• 제목/요약/키워드: Location-aware Mobile

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OWL 모델링을 이용한 개인 추천 서비스 (Personalization Recommendation Service using OWL Modeling)

  • 안효식;정훈;장효경;최의인
    • 디지털융복합연구
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    • 제10권1호
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    • pp.309-315
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    • 2012
  • 모바일 네트워크 및 디바이스가 빠르게 발전하면서 스마트폰의 보급이 확산되고, 이를 활용한 다양한 부가 서비스들도 성장함에 따라 다양한 서비스를 제공할 수 있는 스마트폰은 향후 가장 주목 받는 기술로 전망되고 있다. 모바일 환경이 빠르게 발전하면서 기존의 PC에서 이루어지던 서비스가 모바일 환경으로 바뀌고 있다. 현재 사용자 추천 서비스를 위해 사용자 상황정보 모델링을 통해 사용자에게 맞는 서비스가 이루어져야 한다. 개인화 추천 서비스를 위해서는 상황인식 기술이 필수적이고, 상황인식을 위해서 상황정보의 적절한 표현 및 정의가 필요하다. 상황정보를 표현하기 위한 방법에는 온톨로지 기반 모델이 표현법이 가장 뛰어나고, 널리 쓰이고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인화 추천 서비스를 위하여 상황 정보의 OWL 모델링을 통해 상황을 정의하였으며, 상황 추론을 위하여 추론규칙과 추론엔진을 사용한 서비스 기법을 제시하였다.

Prediction of Routes between Significant Locations Based on Personal GPS Data

  • Vo, Phuong T. H.;Hwang, Kyu-Baek
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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    • pp.278-281
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    • 2011
  • Mobile devices equipped with various sensors have the potential of providing context-aware services. Location is one of the most common forms of context, which can be applied to diverse applications. In this paper, we present methods for learning and predicting users' routes between significant locations, e.g., home and workplaces, based on personal GPS data. A user's significant locations and routes between them are learned by a set of rules as well as clustering. When the user is moving, our methods can predict which of the learned routes is being taken now. After the route prediction, the user's next location can also be inferred. Our methods have been applied to the real GPS datasets from four subjects. For the next location prediction task, the achieved accuracy was 84.8%.

장애인과 고령자를 위한 시공간 상황인식 기반의 정보서비스 제공 시스템 (Process and Location-aware Information Service System for the Disabled and the Elderly)

  • 한만철;김건희;박현철;김래현;하성도;박세형
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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    • pp.295-300
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    • 2009
  • 본 논문은 장애인 및 고령자들이 병원과 같은 공공장소에서 복잡한 업무를 수행하는데 있어서, 상황을 인식하고 인식한 상황에 적합한 안내서비스를 제공하는 시스템을 제안한다. 상황인식을 위해 센서로부터 획득한 사용자의 위치정보와 로컬 정보 시스템에서 획득한 사용자의 프로세스정보를 동시에 고려하여 시공간 상황을 인식하고, 이를 바탕으로 사용자에게 필요한 안내서비스를 추론한다. 또한 사용자가 보유한 단말기를 통해 사용자에게 위치, 서비스, 상황정보 안내를 개인화된 형태로 제공한다.

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무선 센서네트워크 기술을 활용한 RSSI기반의 지능형 실내위치추정 로봇 (RSSI based Intelligent Indoor Location Estimation Robot using Wireless Sensor Network technology)

  • 서원교;장성균;신광식;정완영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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    • pp.375-378
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    • 2007
  • RSSI기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용하여 자율 이동 로봇의 기능 중에서 가장 선행적으로 요구되는 위치 추정 기능을 가진 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 장치로 Spartan III(Xilinx, USA)를 사용하였으며 실내위치인식 시스템에서 현재의 위치데이터를 수집하여 Zigbee/IEEE802.15.4 무선통신으로 전송을 하면 이동로봇에 부착되어 있는 무선센서네트워크 노드에서 데이터를 수신받아서 위치를 인식하게되고 Magnetic Compass의 데이터로 로봇이 향하고있는 방향을 감지하여 목적지로 이동하게 된다. 이렇게 구성된 지능형 실내위치 추정 로봇은 장애물이 없는 평활 실내 공간에서 사용자가 원하는 목적지로 효율적이고 능동적으로 이동할 수 있다.

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무선센서네트워크 기술을 활용한 RSSI기반의 지능형 실내위치추정 로봇 (RSSI based Intelligent Indoor Location Estimation Robot using Wireless Sensor Network technology)

  • 서원교;장성균;신광식;이은아;정완영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권6호
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    • pp.1195-1200
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    • 2007
  • RSSI 기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용하여 자율 이동 로봇의 기능 중에서 가장 선행적으로 요구되는 위치추정 기능을 가진 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 주제어장치로 Spartan III(Xilinx, USA)를 사용하였으며 실내위치인식 시스템에서 현재의 위치데이터를 수집하여 Zigbee/IEEE802.15.4 무선통신으로 전송을 하면 이동로봇에 부착되어 있는 무선센서 네트워크 노드에서 데이터를 수신받아서 위치를 인식하게 되고 Magnetic Compass의 데이터로 로봇이 향하고 있는 방향을 감지하여 목적지로 이동하게 된다. 이렇게 구성된 지능형 실내위치 추정 로봇은 장애물이 없는 평활 실내 공간에서 사용자가 원하는 목적지로 효율적이고 능동적으로 이동할 수 있었다.

