• 디지털산업정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.47-57
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• 2015

Recently, Internet of Things (IoT) have become popular for research and development in many areas. IoT makes a new intelligent network between things, between things and persons, and between persons themselves. Social network service technology is in its infancy, but, it has many benefits. Adjacent users in a social network tend to trust each other more than random pairs of users in the network. In this paper, we propose recommendation technique using social network in Internet of Things environment. We study previous researches about information recommendation, IoT, and social IoT. We proposed SIoT_P(Social IoT Prediction) using social relationships and item-based collaborative filtering. Also, we proposed SR(Social Relationship) using four social relationships (Ownership Object Relationship, Co-Location Object Relationship, Social Object Relationship, Parental Object Relationship). We describe a recommendation scenario using our proposed method.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권3호
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• pp.361-370
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• 2011

최근 스마트폰 시장의 인기와 더불어 모바일 위치기반 SNS가 폭발적으로 성장하고 있다. SNS는 모든 사용자들이 지인과 협력하고 정보를 공유하는 것을 목적으로 하고 있지만, 아직까지 장애인들이 스마트폰과 같은 모바일 SNS를 접하기가 쉽지 않다. 또한 웹을 사용하는데 어려움을 가지고 있는 장애인들이 스마트폰과 같은 기기를 사용하기에 적절한 인터페이스를 제공하고 있는 지에 대한 접근성에 대해 연구할 필요도 있다. 본 논문에서는 상황 인식 기술과 SNS의 기능을 명세하고 분석한 후, 다양한 정보 즉, 시간, 장소 및 활동 상태 등을 포함하는 데이타 수집과 상황정보 분석을 통한 연구를 수행한다. 이를 통하여 장애학생이 편하게 학교생활을 영위하도록 장애유형별 상황인지에 맞는 각종 학사 및 안전서비스를 제공받을 수 있는 모바일 위치기반 SNS 연동 서비스에 대하여 연구한다.

• 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.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권3호
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• pp.27-35
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• 2011

사용자간 상호작용과 협업 기능을 바탕으로 한 소셜 네트워크 서비스 발달에 따라 이를 교수-학습에 활용하면서 개인 체험 중심의 구성주의와 접목되어 소셜 러닝으로 발전하고 있다. 이를 보다 잘 활용하기 위해서는 N-Screen웹, 스마트폰, IPTV)을 지원하는 커뮤니케이션 모델이 필요하다. 커뮤니케이션 모델은 학습자-교수자-시스템간의 상호작용을 지원하는 것이다. 하지만, 지금까지는 웹기반 이러닝 시스템 커뮤니케이션에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 이에 본 연구에서는 소셜 러닝을 위한 서비스 환경을 N-Screen으로 확대하고, 끊김 없는 서비스를 위해 개인의 위치정보를 학습 활동에 활용할 수 있도록 지원하기 위한 커뮤니케이션 매니저를 설계하고 구현하고자 한다. 커뮤니케이션 매니저는 N-Screen 서비스를 위한 학습자의 유스케이스 도출 및 요구 기능을 정의하고, 이를 바탕으로, 커뮤니케이션 기능을 설계한다. 또한, 단말 각각의 서비스 특성을 고려하여, 개인화 위치정보를 반영 할 수 있도록 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.428-435
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• 2016

Hundreds of millions of new posts and information are being uploaded and propagated everyday on Online Social Networks(OSN) like Twitter, Facebook, or Instagram. This paper proposes and implements a GPS-location based SNS data mapping, analysis, and visualization system, called Smart SNS Map, which collects SNS data from Twitter and Instagram using hundreds of PlanetLab nodes distributed across the globe. Like no other previous systems, our system uniquely supports a variety of functions, including GPS-location based mapping of collected tweets and Instagram photos, keyword-based tweet or photo searching, real-time heat-map visualization of tweets and instagram photos, sentiment analysis, word cloud visualization, etc. Overall, a system like this, admittedly still in a prototype phase though, is expected to serve a role as a sort of social weather station sooner or later, which will help people understand what are happening around the SNS users, systems, society, and how they feel about them, as well as how they change over time and/or space.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.60-63
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• 2011

