현대 사회에서 사람들은 시간적인 여유, 경제적인 문제 등에 따라 여행지에 대해 심각한 고민을 한다. 따라서 본 논문에서는 상황 지식을 이용한 비계층적 군집 기반 하이브리드 추천을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자의 위치, 장소, 날씨 등의 상황에 따라 선호하는 여행지에 대한 지식을 추천받을 수 있는 개인화된 방법이다. 설문조사를 통해 수집된 데이터로부터 14개의 속성을 기반으로 유사한 특성을 가진 사용자들을 비계층적 군집 기반 하이브리드 추천을 이용하여 군집한다. 이는 암묵적 데이터와 명시적 데이터에 가중치를 부여하여 보다 정확한 추천을 한다. 이를 통해 사용자는 불필요한 시간을 소모하지 않고 선호하는 여행지를 추천받을 수 있다. 성능평가는 정확도, 재현율, F-measure를 이용한다. 평가 결과 정확도는 0.636, 재현율은 0.723, F-measure는 0.676으로 평가되었다.
Mobility prediction is one of hot topics using location history information. It is useful for not only user-level applications such as people finder and recommendation sharing service but also for system-level applications such as hand-off management, resource allocation, and quality of service of wireless services. Most of current prediction techniques often use a set of significant locations without taking into account possible location information changes for prediction. Markov-based, LZ-based and Prediction by Pattern Matching techniques consider interesting locations to enhance the prediction accuracy, but they do not consider interesting location changes. In our paper, we propose an algorithm which integrates the changing or emerging new location information. This approach is based on Active LeZi algorithm, but both of new location and all possible location contexts will be updated in the tree with the fixed depth. Furthermore, the tree will also be updated even when there is no new location detected but the expected route is changed. We find that our algorithm is adaptive to predict next location. We evaluate our proposed system on a part of Dartmouth dataset consisting of 1026 users. An accuracy rate of more than 84% is achieved.
소셜 미디어 환경에서 여행과 커뮤니티에서 기고한 사진과 관련된 메타 데이터 (태그, 지리적 위치 및 찍은 날짜)에 기반한 개인화 된 여행 경로 추천 기법이 연구되고 있다. 사용자는 소설 미디어를 사용하고 자신의 위치 기록을 여행 경로의 형태로 기록한다. 이러한 여행 경로 정보는 미래의 여행자들에게 새로운 추천 정보를 제공하기 위한 유용한 정보로 활용 될 수 있다. 본 논문에서는 라이프 로그를 기반으로 한 개인화 된 여행 경로 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 여행자 및 지역 사회가 제공한 라이프 로그 및 사진 정보를 활용하여 사용자에게 개인화된 추천 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 개별 관심 장소가 아닌 대중적인 여행 경로도 추천 할 수 있다 (POI). 제안하는 개인화된 여행 경로 추천 기법은 POI 가지치기 단계와 여행 경로 생성 단계로 구성된다. POI 가지치기 단계에서는 POI 전체 데이터로부터 사용자에게 추천할 경로를 생성하는데 필요한 POI만을 남기고 가치기를 수행한다. 여행 경로 생성 단계에서는 POI 가지치기 단계를 통해 도출된 POI 사용자 관심도, 비용, 시간, 이벤트 등을 고려하여 후보 경로를 생성한다.
Purpose: Precision agriculture includes determining the right amount of nitrogen for a specific location in the field. This work focused on developing and validating a model using variable rate nitrogen application based on the estimated SPAD value from the ground-based image sensor. Methods: A variable rate N application based on the decision making system was performed using a sensor-based variable rate nitrogen application system. To validate the nitrogen application decision making system based on the SPAD values, the developed N recommendation was compared with another conventional N recommendation. Results: Sensor-based variable rate nitrogen application was performed. The nitrogen deficiency level was measured using the image sensor system. Then, a variable rate application was run using the decision model and real-ti me control. Conclusions: These results would be useful for nitrogen management of corn in the field. The developed nitrogen application decision making system worked well, when considering the SPAD value estimation.
본 논문에서는 사용자의 위치 정보를 입력받아 근처에 위치한 식당이나 어트랙션 장소를 추천하는 사이트를 구현하고 이를 제안한다. 웹 페이지를 통해 사용자의 위치정보를 입력 받고, SNS에서 추천하는 장소를 크롤링하여 데이터베이스를 구축하고 분석하여 식당과 어트랙션 장소를 추천해 준다. 추천 장소는 사용자에게 지도를 이용하여 그 위치를 보여주며 지도 위에 추천 장소의 간략 정보를 표시한다.