모바일 헬스케어를 위한 그리드 기반의 컨텍스트 추천 시스템 (A Context-aware Recommender System Architecture for Mobile Healthcare in a Grid Environment)

  • ;한승민;허의남
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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    • pp.40-43
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    • 2008
  • This paper describes a Grid-based context-aware doctor recommender system which recommends appropriate doctors for a patient or user at the right time in the right place. The core of the system is a recommendation mechanism that analyzes a user's demographic profile, user's current context information (i.e., location, time, and weather), and user's position so that doctor information can be ranked according to the match with the preferences of a user. The performance of our architecture is evaluated compare to centralized recommender system.

위치 기반 서비스를 위한 데이타 전달 모델 (A Data Dissemination Model for Location-based Services)

  • 박광진;송문배;황종선
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제32권4호
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    • pp.405-415
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    • 2005
  • 인덱싱 기법은 무선 환경에서 클라이언트의 선별적인 청취를 지원하기 위하여 사용된다. 즉, 서버는 브로드캐스트 채널을 통해 데이타와 인덱스를 함께 전달함으로써 클라이언트의 선택적인 청취를 지원할 수 있다. 그러나 부가적인 인덱스 정보는 브로드캐스트 주기를 증가시키는 단점이 있다. 위치기반 서비스에서의 질의에 대한 응답지연은 잘못된 결과의 전달이라는 문제점을 가져올 수 있다. 본 논문에서 우리는 무선 브로드캐스트 환경에서 k-인접질의 서비스를 지원하기 위한 BBS(Broadcast Based LDIS Scheme) 기법을 제안한다. BBS 기법에서 서버는 전달하고자 하는 데이타를 위치에 기반을 두어 정렬하며 이를 인덱스 정보와 함께 클라이언트들에게 전달한다. 또한 클라이언트의 질의 처리 수행시간을 단축시키기 위하여 프리패칭과 OBC(Object Boundary Circle)기법을 새로이 제안한다. 제안 논문에 대한 성능평가는 데이타의 분포, 클라이언트의 이동 속도 그리고 서비스 영역의 크기 등 다양한 환경에서 이루어 졌다.

상황인지 기반 사용자 맞춤 자원 공유 시스템 (A Situation-Aware based Personalized Resource Sharing System)

  • 이용대;박원익;김영국;강지훈
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.484-488
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    • 2008
  • 유비쿼터스 시대에는 다양하고 수많은 컴퓨팅 자원들이 곳곳에 존재한다. 이런 유비쿼터스 환경에서 분산되어져 있는 자원들을 공유하는 연구가 최근 많이 진행되어져 왔다. 하지만 이런 연구들은 사용자의 상황과 취향을 고려하지 않은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 상황을 고려한 사용자 맞춤 자원 공유 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자의 스케줄 정보와 시간, 위치 정보와 같은 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 상황을 인지하며 자원에 대한 사용자 선호도를 가중치 기반으로 적용하여 사용자 맞춤형 자원을 추천해준다. 본 논문에서는 회의 시나리오를 통해 제안한 상황인지 기반 사용자 맞춤 자원 공유 시스템을 검증한다.

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개인화된 도움을 위한 증강현실기반 메시지 주석시스템 (AR-based Message Annotation System for Personalized Assistance)

  • ;전희성
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제16B권6호
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    • pp.435-442
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    • 2009
  • 본 연구에서는 특정개인에 맞춘 정황정보를 제공할 수 있는 개인화 메세지 주석시스템을 제안한다. 본 시스템에서 컨텍스트는 사용자의 신 분, 위치, 시간등을 포함하는 실체로 정의하며 사용자의 정체는 개인화된 메세지 생성의 주된 데이터이다. 컨텍스트를 감지하기 위해 증강현실 기술이 사용되며, 사용자의 위치를 추적하기 위해 실제 물체에 마커가 부착된다. 증강현실 기술은 인간의 지각과 상호작용을 강화시키는 아주 효과적인 주석 방법으로 사용될 수있다. 메시지는 가상 문자메세지 또는 3차원 가상물체일 수 있다. 실험결과는 제안된 시스템이 실시간으로 효과적으로 작동됨을 보여주며 또한 개인화 메시지를 제공하는 모바일 서비스로 사용될 수 있음을 보였다.

An Efficient Algorithm for Mining Frequent Sequences In Spatiotemporal Data

  • ;지정희;류근호
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국공간정보시스템학회 2005년도 추계학술대회
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    • pp.61-66
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    • 2005
  • Spatiotemporal data mining represents the confluence of several fields including spatiotemporal databases, machine loaming, statistics, geographic visualization, and information theory. Exploration of spatial data mining and temporal data mining has received much attention independently in knowledge discovery in databases and data mining research community. In this paper, we introduce an algorithm Max_MOP for discovering moving sequences in mobile environment. Max_MOP mines only maximal frequent moving patterns. We exploit the characteristic of the problem domain, which is the spatiotemporal proximity between activities, to partition the spatiotemporal space. The task of finding moving sequences is to consider all temporally ordered combination of associations, which requires an intensive computation. However, exploiting the spatiotemporal proximity characteristic makes this task more cornputationally feasible. Our proposed technique is applicable to location-based services such as traffic service, tourist service, and location-aware advertising service.

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