• 한국HCI학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.19-28
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• 2012

사람들은 왜 위치 맥락 정보를 공유하는가? 본 연구에서는 LBSNS 사용자간의 장소 공유 경험을 탐색적으로 알아보았다. 본 연구의 목적은 왜 사용자들이 장소 맥락을 공유하는 지 알아보고, 어떤 개념들이 LBSNS상의 공동 경험과 관련이 있는지 밝힌 후에 공동 경험에 대한 탐색적 연구 모형을 제시하는 것이다. 연구 방법으로는 LBSNS 사용자를 대상으로 심층 인터뷰와 문헌 탐색을 하였다. 연구 결과로는 첫째, 정성조사의 인터뷰 내용을 근거 이론 방법을 통해 LBSNS 사용자의 경쟁적이고도 협력적인 공동 경험 요인을 도출하였다. 둘째, 정성 조사에서 도출된 개념과 이론적 배경에 근거하여 지각된 공감을 매개로 한 공동 경험에 관한 탐색적 구조 모형을 구축하였다. 본 연구의 이론적 의의는 LBSNS의 공동 경험에 연관된 개념을 도출하였다는 점과 문헌 탐색을 보완하여 이론적 모형을 제안하였다는 점이다. 실용적으로는 서비스 개발 시, 본 연구에서 도출된 협력적이며 경쟁적인 주요 개념을 적용하여 위치 맥락 공유 서비스 설계 시에 공동 경험에 대한 가이드로 유용하게 쓰일 수 있다는 점이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.171-179
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• 2013

19대 총선에서 특정 후보의 이름을 포함하도록 정한 통합식별아이디 이포지션(ePosition)을 기반으로 후보 개인 맞춤형 LBSNS 앱을 기획하여 개발하고 선거기간 동안 홍보 목적으로 활용하였다. 선거를 전후하여 본 LBSNS 앱이 후보의 지지율 변화에 어느 정도 기여했는지 정량적으로 그 영향을 분석하였다. 대전광역시 6개 지역구 24명의 후보를 대상으로 개인 맞춤형 LBSNS 앱을 활용한 후보와 그렇지 않은 후보를 구분하여 선거운동 기간 동안 언론에 공개적으로 발표된 지지율과 개표 결과를 바탕으로 개인별 지지율 변화를 비교하였다. 해당 앱을 활용한 3명의 후보는 각각 12.6%, 11.4% 및 11.2%씩 두 자리 수의 지지율 상승이 있었지만 나머지 21명의 후보들은 지지율 변화는 모두 3% 이내로 머물러 개인맞춤형 스마트폰 앱을 활용함으로써 후보 지지율 상승에 상당한 효과가 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.55-62
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• 2011

최근 스마트 폰 보급 확대에 의해 위치기반 서비스(LBS)의 범위는 점점 더 확장되고 있고 서비스 또한 고속 이동 통신을 기반으로 매우 개인화되고 다양해지고 있다. 그 중에 위치기반 소셜 네트워크 서비스(LBSNS)는 스마트 폰 등장 이후에 가장 성장성이 기대되는 서비스이다. 본 논문은 스마트 폰의 위치에 기반하여 적응적으로 변화되는 커뮤니티를 형성하는 모델을 연구하고, 형성된 커뮤니티에 대한 적절한 관리와 형성된 커뮤니티 내의 멤버를 자동적으로 추가하거나 삭제할 수 있는 기능을 제공하는 LBSNS 서비스 모델을 제시한다. 또한, 향후 모바일 환경에서 위치기반 소셜 네트워크 서비스의 의미있는 연구방향을 기술한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.111-112
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• 2013

19대 총선에서 특정 후보를 홍보하기 위한 목적으로 개인 맞춤형 위치기반소셜네트워크서비스(LBSNS, Location Based Social Network Service) 앱(App)을 기획하여 개발하고 선거기간 동안 활용함으로써 선거 전후 해당 후보의 지지율 변화에 어느 정도 기여했는지 그 영향을 분석하였다. 대전광역시 6개 지역구 24명의 후보를 대상으로 개인 맞춤형 LBSNS 앱을 활용한 후보와 그렇지 않은 후보를 구분하여 선거운동 기간 동안 언론에 공개적으로 발표된 지지율과 개표 결과를 바탕으로 개인별 지지율 변화를 비교하였다. 해당 앱을 활용한 3명의 후보는 각각 12.6%, 11.4% 및 11.2%씩 두 자리 수의 지지율 상승이 있었지만 나머지 21명의 후보들은 지지율 변화는 모두 3% 이내로 머물러 개인맞춤형 스마트폰 앱을 활용함으로써 후보 지지율 상승에 상당한 효과가 있었음이 밝혀졌다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.752-758
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• 2012

웹 상에서 사용자들 간의 관계(Relation)를 통해 인적 네트워크를 형성할 수 있게 해주는 온라인 서비스를 SNS(Social Networking Services)라고 한다. 최근에는 GPS가 내장된 디지털장치(스마트 폰, 태블릿 PC 등)를 통해 획득한 위치 정보를 SNS에 추가한 LBSNS(Location-Based SNS) 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 사용자가 원하는 관심지역의 정보만을 구독하는 LBSNS 서비스를 구현하기 위해서는 공간필터링 기법이 요구된다. 공간필터링을 위해서는 트윗에 위치정보를 포함해야 한다. 위치정보는 사용자의 이동에 따라 함께 변하는 동적정보로 표현되거나 최초위치에서 고정되는 정적정보로 표현될 수 있다. 동적 위치정보를 사용할 경우 사용자의 이동에 따라 연속적으로 공간 필터링 질의가 발생하므로 서버에 많은 부하를 줄 수 있다. 본 논문에서는 동적 위치정보로 인해 대량으로 발생하는 연속질의 문제를 해결하기 위해서 가상그리드 기법을 이용한 공간필터링 알고리즘을 제안한다. 성능평가 결과 가상그리드 기법을 활용한 경우 질의 발생빈도 측면에서 최고 93%성능이 개선되었다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.109-119
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• 2018

