• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.316-317
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• 2017

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.

• 한국측량학회지
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• 제37권2호
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• pp.81-89
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• 2019

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.

• Spatial Information Research
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• 제22권4호
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• pp.21-38
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• 2014

지도를 검색하는 사용자는 특정 장소에 대한 정식 명칭보다는 자신이 알고 있는 명칭이나 일반적으로 불리어지는 명칭을 이용해 검색을 수행하기 때문에 원하는 장소를 찾는데 빈번히 실패하게 된다. 또한 지도의 공간검색에 있어서 대표적인 웹 지도 서비스에서는 '근처'와 '주변'이라는 공간어휘를 가지고 공간상 인접 장소를 탐색하는데 2km 이상 떨어진 장소까지 검색되어 원하지 않는 위치의 장소 정보를 제공하기도 한다. 본 연구에서는 SNS 중 트위터를 이용하여 POI 데이터를 추출하고, 기구축되어 있는 기존POI로부터 공간관계를 구축해 사람이 인지할 수 있는 공간범위를 산정하였다. 그 결과, 다양한 장소 명칭을 획득하여 기존 POI 데이터의 다른 이름의 명칭으로 활용할 수 있었고, 기존에 없는 새로운 POI 데이터는 POI 변화가 많은 지역을 파악하는데 활용하여 POI 데이터 구축을 위한 지역선정에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한 공간검색에 사용될 수 있는 다양한 공간어휘와 사람이 인지할 수 있는 공간범위를 이용해 보다 효율적인 공간검색을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권12호
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• pp.711-716
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• 2014

최근 논문 표절 논란과 지능형 텍스트 검색서비스에 대한 관심이 증가하면서 문장 유사도 측정의 필요성이 증가하고 있다. n-gram, 편집거리, LSA 등 기존의 다양한 방향으로 선행 연구가 있었지만 각 기법마다 장단점이 존재한다. 본 논문에서는 집합 기반 POI 검색 기법을 이용한 새로운 방향의 문장 유사도 측정 기법을 제안한다. 집합 기반 POI 검색 기법은 하드매칭에 비해 단어의 도치, 누락, 삽입, 변경에 현저한 성능 향상을 보인다. 이 기법을 이용하면 보다 정확하고 빠른 문장 유사도 측정이 가능하다. 제안하는 기법은 기존 집합 기반 POI 검색 기법의 데이터 로딩 알고리즘과 텍스트 검색 알고리즘을 변형하고 어절 연산 알고리즘을 추가하여 두 문장의 유사도를 백분율로 표현한다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 기법이 정확도와 속도에서 n-gram과 기존 집합 기반 POI 검색 기법에 비해 우수함을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제34권6호
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• pp.609-618
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• 2016

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.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권3호
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• pp.176-184
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• 2023

Points of interest (POIs) are widely used in tourism recommendations and to provide information about areas of interest. Currently, situation judgement using POI and GPS data is mainly rule-based. However, this approach has the limitation that inferences can only be made using predefined POI information. In this study, we propose an algorithm that uses POI data, GPS data, and schedule information to calculate the current speed, location, schedule matching, movement trajectory, and POI coverage, and uses machine learning to determine whether to stay or go. Based on the input data, the clustered information is labelled by k-means algorithm as unsupervised learning. This result is trained as the input vector of the SVM model to calculate the probability of moving and staying. Therefore, in this study, we implemented an algorithm that can adjust the schedule using the travel schedule, POI data, and GPS information. The results show that the algorithm does not rely on predefined information, but can make judgements using GPS data and POI data in real time, which is more flexible and reliable than traditional rule-based approaches. Therefore, this study can optimize tourism scheduling. Therefore, the stay detection algorithm using GPS movement trajectories and POIs developed in this study provides important information for tourism schedule planning and is expected to provide much value for tourism services.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.16-18
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• 2023

본 연구는 궤적 데이터(trajectory data)를 대상으로 증강 그래프 기반의 그래프 뉴럴 네트워크를 활용하여 다음에 방문한 장소를 추천하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 전체 궤적 데이터를 그래프로 표현하여 추출한 글로벌 궤적 플로우의 특성을 다음 방문할 POI 추천에 활용한다. 이때, POI 추천시 자주 발생하는 두 가지 문제를 추가로 해결함으로써 POI 추천의 정확도를 높이는 것을 목표로 한다. 첫 번째 문제는 추천 대상 궤적 데이터의 길이가 짧은 경우에 성능 저하가 발생한다는 것이다. 두 번째 문제는 콜드-스타트 문제이다. 기존 POI 추천 모델은 매우 적은 방문 기록만 가지는 사용자 또는 POI에 대해서는 매우 낮은 예측 성능을 보인다. 본 연구에서는 궤적 그래프에서 일부 엣지를 삭제하여 생성한 증강 그래프 기반의 궤적 플로우 특징 기반 모델을 제안함으로써 짧은 길이의 궤적 데이터 및 콜드-스타트 사용자/POI에 대한 추천 성능을 높인다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.13-20
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• 2009

The most of navigation services these days, are designed in order to just provide a shortest path from current position to destination for a user. Several navigation services provides not only the path but some fragmentary information about its point, but, the data tends to be highly restricted because it's quality and quantity totally depends on service provider's providing policy. In this paper, we describe the folksonomy POI(Point of interest) recommender system using mashup in order to provide the information that is more useful to the user. The POI recommender system mashes-up the user's folksonomy data that stacked by user with using external folksonomy service(like Flickr) with others' in order to provide more useful information for the user. POI recommender system recommends others' tag data that is evaluated with the user folksonomy similarity. Using folksonomy mahup makes the services can provide more information that is applied the users' karma. By this, we show how to deal with the data's restrictions of quality and quantity.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1170-1178
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• 2022

Indoor POI data, an essential component of indoor spatial data, has attribute information of a specific place in the room and is the most critical information necessary for the user. Currently, indoor POI data is manually updated by direct investigation, which is expensive and time-consuming. Recently, research on updating POI using the attribute information of indoor photographs has been advanced to overcome these problems. However, the range of use, such as using only photographs with text information, is limited. Therefore, in this study, and to improvement this, I proposed a new method to update indoor POI data using a smartphone camera. In the proposed method, the POI name is obtained by classifying the indoor scene's photograph into artificial intelligence technology CNN and matching the location criteria to indoor spatial data through AR technology. As a result of creating and experimenting with a prototype application to evaluate the proposed method, it was possible to update POI data that reflects the real world with high accuracy. Therefore, the results of this study can be used as a complement or substitute for the existing methodologies that have been advanced mainly by direct research.

• 한국측량학회지
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• 제37권5호
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• pp.359-366
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• 2019

Indoor spatial data has great importance as the demand for representing the complex urban environment in the context of providing LBS (Location-based Services) is increasing. IndoorGML (Indoor Geographic Markup Language) has been established as the data standard for spatial data in providing indoor navigation, but its definitions and relationships must be expanded to increase its applications and to successfully delivering information to users. In this study, we propose an approach to integrate IndoorGML with Indoor POI (Points of Interest) data by extending the IndoorGML notion of space and topological relationships. We consider two cases of representing Indoor POI, by 3D geometry and by point primitive representation. Using the concepts of the NRS (node-relation structure) and multi-layered space representation of IndoorGML, we define layers to separate features that represent the spaces and the Indoor POI into separate, but related layers. The proposed methodology was implemented with real datasets to evaluate its effectiveness for performing indoor spatial analysis.