Основные понятия
센서 기반 시뮬레이션 방법을 이용하여 도시 내 인간 이동 패턴의 정기적인 시나리오와 실제 관측 사이의 차이를 탐지하여 이벤트를 식별할 수 있다.
Аннотация
이 연구는 이산 경험적 보간법(DEIM)을 기반으로 한 새로운 이벤트 탐지 방법을 제안한다. 이 방법은 먼저 데이터 세트 내에서 가장 강한 상관관계를 가진 핵심 위치를 "센서"로 식별한다. 그런 다음 이 센서 위치의 관측 데이터를 사용하여 정기적인 이벤트가 없는 시나리오를 시뮬레이션한다. 관측 데이터와 시뮬레이션 간의 차이를 비교하여 시간과 공간에서 이벤트를 탐지할 수 있다.
이 방법은 뉴욕시의 택시 출발지-도착지 기록 데이터에 적용되었다. 결과는 이 방법이 언제 어디서 이벤트가 발생하는지 효과적으로 탐지할 수 있음을 보여준다. 이 방법은 도시 계획, 교통 개발, 비상 관리 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.
Статистика
관측 데이터와 시뮬레이션 간 차이의 제곱근 평균 오차(RMSE)는 2009년 11월 26일 감사절에 가장 크게 나타났다.
관측 데이터와 시뮬레이션 간 차이의 제곱근 평균 오차(RMSE)는 2012년 11월 23일 감사절에 가장 크게 나타났다.