Since demand for location-based services increases and the relevant service becomes more diverse, the use of POI (Point of Interest) is being required in various fields. Various roles of POI for display, search and inquiry exist, but the implementation and expression of such roles are partially limited. Therefore, the data model for implementation is suggested in this paper to enable practical implementation, expression and inquiry of POI data. The data model was developed based on 3 roles of POI including search, expression and linkage, and especially, the spatial relationship between POI objects which was not suggested in previous data models is considered and time series scheme is suggested to enable various expressions and inquiries in application services.
MPEG-7 CDVS (Compact Descriptor for Visual Search)분야에서 표준화하고 있는 현대의 모바일 디바이스 및 서버에서 사용되는 영상검색과 매칭 알고리즘들은 SIFT(scale invariant feature transform)와 SURF(speeded up robust features) 같은 강인한 디스크립터를 기반으로 하는 특징 점에 의한 알고리즘으로 이루어진다. 이러한 특징 점들은 크게 좌표와 디스크립터로 나누어져 있다. 빠르고 정확한 검색을 위해서 특징 점들은 디바이스에서 서버, 또는 서버에서 디바이스로 자유롭게 전송이 되어야 하므로 과거에 여러 압축 알고리즘들이 제안 되었다. 이 논문에서는 특징 점들의 분포 및 연관성 등을 관찰하고 연구하여 좌표의 정보를 효율적으로 압축하면서 정확도를 보존할 수 있는 점진적 블록 크기 기반의 손실 좌표 압축 알고리즘을 제안한다. 실험 결과로부터 현재 가장 효율이 좋은 알고리즘 보다 특징 점당 비트가 평균적으로 0.3~0.4bit(5%~6%) 감소하고 정확도(TP,FP,TN)가 데이터 종류에 따라 유지되거나 미약하게 상승하는 결과를 얻었다.
A Hierarchical Server Structure for Parallel Location Information Search of Mobile Hosts이동 컴퓨팅 환경의 발전은 기존의 분산 시스템에서는 볼 수 없었던 이동 호스트의 위치 정보 관리 문제, 이동 호스트의 접속 단절 문제, 낮은 무선 통신 대역폭의 문제 등 과 같은 새로운 문제점을 발생시켰다. 특히 이동 호스트의 위치 정보 관리 기법은 이동 컴퓨팅 환경의 성능을 저하시킨다. 이동 호스트의 이동성으로 인해 이동 호스트의 주소가 이동 호스트의 위치에 종속적으로 변화하며, 이동 호스트의 주소는 고유 주소와 현재 주소의 사상을 통해 관리된다. 이동 호스트의 고유 주소와 현재 주소를 사상시켜 주기 위한 이전의 기법들은 이동 호스트의 증가 및 위치 정보의 분산관리를 고려하지 않았기 때문에 시스템의 확장성에 큰 문제를 가지고 있다. 이 논문에서는 이동 호스트의 주소를 분산 관리하기 위해 개선된 n-깊이 위치 정보 탐색 트리와 개선된 n-깊이 위치 정보 탐색 트리를 기반으로 한 병렬적 위치 정보 탐색과 갱신 기법을 제안한다. 개선된 n-깊이 위치 정보 탐색 트리는 링 구조를 이용하여 위치 정보 서버를 지역적으로 분할한 위치 정보 서버의 논리적 계층 구조이며, 병렬적 탐색 기법을 기반으로 이동 호스트의 위치 탐색 비용과 갱신 비용을 줄였다. 개선된 n-깊이 위치 정보 탐색 트리를 기반으로 한 위치 정보 탐색/갱신 기법은 위치 정보 서버의 논리적 위치가 멀리 떨어져 있는 경우에도 병렬적 탐색 기법을 통해 기존의 방법보다 좋은 결과를 보인다. 또한, 탐색비용의 감소에도 불구하고 갱신 비용의 증가를 가져오지 않는다.
