집합 기반 POI 검색 기법은 부정확한 질의어 입력 시 검색결과의 재현율과 정확도가 현저히 떨어지는 기존 하드매칭 기법에 비해 우수한 성능을 보인다. 하지만 집합 개념을 바탕으로 했기 때문에 한 POI 레코드 내에 중복으로 포함된 동일 글자들을 구분하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하여 한 POI 내에 동일 글자가 여러 개 등장해도 동작하는 개선된 집합 기반 POI 검색 기법을 제시하고 구현하였다. 또한 개선된 집합 기반 POI 검색 기법의 검색결과와 기존 집합 기반 POI 검색 기법의 검색결과를 비교하는 실험을 통해 레코드 내에 중복으로 포함된 동일 글자가 있는 레코드에 대한 검색 성능이 향상되었음을 확인하였다.
최근 GIS 서비스는 단순한 지도 가시화뿐만 아니라 각 개체의 위치 정보를 표시해주는 POI 서비스까지 요구한다. 하지만 POI 서비스는 개체의 위치 정보가 불충분하여 단순 지명 서비스만을 제공하고 있다. 게다가 GIS 서비스의 기반이 되는 대부분의 지리공간데이터 역시 표준화가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 계층적이고 사용자 중심적인 POI DB를 설계하고, 지도 가시화의 이질성과 비호환성을 극복하기 위해 GML 표준을 수용하는 GVP(GML Viewer POI)를 구축한다. GVP는 SHP 파일의 속성 정보를 관리하는 dBase 파일에 3-Layer 구조로 설계된 POI DB를 추가한다. 이에 따라서 POI 가시화는 디렉터리 형태의 그룹화된 POI 정보가 제공되므로 계층적인 검색이 가능하다. 지도 가시화와 POI 가시화로 구성된 GVP는 속성을 각각의 객체 형태로 재생성하여 사용자 이벤트에 대한 빠른 응답을 지원한다.
As the need for the integration of administrative datasets and address information increases, there is also growing interest in POI (Point of Interest) data as a source of location information across applications and platforms. The purpose of this study is to develop an alias database management method for efficient POI searching, based on POI data representing position. First, we determine the attributes of POI alias data as it is used variously by individual users. When classifying aliases of POIs, we excluded POIs in which the typo and names are all in English alphabet. The attributes of POI aliases are classified into four categories, and each category is reclassified into three classes according to the strength of the attributes. We then define the quality of POI aliases classified in this study through experiments. Based on the four attributes of POI defined in this study, we developed a method of managing one POI alias through and integrated method composed of word embedding and a similarity measurement. Experimental results of the proposed POI alias management method show that it is possible to utilize the algorithm developed in this study if there are small numbers of aliases in each POI with appropriate POI attributes defined in this study.
사용자에게 제공하는 일반적인 텔레매틱스 서비스들은 광역 서비스로 한정되어 있고 특정 관심지점(POI, Point-of-Interest)에 대한 경로와 간략한 안내 서비스만을 제공하고 있다. 그러나 사용자들은 광역 서비스뿐만 아니라 POI 지점의 상세 서비스들도 제공받기를 원한다. 따라서, 각 POI 지점에서의 상세 서비스를 지원하고 이를 관리 제어할 수 있는 텔레매틱스 POI 응용 서비스가 요구되고 있다. 본 논문에서는 POI 지점의 상세 서비스를 제공하기 위하여 GIS 기반 텔레매틱스 POI 응용 서비스를 설계하고 텔레매틱스 POI 단말을 설계/구현한다. 구현된 텔레매틱스 POI 단말은 GPS 모듈로부터 좌표를 수신하고 Shape 뷰어에서 파싱하여 현재위치를 구한다. ESRI Shape 파일 및 DBF 파일을 파싱하여 현재위치와 매칭시킨 후 POI 상세 서비스를 디스플레이 한다.
시맨틱 검색은 최근 검색 분야에서 널리 사용되고 있다. POI는 지리정보를 구성하는 가장 기본적인 정보 중 하나로써, 많은 지리정보시스템은 POI 검색을 기본으로 하고 있다. 본 연구에서는 기존의 POI 검색과 차별화되는 집단지성을 활용한 POI 시맨틱 검색을 위한 시스템을 제안한다. 이를 위해 먼저 태그(tag)와 이미지 형태로 POI의 경험적 정보를 구축하고, 직관적인 공간 탐색 경험을 제공하는 서비스를 설계하고 구현하였다. POI의 검색을 위해, 태그 형태의 다양한 정보의 효율적인 수집 및 구축을 위해 다수의 사용자가 참여할 수 있는 집단지성 플랫폼을 설계하였고, 실제로 이를 구현하였다.