인터넷은 단순한 정보습득을 위한 공간을 넘어 사람들이 모여 교류하는 '소통의 장'으로서 역할을 하고 있다. 최근에는 타인과 끊임없이 대화를 나누고 소통하려는 인간의 기본 욕구를 반영한 서비스인 SNS(Social Network Service)가 전 세계의 주목을 받고 있다. 또한 LBS(Location-Based Service)는 GPS, Wi-Fi를 통한 위치정보를 활용하여 업무생산성 개선 및 다양한 생활 편의를 제공하는 서비스이다. 본 논문에서는 안드로이드 OS를 기반으로 LBS와 SNS를 통합한 어플리케이션을 제안한다. 개인용 모바일 정보기기인 스마트폰을 활용하여, 위치정보에 이용자 정보, SNS를 결합하여 서비스를 고도화 한다. 지인들의 위치를 기반으로 현재 상태, 트윗(Twit)을 통해 정보의 공유 및 활용을 극대화 할 수 있다. 이를 통해 사용자들이 적극적이고 용이하게 온라인 Identity를 표현하는 것을 목적으로 본 시스템을 제안한다.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.802-804
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• 2017

최근 모바일 시스템의 발전은 우리 생활에 중요한 부분을 차지하고 있으며, 모바일 폰을 이용한 사용자들은 차별화된 공간 정보의 활용을 요구하고 있다. 위치 기반 모바일 서비스는 모바일 광고와 같이 개인의 위치 정보에 따라 정보를 제공하는 애플리케이션의 연구가 진행되고 있다. 모바일 폰 사용자들이 지역 정보를 바탕으로 사용자들과의 정보를 공유하기 위해서 본 논문은 모바일 폰에서 위치 정보를 기반으로 효율적인 정보 제공을 위해 소셜 네트워크와 위치기반 서비스를 결합한 모바일 공유 시스템을 제안한다. 이 애플리케이션은 모바일 폰 사용자가 특정 위치에 도착하면 자신의 위치와 연계된 정보를 제공받을 수 있다. 제안된 방법은 다른 애플리케이션과 비교하여 보다 개인의 상황에 적절한 서비스를 제공하는 데 초점을 맞추고 있으며, 소셜 네트워크 기능을 확대하여 사용자간의 정보 공유를 활성화하는데 기여할 수 있다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.1-8
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• 2010

Recently, the missing due to the heinous crimes occurred in succession has been the focus of attention, so measures for these are urgently needed. So, it is necessary that we need to check and take care the weak like children, women, the elderly with dementia and insane person to prevent these social problems. This study is location-based service that suggests the tracking system and way to guard a family and property from the various risk factors which are possible in our life. To acquire the location of the user who is in motion, a communications network technologies were integrated and the system will be able to be monitoring in real time through the website. So, it is convenient and safe because it is possible to use anywhere. Concretely, it was described around location-based service, GPS system, tracking system, process of the service solution and composition for the system. Also, the way to activate the system will be suggested. The final suggested system was verified the possibility through the placement. With this, i will offer effective measures which is more convenient to use and reliable.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.619-630
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• 2017

스마트 기기의 대중화로 다양한 위치 기반 서비스가 제공되고 있다. 최근에는 소셜 서비스와 결합한 위치 기반 소셜 서비스들이 생겨나고 있다. 이러한 위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서는 사용자 중심의 가장 가까운 위치를 검색하는 k-최근접 질의 처리의 요구가 증가된다. 본 논문에서는 대규모 사용자 환경에서 질의를 효율적으로 처리하기 위한 근사 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 빅데이터 분산 처리기술을 활용하여 효율적인 스트림 처리를 수행한다. 본 논문에서는 대량의 위치 데이터에 대한 색인을 위해 전통적인 그리드 색인 기법을 변형한 색인 기법을 제안한다. 제안하는 질의 처리기법은 사용자의 진행방향을 고려하여 해당 셀을 우선적으로 탐색한다. 이를 통해 k개의 근사 결과 집합을 생성할 수 있다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과 다양한 성능 평가를 수행한다.