• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.55-63
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• 2020

본 연구는 서울시에서 발생한 포스퀘어 사용자의 체크인 데이터를 이용하여 위치 기반 소셜 네트워크 사용자의 집단적 활동 군집을 발견하는 방법을 제안하였다. 집단적 활동 군집을 발견하기 위하여 순차 규칙 마이닝을 통해 활동의 순차 규칙을 생성하고, 그 규칙을 기반으로 활동 네트워크를 구성하였다. 활동 네트워크를 분석하여 네트워크의 구조와 허브 활동을 확인하였고 군집 분석을 실시하여 활동 군집을 분류하였다. 본 연구는 위치 기반 소셜 네트워크 사용자의 활동에 대한 전환 패턴을 분석한 이전 연구들과 달리 연속적인 여러 활동의 전체적인 구조와 군집을 분석하는 데 초점을 맞추었다. 본 연구에서 제안한 방법을 이용하여 파악할 수 있는 허브 활동과 활동 군집은 위치 기반의 서비스나 마케팅에 활용할 수 있을 것이다. 또한 바이러스 감염과 관련된 업무나 도시 정책과 같이 공공부문에서 사용할 수도 있을 것이다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제12권2호
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• pp.64-78
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• 2024

Sentiment analysis is one of the promising approaches for developing a point of interest (POI) recommendation system. It uses natural language processing techniques that deploy expert insights from user-generated content such as reviews and feedback. By applying sentiment polarities (positive, negative, or neutral) associated with each POI, the recommendation system can suggest the most suitable POIs for specific users. The proposed study combines two models for POI recommendation. The first model uses bidirectional long short-term memory (BiLSTM) to predict sentiments and is trained on an election dataset. It is observed that the proposed model outperforms existing models in terms of accuracy (99.52%), precision (99.53%), recall (99.51%), and F1-score (99.52%). Then, this model is used on the Foursquare dataset to predict the class labels. Following this, user and POI embeddings are generated. The next model recommends the top POIs and corresponding coordinates to the user using the LSTM model. Filtered user interest and locations are used to recommend POIs from the Foursquare dataset. The results of our proposed model for the POI recommendation system using sentiment analysis are compared to several state-of-the-art approaches and are found quite affirmative regarding recall (48.5%) and precision (85%). The proposed system can be used for trip advice, group recommendations, and interesting place recommendations to specific users.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.86-98
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• 2018

장소추천시스템은 시간과 장소가 주어졌을 때, 사용자에게 가장 흥미로운 장소를 추천해주는 시스템을 말한다. 스마트폰과 사물인터넷(IoT), 장소기반 소셜네트워크(LBSN)의 발달에 힘입어 사용자들의 방대한 양의 장소 방문 데이터를 축적하게 되었고, 이를 통해 특정한 시점에 사용자들이 원하는 장소를 적절히 추천해줄 수 있는 장소추천시스템의 중요성이 부각되었다. 장소추천시스템은 사용자의 방문(Check-in) 횟수라는 암시적 피드백(Implicit feedback) 데이터에서 사용자의 시퀀스 선호(Sequential preference)를 이끌어내어 높은 성능을 내기 위한 연구들이 제안되었다. 하지만 시퀀스 선호 정보를 활용하여 모델을 구성하는 경우, 데이터의 밀도가 더욱 희박해지고 이에 따라 적은 수의 데이터에 기반하여 구축되는 모델의 성능이 왜곡될 가능성이 존재한다. 본 연구에서는 신뢰도(Confidence)에 기반하여 방문 주기를 보정하는 방법론을 제안한다. 사용자의 시퀀스 선호 정보로부터 도출된 장소 간 방문 시간전이간격(temporal transition interval)을 활용하여 추천시스템을 구성할 때, 해당 방법론을 통하여 데이터의 왜곡을 보정함으로써 추천시스템의 성능을 향상하였다. 제안하는 방법의 효과를 검증하기 위하여, Foursquare와 Gowalla의 데이터셋을 이용한 비교실험을 통해 제안하는 방법론의 우수성을 보였다.