오늘날, 3G와 WiFi 통신을 이용한 수많은 스마트폰용 위치기반 서비스들이 존재한다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 실행 가능한 발전된 위치 기반 응용 프로그램인 MARS를 제안, 개발하였고, 이를 기존 유사 서비스와 성능을 비교하였다. MARS는 기본적으로 경로 등록, 경로 검색, 경로 평가 등 3가지 기능을 사용자들에게 제공하며 이들은 웹 및 데이터베이스서버, 그리고 사용자의 이동 단말기에 의해 동적으로 관리된다. 사용자들은 스마트폰을 이용하여 위치 정보를 검색 및 업데이트할 때, 서버들은 필요한 정보를 제공하여 사용자들이 자유롭게 자신들이 등록한 정보를 추가, 수정, 그리고 제거를 할 수 있도록 하며, 다른 사용자의 정보에 대해서는 평가를 수행 할 수 있도록 한다. 이는 기존의 다른 지도 서비스들이 사용자들로부터 직접적으로 정보 입력을 허락하지 않는 것과 달리 사용자들에게 정보 입력을 담당하게 한다는 점에서 구별된다. 본 논문에서는 MARS의 구현 과정과 함께 각 동작에 대한 실험 결과를 보여주며, 마지막으로 기존 서비스들과의 성능 평가를 통해, MARS가 더 나은 성능을 제공할 수 있음을 설명하기로 한다.
GIS와 정보통신기술과 연계된 위치기반서비스는 개인의 위치정보를 측정하고 이용한다. 위치정보는 특정된 개인의 현재 위치와 그 위치를 통한 개인의 행동 등을 추정할 수 있는 정보로서 프라이버시 침해 가능성이 매우 높은 정보이므로 강력한 보호 제도가 필요하다. 이러한 배경에서 정보통신부가 추진하고 있는 위치정보보호법안은 개인정보 보호와 위치기반서비스 사업 활성화라는 상충되는 두 가지 목적에 대한 합의점을 제대로 찾지 못하고 있어 실질적인 개인정보 보호 대책으로 부족하며 지속적 보완이 필요하다. 본 연구는 효과적인 지리정보의 유통과 활용의 관점에서 개인의 위치정보 보호 문제를 고찰하고 합리적인 대안을 모색하였다.
최근 GPS기능을 탑재한 휴대폰 PDA등의 모바일 장치를 사용하여 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자가 급증하고 있다. 이에 위치 정보를 지닌 공간 데이타를 저장하고 관리하는 대용량의 공간 데이타베이스는 사용자의 다양한 질의 조건과 빠른 검색을 가능하게 하기 위한 색인이 필요하며 대표적인 색인 기법으로는 R-tree가 널리 사용되고 있다. 기존의 R-tree를 이용한 검색은 질의 영역과 관계없는 공간 데이타까지 검색하여 불필요한 입출력을 유발하기 때문에 응답시간이 늦어진다. 본 논문에서는 공간 데이타가 위치 기반 질의를 지원하기 위해 자신이 속한 노드의 전체(Union) MBR 영역에 따라 동적으로 셀 레벨 값을 구성하는 CLR-트리(Cell Leveling R-tree)를 제안한다. 또한, CLR-트리에서의 새로운 공간 데이타의 삽입, 분할, 삭제, 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 CLR-트리에서는 위치 기반 질의 시 사용자 질의 영역의 셀 레벨 값과 공간 데이타의 셀 레벨 값을 비교하여, 겹치지 않는 셀에 대해서는 검색 대상으로부터 제거하고 연관된 셀만을 검색하기 때문에 빠른 응답시간을 제공한다. 디스크 입출력 실험에서 CLR-트리가 기존 R-tree보다 디스크 접근 수를 $5{\sim}20%$ 감소시켜 사용자의 위치 기반 질의에 대해 빠르게 처리함을 알 수 있었다.
Kim, Kyoung-Kyoo;Ban, Seong-Won;Won Sik cheong;Lee, Kuhn-Il
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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pp.843-846
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2000
An optical flow-based motion estimation algorithm is proposed for video coding. The algorithm uses block-matching motion estimation with an adaptive search region. The search region is computed from motion fields that are estimated based on the optical flow. The algorithm is based on the fact that true block-motion vectors have similar characteristics to optical flow vectors. Thereafter, the search region is computed using these optical flow vectors that include spatial relationships. In conventional block matching, the search region is fixed. In contrast, in the new method, the appropriate size and location of the search region are both decided by the proposed algorithm. The results obtained using test images show that the proposed algorithm can produce a significant improvement compared with previous block-matching algorithms.
We introduce a non-Euclidean metric for transportation systems with a defined minimum transportation cost (initial fare) and investigate the continuous single-facility Weber location problem based on this metric. The proposed algorithm uses the results for solving the Weber problem with Euclidean metric by Weiszfeld procedure as the initial point for a special local search procedure. The results of local search are then checked for optimality by calculating directional derivative of modified objective functions in finite number of directions. If the local search result is not optimal then algorithm solves constrained Weber problems with Euclidean metric to obtain the final result. An illustrative example is presented.
