경로의 시공간 밀도: 이동 데이터에서 시공간 패턴 탐색

현대 위치 지정 및 식별 기술은 거의 모든 유형의 이동 물체를 추적할 수 있게 해줍니다. 따라서 여러 현상을 분석하기 위한 많은 새로운 경로 데이터가 제공됩니다. 지도 제작에서 이러한 데이터를 시각화하고 탐색하는 일반적인 방법은 경로가 시공간을 통해 3D 폴리라인으로 표시되는 시공간 큐브를 사용하는 것입니다. 점점 더 많은 이동 데이터 세트가 제공됨에 따라 이러한 유형의 디스플레이는 빠르게 혼잡하고 불분명해집니다. 이 기사에서는 시공간 큐브의 혼잡 문제를 해결하기 위해 경로의 3D 시공간 밀도 개념을 소개합니다. 시공간 밀도는 2D 점 데이터 주위의 표준 2D 커널 밀도의 일반화로, 3D 폴리라인 데이터(즉, 경로) 주위의 3D 밀도로 발전합니다. 우리는 시공간 밀도 알고리즘을 제시하고, 그것을 시뮬레이션 데이터에서 테스트하며, 결과 밀도 볼륨의 기본 시각화를 보여주고, 경로 데이터에 특정한 밀도에서의 특정 유형의 시공간 패턴을 관찰합니다. 또한 핀란드만의 선박에서 자동 식별 시스템(AIS) 장비를 사용하여 수집한 선박 이동 경로와 같은 실시간 이동 데이터에 대한 응용 프로그램을 제시합니다. 마지막으로, 이러한 새로운 유형의 시공간 시각화 사용이 공간 분석에 미치는 광범위한 영향에 대해 고려합니다.