도시의 POI는 사용자들에게 어떤 중요성을 가지고 있는 특별한 장소이다. 예를 들어 식당, 박물관, 호텔, 극장 그리고 랜드마크 등이다. 이들은 그 역할 때문에 우리의 사회 경제적 생활 속에서 온라인 지도나 소셜 네트워크 등의 위치기반 어플리케이션에서 많은 관심을 받고 있다. 하지만, 지리적 위치 등의 POI에 대한 기본 정보는 웹을 통해서 쉽게 얻을 수 있는 반면, 와이파이 가능 여부, 신용카드 가능 여부, 야외 좌석 여부, 놀이방 운영 여부, 개점 시간, 다른 사용자들의 평가 및 평점 등의 세부 정보를 얻기 위해서는 또 다른 노력이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 LBSNS 데이터와 POI 위치의 동일 여부를 판단하여 연결해주는 작업이 필요하다. 이 논문은 LBSNS의 누적되어 있는 방대한 정보로부터 POI의 정보를 더욱 풍부하게 만들기 위한 방법으로 LBSNS 데이터와 POI의 위치 오차해결 방법을 제안하여 두 데이터 집합의 융합 정보를 생성하고자 한다. 본 연구의 POI와 LBSNS의 정보 융합 방법을 통하여 개별 POI 정보의 한계성을 극복하고, 사용자들이 필요로 하는 부가 정보를 제공할 수 있는 가능성을 발견하였다. 이를 통해 POI에 대한 풍부하고 빠른 정보 수집이 가능할 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.277-287
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• 2014

위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서 사용자들은 체크인 데이터를 이용해 장소를 공유하고 커뮤니케이션을 한다. 체크인 데이터는 POI명, 카테고리, 장소 좌표/주소, 사용자 닉네임, 장소 평가 점수, 관련 글/사진/동영상 등으로 구성된다. 위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서 이러한 체크인 데이터를 상황에 맞게 분석하면 다양한 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자 체크인 데이터를 활용할 수 있는 LBSNS(Location-based Social Network Service) 기반 장소 추천 시스템을 개발하였다. LBSNS 기반 장소 추천 시스템은 체크인 데이터 중 장소 카테고리를 분석하여 가중치를 추출하고, 피어슨 상관계수를 이용해 사용자간의 유사도를 구한다. 그리고 협업적 필터링 알고리즘을 이용하여 추천 장소에 대한 선호도 점수를 구하고, 추천 대상 장소의 위치와 사용자의 현재 위치에 대해 유클라디안 알고리즘을 적용하여 거리 점수를 구한다. 마지막으로, 선호도 점수와 거리 점수에 대해 가중치 계수를 적용하여 상황에 맞게 장소를 추천한다. 또한, 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.25-33
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• 2016

포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.230-232
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• 2011

최근 GPS를 내장한 디지털장치(스마트폰, 태블릿PC 등)가 등장함에 따라 수많은 LBSNS(Location-Based Social Networking Services) 애플리케이션들이 등장하고 있으며 기존의 많은 SNS 애플리케이션들 또한 위치기반 서비스를 추가하여 서비스 하고 있다. 트위터의 경우 관심지역에 대한 뉴스를 일반적인 구독의 형태가 아닌 연산자를 통한 검색의 형태로써 제공하고 있다. 본 논문에서는 트위터에서 사용자가 관심지역에 대한 뉴스를 간단히 구독을 할 수 있게 설계된 시스템을 설명한다. 이 시스템은 대량의 질의가 발생할 것을 고려하여 인덱스를 사용하지 않는 공간조인(Spatial Join)기법 중 하나인 PBSM(Partition Based Spatial-Merge Join)을 통해 일괄처리 한다. 공간조인을 통해 만들어진 최종 결과들은 실체화 된 뷰(Materialized View)를 통해 저장되어 지고 사용자들에게 제공된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.91-94
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• 2011

기존의 SNS(Social Networking Service)서비스에 LBS(Location-Based Service)서비스가 부가된 LBSNS(Location-Based Social Networking Service)서비스들이 상용화되면서 큰 인기를 얻고 있다. 트위터는 그러한 서비스의 대표적인 예라고 볼 수 있다. 트위터의 현재 위치기반서비스는 자신이 원하는 지역정보와 상관없는 정보를 구독하게 하는 구조로 되어 있다. 팔로잉한 사용자는 단순히 개인적인 선호도에 의해 지역정보가 추가된 메시지를 트윗하지만 구독하는 입장의 팔로워는 자신이 원하지 않는 지역정보를 받아 볼 수도 있다. 이러한 사항을 개선하기 위해 공간조인을 이용한 필터링 기법이 제안되었다. 필터링 기법을 위한 우선적인 작업은 바로 각각의 사용자와 트윗들에 위치정보가 추가되어져야 한다. 여기서 위치정보는 MBR(Minimum Bounding Rectangle)로 표현된다. 위치정보는 동적속성 또는 정적속성으로 나누어진다. 동적인 경우를 예를 들어보면 사용자가 지속적으로 움직이는 상황을 들 수 있다. 이 때 발생되는 대량의 연속질의는 사용자가 많은 SNS의 특성상 서버에 많은 부하를 줄 수 있다. 본 논문에서는 구글 맵 상에서 Virtual Grid를 생성하여 문제를 해결 하였고 성능 평가 결과 Virtual Grid를 사용하지 않았을 때 보다 질의 발생 빈도수가 줄어들었다.