do for each place block in do for STP pattern in do z ← pattern similarity ( , ) end for
ν∗← arg max ( ) ←
end for
← 〈 , , … , | |, 〉 ← ∪ { }
end for end for
[그림 28] STP 경로 구성 알고리즘
는 와 의 패턴 유사도를 저장한 변수로 저장된 변수 중 가장 큰 유사도 값을 가지는 을 찾아 이를 장소 블록 를 대체할
STP 패턴 로 사용하며, 이를 에 보관한 후, ST 경로 에 대응되
는 STP 경로 변환인 에 시작을 나타내는 패턴 와 종료를 나
타내는 를 추가한 후 저장한다. 이렇게 구성된 STP 경로 를
로 그룹 별로 보관하고 이 것이 알고리즘의 최종 출력이 된다.
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