데이터 증강 장치에 의해 수행되는 단말 이동성 예측을 위한 데이터 증강 방법에 있어서,(a) 단말기의 이동성 데이터 집합을 획득하는 단계-상기 이동성 데이터 집합은 복수의 샘플을 포함하되, 상기 복수의 샘플은 각각 위치 정보와 방향(heading) 정보를 포함함;(b) 상기 이동성 데이터 집합을 기초로 지리 좌표계를 그리드 좌표계로 변환하여 상기 각 샘플의 클래스 레이블을 결정하는 단계;(c) 상기 이동성 데이터 집합을 기초로 연속된 적어도 두개 샘플간의 상관관계를 고려하여 상기 연속된 샘플들 사이에 데이터 증강을 위한 적어도 하나의 유사 샘플을 생성하는 단계; 및(d) 상기 유사 샘플에 대한 그리드 레이블링 알고리즘을 적용하여 유사 샘플에 대한 클래스 레이블을 생성하는 단계를 포함하되,상기 (c) 단계는, 상기 연속된 샘플간의 위치 정보를 기초로 연속된 제1 샘플과 제2 샘플의 제1 방향각 및 제2 방향각을 각각 도출하고, 상기 제1 방향각과 상기 제2 방향각을 이용하여 두 방향각의 를 도출하며, 상기 가 일정 기준 이상인 경우 상기 연속된 샘플 사이에 유사 샘플을 생성하는 것을 특징으로 하는 단말 이동성 예측을 위한 데이터 증강 방법.

제1 항에 있어서, 상기 (c) 단계는, 상기 연속된 적어도 두개의 샘플의 위치 정보를 기초로 연속된 샘플간의 거리가 기준치 이상인 경우 상기 연속된 샘플 사이에 적어도 하나의 유사 샘플을 생성하되, 상기 유사 샘플의 위치 정보는 상기 연속된 샘플의 위치 정보의 비율을 고려하여 생성되는 것을 특징으로 하는 단말 이동성 예측을 위한 데이터 증강 방법.

제1 항에 있어서, 상기 (c) 단계는, 상기 연속된 샘플간의 위치, 방향, 시간 중 적어도 하나에 대한 제약 조건을 고려하여 상기 유사 샘플을 생성하는 것을 특징으로 하는 단말 이동성 예측을 위한 데이터 증강 방법.

제3 항에 있어서, 상기 제약 조건은, 상기 연속된 샘플간의 방향 정보를 분석하여 상기 연속된 샘플의 이동 방향이 일치하거나 상기 연속된 샘플간의 시간 차이가 일정 시간차이 이하인 것을 특징으로 하는 단말 이동성 예측을 위한 데이터 증강 방법.

제3 항에 있어서, 상기 제약 조건은 상기 연속된 샘플간의 방향각 조건을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 단말 이동성 예측을 위한 데이터 증강 방법.

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제1 항에 있어서,상기 이동성 데이터 집합에 포함된 샘플과 상기 유사 샘플의 클래스 레이블은 단말기 이동성 예측을 위해 랜덤 포레스트 기반 단말기 이동성 예측 모델에 적용되는 것을 특징으로 하는 단말 이동성 예측을 위한 데이터 증강 방법.

제1 항 내지 제5항, 제7 항 중 어느 하나의 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.

단말기의 이동성 데이터 집합을 획득하는 데이터 획득부-상기 이동성 데이터 집합은 복수의 샘플을 포함하되, 상기 복수의 샘플은 각각 위치 정보와 방향(heading) 정보를 포함함;상기 이동성 데이터 집합을 기초로 지리 좌표계를 그리드 좌표계로 변환하여 상기 각 샘플의 클래스 레이블을 결정하는 그리드 레이블링부; 및상기 이동성 데이터 집합을 기초로 연속된 적어도 두개 샘플간의 상관관계를 고려하여 상기 연속된 샘플들 사이에 데이터 증강을 위한 적어도 하나의 유사 샘플을 생성하는 데이터 증강부를 포함하되, 상기 그리드 레이블링부는 상기 유사 샘플에 대해 그리드 레이블링 알고리즘을 적용하여 상기 유사 샘플에 대한 클래스 레이블을 생성하고,상기 데이터 증강부는, 상기 연속된 샘플간의 위치 정보를 기초로 연속된 제1 샘플과 제2 샘플의 제1 방향각 및 제2 방향각을 각각 도출하고, 상기 제1 방향각과 상기 제2 방향각을 이용하여 두 방향각의 를 도출하며, 상기 가 일정 기준 이상인 경우 상기 연속된 샘플 사이에 유사 샘플을 생성하는 것을 특징으로 하는 단말 이동성 예측을 위한 데이터 증강 장치.

제9 항에 있어서, 상기 데이터 증강부는, 상기 연속된 적어도 두개의 샘플의 위치 정보를 기초로 연속된 샘플간의 거리가 기준치 이상인 경우 상기 연속된 샘플 사이에 적어도 하나의 유사 샘플을 생성하되, 상기 유사 샘플의 위치 정보는 상기 연속된 샘플의 위치 정보의 비율을 고려하여 생성되는 것을 특징으로 하는 단말 이동성 예측을 위한 데이터 증강 장치.

제9 항에 있어서, 상기 데이터 증강부는, 상기 연속된 샘플간의 방향 정보 및 시간차 중 적어도 하나의 제약 조건을 고려하여 상기 유사 샘플을 생성하는 것을 특징으로 하는 단말 이동성 예측을 위한 데이터 증강 장치.

제11 항에 있어서, 상기 데이터 증강부는, 상기 연속된 샘플간의 방향 정보를 분석하여 상기 연속된 샘플의 이동 방향이 변경되어 회전하거나 유턴하는 경우 상기 연속된 샘플간의 시간 차이가 일정 시간차이 이상인 경우 유사 샘플을 생성하지 않는 것을 특징으로 하는 단말 이동성 예측을 위한 데이터 증강 장치.

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제9 항에 있어서,상기 이동성 데이터 집합에 포함된 샘플과 상기 유사 샘플의 클래스 레이블은 단말기 이동성 예측을 위해 랜덤 포레스트 기반 단말기 이동성 예측 모델에 적용되는 것을 특징으로 하는 단말 이동성 예측을 위한 데이터 증강 장치.