교통신호기의 설치목적 중 하나는 교통신호기를 통해 차량의 이동을 명확히 규제하여 교통사고를 사전에 방지하는데 있다. 하지만, 부적절한 신호기 위치로 인해 교차로에 접근하는 운전자가 안전운행에 필요한 행태를 나타내지 못한다면, 교통 안전도를 높이기 위한 방안으로 현장상황에 적합한 설치기준 또는 권고사항이 현장조사 및 분석을 통해서 제시되어야 할 필요가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 도심 신호교차로의 신호기 위치가 교차로에 접근하는 운전자의 운전행태에 미치는 영향을 분석하였다. 분석한 결과, 신호기 위치는 딜레마존을 형성하는 운전자의 감속시작지점과 접근속도에 따른 딜레마존 분포에 영향을 미치며, 더욱이 딜레마존 안전율과 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구는 신호교차로의 교통안전도를 향상하기 위한 대안으로 교통신호기를 정지선 근처로 이설 또는 설치하는 방안을 다룬 신호기 설치운영 권고안을 제안하여 현장 활용도를 제고하고자 하였다.
본 논문에서는 모바일 교육 증강현실 게임 환경에서 게임 학습 참여자의 학습 필요와 요구에 부응하는 어휘를 자동으로 제공해주는 지능형 어휘 추천 에이전트를 제안한다. 제안된 에이전트는 모바일 기술의 특성과 증강 현실 기술의 특성을 최대한 반영하여 설계하도록 하고 상황 어휘 추론 모듈, 싱글 게임 어휘 추천 모듈, 배틀 게임 어휘 추천 모듈, 학습 어휘 목록 모듈, 유의어 모듈로 구성한다. 연구 결과, 게임 학습 참여자들은 대체적으로 만족함을 알 수 있다. 상황 어휘 추론과 유의어의 정확도는 각각 4.01점, 4.11점으로 게임 학습 참여자가 처한 상황과 관련이 깊은 어휘가 추출되는 것을 보여준다. 하지만 만족도의 경우에는 배틀 게임 어휘(3.86)는 개인별 학습자의 추천 어휘 중에서 공동으로 사용할 수 있는 어휘를 추천하기 때문에 싱글 게임 어휘(3.94)보다는 상대적으로 낮은 결과가 나타났다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 사용자의 위치, 상태, 행동정보, 주변 상황 등의 컨텍스트를 인식할 수 있게 하였는데 이로 인해 사용자에게 필요한 서비스를 빠르고 정확하게 제공해 줄 수 있게 되었다. 이와 같은 개인화 추천 서비스는 사용자의 컨텍스트 정보를 인식하고 해석하는 추론기술이 필요한데 본 논문에서는 실생활과 가장 밀접한 음식점을 날씨, 시간, 요일, 위치의 모바일 컨텍스트 데이터를 기반으로 행동 패턴을 추론하여 추천하는 모델을 연구한다. 연구를 위해 자사에서 직접 서비스 하고 있는 사용자 평가 기반 음식점 추천 서비스의 장소와 사용자 생성 데이터를 활용하였고, 행동패턴을 추론하기 위해 나이브 베이즈 방정식을 사용했다. 그리고 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 장소를 선정하였다. 시스템으로 구현하여 평가 기반의 추천 방식보다 본 논문에서 제시한 연구의 우수성도 입증하였다.
최근접 질의 (NN: Nearest Neighbor Query)는 질의요청자와 가상 가까운 곳에 위치한 대상 객체를 검색하기 위한 질의로서, 모바일 환경에서 빈번하게 사용되는 질의 유형이다. 이 논문에서는 모바일 환경에서 방향 성분을 가지며 연속적으로 이동하는 질의 요청자가 요구하는 최근접 대상 객체를 검색하기 위한 질의 처리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모바일 환경에서 특정 방향 성분을 갖고 위치를 이동하는 질의요청자의 방향 속성을 반영하여 최근접 객체를 검색할 수 있도록 유클리디안 거리 정보뿐만 아니라 사용자의 진행 방향을 고려하여 최근섭 대상 객체를 검색한다. 제안된 방법은 모바일 환경에서 최근섭 객체의 검색 기능을 요구하는 교통 정보 시스템, 관광정보 시스템, 위치 기반 추천 시스템과 같은 응용 분야에 적용할 수 있다.
스마트폰의 급격한 확산은 우리 일상생활에 패러다임을 바꾸어 놓고 있다. 스마트폰 이용자는 경제활동 인구의 99% 이상이 사용하고 있으며 초기 형성단계를 지나 포화상태에 도달한 것으로 전문가들은 내다보고 있다. 스마트폰은 PC와 유사한 수준의 고기능 환경구현이 가능한 범용 운영체제를 탑재하고 있다. 또한, 다양한 응용프로그램을 설치하거나 삭제할 수 있는 확장성이 뛰어난 이동통신 단말기이다. 이러한 확장성은 애플리케이션 스토어를 통해 다양한 응용 프로그램을 사용할 수 있다. 그뿐만 아니라 위치를 기반으로 한 다양한 서비스도 가능하다. 그런데 이러한 서비스는 장점도 많지만, 개인정보 유출이나 프라이버시 침해라는 단점도 가지고 있다. 본 연구는 스마트폰의 위치기반 서비스가 인지된 가치와 인지된 위험에 미치는 영향 요인을 알아보고자 한다. 또한, 인지된 가치와 인지된 위험이 만족과 추천의도의 인과관계를 알아보고자 한다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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