지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 서울대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
스마트폰의 발전으로 이용자의 위치정보를 이용한 어플리케이션이 점점 늘어나고 있다. 스마트폰에서 제공되는 위치 데이터는 그 특성상 실제 위치와의 오차가 발생할 수 있다. 특별히 기기 내 시스템적 오류에 의해 나타나는 오차는 그 크기가 굉장히 커서 경우에 따라 완전히 잘못된 정보를 주게 될 수도 있다. 따라서 비정상적으로 보이는 데이터는 시스템 문제로 발생하였을 가능성이 있으므로 이를 제거하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 스마트폰을 통하여 얻어진 위치와 시간 값을 가지고 계산한 속도 데이터를 분석한다. 속도 데이터를 가지고 이 데이터를 가장 잘 설명해주는 분포를 찾은 다음, 추정한 분포를 바탕으로 이상점을 판단하여 제거할 수 있도록 한다. 어플리케이션에서도 구동될 수 있도록 하기 위해 복잡한 모델이 아닌 가능한 한 간단한 모수 모형을 찾도록 한다. 이를 위해서 David Scott이 제시한 L2E 방법을 통해 대략적인 분포의 모양을 알고 이를 바탕으로 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 모수 모형을 찾는다. 그리고 이 분포 추정을 통해 스마트폰으로 얻어진 속도 데이터가 이상점인지 아닌지 여부를 판단할 수 있게 한다.
목차
Contents1. 서론2. 데이터 설명3. 방법론3.1 꼬리가 긴 분포들3.1.1 감마분포3.1.2 와이블분포3.1.3 로그정규분포3.1.4 역가우스분포3.1.5 일반화파레토분포3.2 Mixture Model3.3 L2E 방법3.4 분포의 적합성 검정4. 결과4.1 L2E 결과4.2 분포 추정5. 맺음말A. R code
최근 본 자료
댓글(0)
0