실생활 정보를 이용한 사용자의 의미 있는 장소 추출 방법

이승훈; 김보경; 윤태복; 이지형

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이승훈 (성균관대학교) 김보경 (성균관대학교) 윤태복 (성균관대학교) 이지형 (성균관대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제20권 제4호

발행연도: 2010.8

수록면: 503 - 508 (6page)

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연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2010

실생활 정보를 이용한 사용자의 의미 있는 장소 추출 방법

이승훈 , 김보경 , 윤태복 외 1명 한국지능시스템학회 논문지 2010.08 학술저널

실생활 정보를 이용한 사용자의 의미 있는 장소 추출 방법

이승훈 , 김보경 , 윤태복 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2010.04 학술대회자료

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최근 사용자의 위치를 파악할 수 있는 기기가 보편화 되어감에 따라 사용자의 이동 경로를 이용한 다양한 서비스가 제공되고 있다. 이러한 서비스들은 사용자의 위치정보를 수집하여 각각의 요구사항에 맞게 가공하여 사용하고 있다. 그러나 이동경로를 나타내기 위해 수집되는 GPS등의 위치정보는 일반적으로 매우 방대하며, 이로 인해 경로 간 유사도 비교 시에 큰 연산 비용이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 의미 있는 장소를 정의하고 장소간의 이동으로 모델링하여 이동 경로를 단순화하는 방법이 연구되고 있으나, 기존 연구들은 체류 시간과 거리만을 고려하여 이를 정의하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 체류 시간과 거리, 상호작용 정보를 이용하여 특정 사용자의 의미 있는 장소 추출하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 의미 있는 장소를 이용하여 경로를 단순화하여, 이동 경로 유사도 비교 시 드는 연산 비용을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해, GPS를 통한 위치정보와 타인과의 상호작용 정보(통화, 문자 메시지 송수신등)를 이용하여 사용자와 친밀도가 높은 사람들을 정의하고 체류 시간과 거리, 주변에 있었던 사람의 정보를 기반으로 의미 있는 장소를 정의한다. 제안하는 방법을 검증하기 위해, 스마트폰 사용자로부터 실제 정보를 수집하였으며, 이를 이용하여 의미 있는 장소를 추출하고, 설문조사를 통해, 추출된 의미 있는 장소의 정확성을 확인하였다. 또한 의미 있는 장소로 단순화 한 이동경로를 이용하여 이동 경로 예측을 수행할 경우의 예측 정확도를 파악하기 위해 기존 방법과의 비교 실험을 진행하였으며, 연산에 소모되는 비용을 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다.

Recently, the advance of mobile devices has made various services possible beyond simple communication. One of services is the predicting the future path of users and providing the most suitable location based service based on the prediction results. Almost of these prediction methods are based on previous path data. Thus, calculating similarities between current location information and the previous trajectories for path prediction is an important operation. The collected trajectory data have a huge amount of location information generally. These information needs the high computational cost for calculating similarities. For reducing computational cost, the meaningful location based trajectory model approaches are proposed. However, most of the previous researches are considering only the physical information such as stay time and the distance for extracting the meaningful locations. Thus, they will probably ignore the characteristics of users for meaningful location extraction.
In this paper, we suggest a meaningful location extracting and trajectory simplification approach considering the stay time, distance, and additionally interaction information of user. The method collects the location information using GPS device and interaction information between the user and the others. Using these data, the proposed method defines the proximity of the people who are related with the user. The system extracts the meaningful locations based on the calculated proximities, stay time and distance. Using the selected meaningful locations the trajectories are simplified. For verifying the usability of the proposed method, we collect the behavioral data of smart phone users. Using these data, we measure the suitability of meaningful location extraction method, and the accuracy of prediction approach based on simplified trajectories. Following these result, we confirmed the usability of proposed method.

#이동 경로 예측 #의미 있는 장소 추출 #위치기반 서비스 #사용자 모델링 #path prediction #meaningful location extraction #location based service #user modeling

참고문헌 (15)

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1. [학술지(정기간행물)] - G. Gok / 2000 / Transmission of continuous query results in mobile computing systems / Information Sciences 125 (1) : 37 ~ 43

2. [학술지(정기간행물)] - A. Aljadhai / 2001 / Predictive mobility support for QoS provisioning in mobile wireless environments / IEEE Journal on Selected Areas in Communications 19 : 1915 ~ 1930

3. [학술대회논문] - J. Yang / 2002 / InfoMiner+: Mining Partial Periodic Patterns with Gap Penalties / Proceedings of the 2002 IEEE International Conference on Data Mining : 725 ~

4. [학술대회논문] - Y, Chen / 2009 / Trajectory simplification method for loca tion-based social networking services / Proceedings of the International Workshop on Location Based Social Networks : 33 ~ 40

5. [학술대회논문] - L. Seunghoon / 2009 / A Path Prediction Method using Previous Moving Paths and Context Data / Interantional Symposium on Advanced Intelligent Systems : 199 ~ 202

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