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면적속도 기반 DTW를 이용한 이탈 항적 탐지 = Areal velocity based DTW for abnormal trajectory detection / 박지훈 ; 문성일 ; 고영호 ; 박헌진 1

요약 1

1. 서론 1

2. 이론적 배경 3

2.1. 스플라인 보간법(spline interpolation) 3

2.2. 면적속도 기반 DTW(Areal velocity based DTW, ADTW) 4

2.3. 클러스터링 기반 이상치 탐지 8

3. 연구 내용 8

3.1. 데이터 셋 8

3.2. PAM 클러스터링 9

3.3. 이탈 항적 판단 10

4. 연구 결과 11

5. 결론 12

References 12

Abstract 13

초록보기

항공 안전 분야에서 데이터를 분석하여 항공 사고 전조 징후를 탐지하는 연구가 이루어지고 있다. 정상적인 궤도로부터 벗어나는 항공기의 궤적을 뜻하는 이탈 항적은 항공로 구간에서 발생하는 항공 사고의 전조 징후 중 하나이다. 항공로 구간은 출발 절차를 마친 이후부터 착륙 절차를 시작하기 전 구간을 의미한다. 항적 데이터는 시간에 따른 위치 정보를 의미하는 궤적 데이터이다. 항적 데이터와 같이 궤적을 이루는 샘플 포인트 개수가 상이한 궤적 데이터의 비유사도를 산출하는 일반적인 방법은 DTW(dynamic time warping)이다. 그러나 이탈 항적 탐지에는 거리 기반의 비유사도보다 정상 항적으로부터 면적 기반의 비유사도가 더 유용하다. 이에 본 연구에서는 면적에 상응하는 값을 산출하는 ‘면적 속도 기반 DTW(이하 ADTW)'를 개발하였다. ADS-B(automatic dependent surveillance-broadcast) 항적 자료를 이용해 DTW와 ADTW 방법으로 각각 비유사도를 산출한 후 클러스터링 기반 이상치 탐지 기술을 이용하여 이탈 항적을 판단하였다. 클러스터링은 k-medoids 방법인 PAM(partitioning around medoids)을 이용하였다. Average silhouette 산출 결과 2개의 클러스터로 분류되었으며 각 클러스터의 대표 항적으로부터 비유사도를 이용해 이탈 항적을 탐지하였다. 이탈 항적 탐지 기준은 분위수를 이용해 구축하였다. 클러스터의 평균 실루엣 너비를 이용해 평가하였을 때 ADTW가 DTW보다 높은 성적을 나타냈다.

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