본문 바로가기 대메뉴 바로가기

KAIST

뉴스

홈페이지 통합검색

-
ENGLISH

%ec%9d%b4%eb%8f%99%ed%8c%a8%ed%84%b4%eb%aa%a8%eb%8d%b8

정송교수팀, 인간 이동패턴 모델(Self-similar Least Action Walk, SLAW) 개발 - 전염병 통제, 도시, 교통망 및 통신망 설계 등 활용 전망 전기 및 전자공학과 정송 교수(44)팀과 미국 노스캐롤라이나 주립대 전산학과 이인종 교수(43)팀은 사람들이 일상생활에서 이동하는 패턴을 더욱 정확히 묘사할 수 있는 새로운 통계적 모델을 개발했다. 이 연구결과는 신종 인플루엔자나 에이즈 같은 전염성 질병의 확산 통제나 효율적인 도시 교통망 설계, 이동통신망 설계 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대된다. 두 연구팀은 지난 2년여 간의 공동 연구를 통한 대규모 측정 데이터를 근거로 일상생활에서 인간의 주기적인 이동 패턴을 분석하고 이러한 이동패턴이 발생하는 원인을 규명했다. 연구진은 한국과 미국의 대학 캠퍼스, 뉴욕 맨해튼, 디즈니월드 등 서로 다른 다섯 곳에서 총 100명 이상의 자원자에게 GPS(위치정보시스템) 장비를 나눠주고 총 226일 동안 그들의 움직임을 분석했다. 이들은 각 자원자가 멈춰 섰던 장소들을 2차원 지도상에 도식화하고 이동경로를 그 위에 겹쳐 그리는 방식으로 이동 특성을 연구했다. 그 결과 자원자들은 지리적으로 가까운 장소들의 군집(Cluster)에서 다양한 활동들을 하는 것으로 나타났다. 예를 들면 쇼핑과 식사, 은행 방문 등이 가까운 장소에서 연이어 이뤄졌다. 자원자들은 또 사람들 사이에서 인기가 많은 장소들을 방문하는 빈도가 높았다. 정 교수는 이에 대해 “사람들은 시간과 에너지를 효과적으로 사용하기 위해 지리적으로 근접한 곳에서 해야 할 활동들을 군집화(Clustering)하며 이로 인해 실제 사람들의 움직임은 방문장소들이 군집된 지역 내에서의 수많은 짧은 거리이동과 군집 지역간의 소수의 장거리 이동이 합쳐진 형태로 나타난다” 고 설명했다. 연구진은 이런 이동패턴의 근본적인 통계적 속성들을 이용해 사람들이 하루 동안 보여주는 정규 이동 패턴을 효과적으로 묘사하는 모델(SLAW : Self-similar Least Action Walk)을 개발했다. 이 모델을 이용하면 실제 사람이나 차량들의 움직임을 일일이 추척하지 않고도 전염성 질병의 확산 경로, 특정 장소나 거리에서의 유동인구나 교통량, 이동통신 사용자 수 등 다양한 정보들을 예측할 수 있다. 연구팀 관계자는 “SLAW 모델은 공중 보건 당국의 전염성 전파 및 통제 연구나 도시 및 교통망 설계, 통신 사업자들의 이동통신망 설계 등 사람들이 어떤 방식으로 움직이는지에 대한 예측이 필요한 다양한 분야에 효과적으로 사용될 수 있다”고 말했다. 연구진은 이 연구 결과를 지난달 브라질 리우데자네이루에서 열린 네트워크분야 최고 학회 ‘IEEE INFOCOM 2009’에서 발표했으며, 물리학 분야 최고 학술지 ‘Physical Review Letter’에 제출한 상태다. 이번 연구는 전기 및 전자공학과 이경한(28, 박사과정)학생의 박사학위 논문연구의 일부로서 진행됐으며, 미국 노스캐롤라이나 주립대 홍성익(36, 박사과정), 김성준(31, 박사후과정), 이인종교수(43)가 공동 연구자로 참여했다.
2009.05.13 조회수 24567

34141 대전광역시 유성구 대학로 291 한국과학기술원(KAIST) T.042-350-2114 F.042-350-2210(2220)

Copyright (C) 2020, Korea Advanced Institute of Science and Technology, All Rights Reserved.