• Membrane and Water Treatment
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• 제7권2호
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• pp.115-126
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• 2016

In this study, computational fluid dynamics (CFD) analysis was conducted to investigate the flow pattern and to find the occurrence of dead zones in an existing capacitive deionization (CDI) cell. Newly designed cells-specifically designed to avoid dead zones-were analyzed by CFD in accordance with the flow rates of 15, 25 and 35 ml/min. Next, the separation performances between the existing and newly designed cell were compared by conducting CDI experiments in terms of salt removal efficiency at the same flow rates. Then, the computational and experimental results were compared to each other. The salt removal efficiencies of the hexagon flow channel 1 (HFC1) and hexagon flow channel 2 (HFC2) were increased 88-124% at 15 ml/min and 49-50% at 25 ml/min, respectively. There was no difference between the existing cell and the foursquare flow cell (FFC) at 35 ml/min.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권12호
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• pp.3197-3218
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• 2012

Compared with traditional itinerary planning, intention-oriented itinerary recommendations can provide more flexible activity planning without requiring the user's predetermined destinations and is especially helpful for those in unfamiliar environments. The rank and classification of points of interest (POI) from location-based social networks (LBSN) are used to indicate different user intentions. The mining of vehicles' physical trajectories can provide exact civil traffic information for path planning. This paper proposes a POI category-based itinerary recommendation framework combining physical trajectories with LBSN. Specifically, a Voronoi graph-based GPS trajectory analysis method is utilized to build traffic information networks, and an ant colony algorithm for multi-object optimization is implemented to locate the most appropriate itineraries. We conduct experiments on datasets from the Foursquare and GeoLife projects. A test of users' satisfaction with the recommended items is also performed. Our results show that the satisfaction level reaches an average of 80%.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.5-6
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• 2023

본 연구에서는 언텍트 소비가 일반화됨에 따라 소상공인들을 지원하기 위해 캡티브-포털을 활용하여 주문하는 등의 시스템을 구축하고 있으며, 이에 상권 내 방문자들의 주문 정보를 기반으로 개인의 선호나 취향을 고려하고 기존 방문 순서를 고려하여 다음 방문지를 추천할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 모델 개발을 위한 데이터셋으로는 캡티브-포털을 통해 수집되는 변수 항목과 유사한 위치기반 SNS 데이터인 Foursquare 데이터를 활용했다. 본 논문에서는 데이터셋의 변수 중 상호명을 기반으로 22개의 행동 유형 카테고리로 묶어 현재 행동 유형 이후에 다음에 이어질 행동 유형을 예측하는 것을 제안한다. 개인 별 세션 기반의 데이터셋을 LightMove 알고리즘을 활용하여 행동유형 예측을 임베딩 차원의 변경하여 실험한 결과 500차원에서 Top-5가 82.72의 성능을 보임을 확인했다. 향후 국내 상권에 맞는 방문지 추천 시스템이 개발된다면 방문지 추천을 활용하여 다양한 마케팅 전략을 수립이 가능해질 수 있고, 이를 통해 지역 상권이 활성화될 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권5호
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• pp.1909-1928
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• 2020

Predicting human mobility has always been an important task in Location-based Social Network. Previous efforts fail to capture spatial dependence effectively, mainly reflected in weakening the location topology information. In this paper, we propose a neural network-based method which can capture spatial-temporal dependence to predict the next location of a person. Specifically, we involve a graph convolutional network (GCN) based on a seq2seq framework to capture the location topology information and temporal dependence, respectively. The encoder of the seq2seq framework first generates the hidden state and cell state of the historical trajectories. The GCN is then used to generate graph embeddings of the location topology graph. Finally, we predict future trajectories by aggregated temporal dependence and graph embeddings in the decoder. For evaluation, we leverage two real-world datasets, Foursquare and Gowalla. The experimental results demonstrate that our model has a better performance than the compared models.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.154-159
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• 2015

과거 어플리케이션 다양성만 지향하던 사용자의 수요가 최근 스마트폰의 고도화된 센서와 기계학습이 결합된 지능형 어플리케이션으로의 선호로 전향되고 있다. 이러한 경향을 반영하여 본 논문에서는 스마트폰에 축적된 사용자의 라이프로깅 데이터에서 의미있는 정보를 추출하고, 추출한 정보를 통해 사용자의 인지적 행동을 대신 가능한 인지 에이전트(Cognitive Agent)개념의 스마트폰-사용자 상호작용 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 기법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 라이프로깅데이터를 DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) 클러스터링 기법으로 사용자 주요 관심지역 POI(Point of Interest)를 자동으로 추출하고, 평생학습이 가능한 강화학습의 한 종류인 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)를 사용하여 사용자의 위치-시간-행동을 추론 한다. 제안 방법으로 구현한 사용자 맞춤 일과 계획 시스템의 시간별 사용자 일과 추론 결과는 70%이상의 성능을 보였으며, 하루 일과 계획 지능형 서비스의 새로운 방향을 제시하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.