GPS 데이터 기반 주제 학습을 통한 모바일폰 사용자 방문 목적 분석

An analysis for Purpose of Visiting via GPS Sequences Learning of Topic Models

  • 강명구 (서울대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 장병탁 (서울대학교 컴퓨터공학부)
  • 발행 : 2011.06.29

초록

최근 많은 연구들이 사람들의 삶을 예측하기 위해 개인의 일상적인 패턴을 표현하는 구조를 찾아내는 것을 목표로 하고 있다. 이러한 목표를 위해 사용되는 데이터 중에서 핸드폰을 통해 수집된 데이터는 사용자가 항상 소지하고 있다는 점에서 그 가치가 높다. 그 중에서도 GPS 데이터는 다른 로그 데이터에 비해 가시적이기 때문에 개인의 일상을 표현하는데 더 효율적이다. 본 연구는 핸드폰에서 수집한 GPS 데이터를 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 모델에 적용하여 사용자의 행동을 분석하는 주제를 다루려고 한다. 특히 이 논문에서는 개인의 현재 장소가 행동에 영향을 크게 미치는 요소라 가정하고 사용자가 특정 지역을 찾아갔을 때 방문 목적을 찾는 것으로 행동 분석을 구체화하였다. 아래의 내용에서 인사동에서 수집한 GPS 데이터를 이 모델에 적용하여 사용자에게 중요한 위치들로 이루어진 '주제들'을 발견하고, 인사동 방문 목적을 추론하는 실험을 설명할 것이다.

키워드

과제정보

연구 과제번호 : 모바일 플랫폼 기반 계획 및 학습인지 모델 프레임워크 기술 개발, 지능형 추천 서비스를 위한 인지기반 기계학습 및 추론기술, Videome

연구 과제 주관 기관 : 지식경제부, 국가연구재단, 교육과학기술부