오늘날 웹은 가장 폭넓게 사용되는 기술이고 과거 몇 년 동안 웹은 여러 단계를 통해 진화되고 성숙된 기술이다. 특히 폭소노미, 태깅, RSS 등의 웹 인터페이스 기술이 사용자 중심적으로 발전, 변화하고 있다. 본 논문에서는 POI 정보 관리를 일반적인 구조적 관리 방법 뿐만 아니라, 태깅 기술을 적용하여 POI 정보관리를 위한 POIM(POI Management tool)를 개발한다. 사용자 중심의 POI 서비스를 위하여 사용자가 직접 POIM를 이용하여 특정 POI 객체들에 XML 기반 태깅 정의, 수정, 삭제 등을 수행하면 각 POI 객체들이 GML로 저장된다.
증강현실은 현실세계를 기반으로 가상세계를 결합한 기술이다. 이 기술에서 마커를 인식하고, 마커를 구분하기 위한 POI데이터가 필요로 하다. POI 데이터는 누구든 쉽게 등록하여 이용할 수 있고, 기존의 증강현실 플랫폼에서 많은 데이터들이 축적되어 있기 때문에 POI 데이터를 접근하기 위한 표준을 제공해야할 필요성이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 연관관계 제공과 정보 공유의 패러다임인 온톨로지를 이용하여 POI 데이터 통합을 위한 카테고리 구성 방안에 대해 제안한다. 이는 W3C의 POI 코어와 온톨로지 표현언어인 OWL의 결합으로 구성한다.
내비게이션 시스템에서 목적지를 찾기 위하여 목적지의 이름, 분류, 주소, 전화번호 등의 정보를 이용하게 되는데 대부분의 사용자들은 이들 중에서 목적지의 이름을 사용한다. 그런데 사용자들은 공급사에서 제공하는 POI DB에 등재된 이름을 정확히 알지 못할 뿐만 아니라 편의상 축약된 명칭이나 일반적으로 불리어지는 명칭 등으로 POI 검색을 시도하므로 검색이 실패하는 경우가 빈번하다. 본 논문에서는 내비게이션 시스템에서 이름으로 검색 할 때 검색 성공률을 제고할 수 있는 이형태 DB 구축 시스템을 제안한다. 이 시스템은 원 DB의 POI 명과 연결되는 이형태를 생성하여 DB화한다. 우리는 이형태의 생성을 위하여 약 650,000 개의 개체를 가지고 있는 원 DB의 POI 명으로부터 모은 패턴을 분석하여 이형태의 유형을 7 가지로 분류하였다 분류한 유형을 토대로 일정한 패턴이 존재하여 자동화가 가능한 유형들에 대하여 577개의 규칙을 만들어 자동으로 이형태를 구축하였다. 규칙으로 만들기가 어렵거나 빈도수가 적은 개체들에 대해서는 수동으로 이형태를 구축하였다. 생성된 비율은 전체 POI DB의 35.8%에 해당하며 구축한 이형태 DB를 사용한 검색 성공률은 89%이었다.
Recently, Location-based services(LBS) allow consumers to receive services based on their geographic location data. Users want to take services based location information with portable devices. And Point of Interest(POI) information's usage is increasing with mobile device's development and user's interest. And this paper shows that we connect the multimedia POI database(DB), provide the multimedia services through the portable devices and search POI using location and direction information. The multimedia POI is consisted of sound, image, moving image and animation with location information. When we search POI, we find POI in DB using the area zone and direction information.[l]
모바일 환경에서 사용자의 GPS 궤적은 위치기반서비스(Location Based Service)에서 새로운 자원으로써 활용되고 있다. 위치기반서비스의 확장을 위해 단순히 사용자의 위치를 지도에 표시하는 것뿐만 아니라 사용자들이 위치했던 장소들이 내포하고 있는 의미를 발견해 내는 것이 필요하다. 이를 위해 최근 사용자의 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest)의 정보를 결합하여 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)을 생성하고 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 기존연구의 경우 시맨틱 궤적을 생성하기 위해, 사용자의 GPS 궤적과 POI의 면적 정보(polygon)가 겹칠 경우를 찾아내서 이를 시맨틱 궤적으로 생성하였다. 하지만 대부분 공개된 POI 정보는 실제 장소들의 면적 정보를 제공하지 않고 좌표(point) 값 만을 제공하기 때문에 기존의 방법으로는 시맨틱 궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 GPS 궤적과 POI의 좌표 값을 이용하여 사용자가 실제 방문했을 것으로 예상되는 POI 를 추정하고 이를 시맨틱 궤적으로 생성해 내는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 GPS 궤적의 속력 정보를 사용하여 사용자가 정지했었던 구간을 판별하고, 정지 구간 주변의 POI 밀도에 따라 정지 구간을 영역으로 확장한다. 그리고 영역에 포함된 POI 중 정지 구간과의 거리가 가장 가깝고, 가장 오랜 시간 포함되었던 POI를 사용자가 방문했던 POI로 판단한다. 이 방법은 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다는 장점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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