Smartphone and Tablet PC has become a popular. So, various location-based service applications are being made in the field of advertising, games, and search. However, the location-based services application is lacking in the field of education. Therefore, this study proposes a Location-based service application for Tablet PC, which can be take advantage in school. The application was designed with these considerations in mind. First, the application to increase the participation of the students take the form of play. Second, participating students are influencing each other. Third, through the promotion of the cycle has allowed long-term operations. This application will be used usefully in an environment that students use a individual Tablet PC through the spread of e-textbooks.
With the development of related technologies, Location-Based Services (LBS) are growing fast and being used in many ways. Past LBS studies have focused on adoption of LBS because of the fact that LBS users have privacy concerns regarding revealing their location information. Meanwhile, the number of LBS users and revenues from LBS are growing rapidly because users can get some benefits by revealing their location information. Little research has been done on how LBS affects consumers' information search behavior in product purchase. The purpose of this paper is examining the effect of LBS information filtering on buyers' uncertainty and their information search behavior. When consumers purchase a product, they try to reduce uncertainty by searching information. Generally, there are two types of uncertainties - knowledge uncertainty and choice uncertainty. Knowledge uncertainty refers to the lack of information on what kinds of alternatives are available in the market and/or their important attributes. Therefore, consumers having knowledge uncertainty will have difficulties in identifying what alternatives exist in the market to fulfil their needs. Choice uncertainty refers to the lack of information about consumers' own preferences and which alternative will fit in their needs. Therefore, consumers with choice uncertainty have difficulties selecting best product among available alternatives.. According to economics of information theory, consumers narrow the scope of information search when knowledge uncertainty is high. It is because consumers' information search cost is high when their knowledge uncertainty is high. If people do not know available alternatives and their attributes, it takes time and cognitive efforts for them to acquire information about available alternatives. Therefore, they will reduce search breadth. For people with high knowledge uncertainty, the information about products and their attributes is new and of high value for them. Therefore, they will conduct searches more in-depth because they have incentive to acquire more information. When people have high choice uncertainty, people tend to search information about more alternatives. It is because increased search breadth will improve their chances to find better alternative for them. On the other hand, since human's cognitive capacity is limited, the increased search breadth (more alternatives) will reduce the depth of information search for each alternative. Consumers with high choice uncertainty will spend less time and effort for each alternative because considering more alternatives will increase their utility. LBS provides users with the capability to screen alternatives based on the distance from them, which reduces information search costs. Therefore, it is expected that LBS will help users consider more alternatives even when they have high knowledge uncertainty. LBS provides distance information, which helps users choose alternatives appropriate for them. Therefore, users will perceive lower choice uncertainty when they use LBS. In order to test the hypotheses, we selected 80 students and assigned them to one of the two experiment groups. One group was asked to use LBS to search surrounding restaurants and the other group was asked to not use LBS to search nearby restaurants. The experimental tasks and measures items were validated in a pilot experiment. The final measurement items are shown in Appendix A. Each subject was asked to read one of the two scenarios - with or without LBS - and use a smartphone application to pick a restaurant. All behaviors on smartphone were recorded using a recording application. Search breadth was measured by the number of restaurants clicked by each subject. Search depths was measured by two metrics - the average number of sub-level pages each subject visited and the average time spent on each restaurant. The hypotheses were tested using SPSS and PLS. The results show that knowledge uncertainty reduces search breadth (H1a). However, there was no significant correlation between knowledge uncertainty and search depth (H1b). Choice uncertainty significantly reduces search depth (H2b), but no significant relationship was found between choice uncertainty and search breadth (H2a). LBS information filtering significantly reduces the buyers' choice uncertainty (H4) and reduces the negative relationship between knowledge uncertainty and search breadth (H3). This research provides some important implications for service providers. Service providers should use different strategies based on their service properties. For those service providers who are not well-known to consumers (high knowledge uncertainty) should encourage their customers to use LBS. This is because LBS would increase buyers' consideration sets when the knowledge uncertainty is high. Therefore, less known services have chances to be included in consumers' consideration sets with LBS. On the other hand, LBS information filtering decrease choice uncertainty and the near service providers are more likely to be selected than without LBS. Hence, service providers should analyze geographically approximate competitors' strength and try to reduce the gap so that they can have chances to be included in the consideration set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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