• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.603-614
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• 2013

모바일 디바이스의 발달은 사용자가 언제 어디서나 원하는 서비스에 접근하고, 정보를 소비할 수 있는 환경을 마련했다. 이에 맞춰 다양한 연구들이 모바일 사용자의 정보 접근성을 향상 시키기 위한 개인화 방법을 제안해 왔다. 하지만, 이와 같은 개인화는 사용자 개인과 관련된 정보를 요구하기에, 사용자 정보에 대한 보안과 관련된 우려를 낳고 있다. 이를 해결할 수 있는 효과적인 방법 중 하나로 사용자 정보를 사용자의 온라인 혹은 오프라인 상의 행동 패턴으로부터 추정하는 것을 들 수 있다. 본 논문에서는 SNS(Social Network Service) 상에서의 사용자 패턴과 사용자 간 물리적인 근접성 패턴을 분석하여 사용자 개인의 정보와 타 사용자와의 사회 관계정보를 식별하는 사용자 정보 식별 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 SNS 텍스트와 GPS 데이터에 기반한 POI(Point of Interest) 패턴으로부터 사용자의 나이, 성별 등 개인정보를 식별하고, 사용자 GPS 데이터를 이용하여 얻어진 사용자 간 근접성 패턴을 이용하여 두 사용자 간의 가족, 동료 등 관계 정보를 추정한다. 각각의 사용자 식별 모듈은 해당 데이터의 특성을 고려하여 SNS 데이터의 노이즈와 사용자 GPS 데이터의 손실을 감안함으로써 더 정확한 사용자 식별 성능을 보이도록 설계되었다. 이를 검증하기 위한 실험에서 제안한 시스템은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였으며, 이는 본 논문에서 제안하는 방법이 사용자 데이터의 특성을 효과적으로 반영하고 있음을 의미한다.

• 지역연구
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• 제38권3호
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• pp.3-17
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• 2022

자동차 중심의 생활방식은 도시 공간에서 이점을 제공해 주었지만 교통체증, 대기오염, 교통사고 등 여러 가지 문제를 야기하고 있는 실정이다. 그중 불법 주정차는 도시 공간에서 부정적인 영향을 미치는 대표적인 도시문제 중 하나이다. 본 연구의 목적은 2019년 접수된 서울시 스마트 불편신고 민원 자료 중 불법 주정차 관련 자료를 활용하여 불법 주정차에 영향을 미치는 도시 환경 요인을 분석하고 정책적 시사점을 제공하는 것이다. 불법 주정차 민원의 경우 민원이 발생하는 시간대에 따라 영향요인이 다를 것으로 가정하고, 민원이 발생한 시간대를 전체 시간대, 낮 시간대, 밤 시간대로 구분하여 분석을 진행하였다. 본 연구의 분석 결과로는 토지이용과 POI 시설 수와 지하철 역세권, 도로폭 등의 변수가 불법 주정차와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 반면 주차장 시설은 시설의 유형에 상관없이 불법 주정차 민원과 유의미한 결과가 나타나지 않았다. 본 연구는 스마트 불편신고 민원 빅데이터의 활용을 통해 도시민이 실제 체감하는 도시문제인 불법 주정차 문제를 분석하고 정책적 시사점을 제시하는 데 의의가 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제8권1호
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• pp.27-32
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• 2016

The global positioning system (GPS)-enabled mobile phones provide location-based applications such as car and pedestrian navigation services. The pedestrian navigation services provide safe and comfortable route and path guidance for pedestrians and handicapped or elderly people. One of the essential components for a navigation system is a spatial database used to perform navigation and routing functions. In this paper, we develop modeling and categorization of pedestrian path components for smart tour guide services using the mobile pedestrian navigation application. We create pedestrian networks using 2D base map and sky view map in urban area. We also construct pedestrian networks and attributes of node, link, and POI using on-site GPS data and photos for smart pedestrian tour guide in the major walking tourist spots in Jeju.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권6호
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• pp.21-27
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• 2023

In this paper, we introduce a reinforcement learning-based algorithm for personalized tourist path recommendations. The algorithm employs a reinforcement learning agent to explore tourist regions and identify optimal paths that are expected to enhance tourism experiences. The concept of tourism experience is defined through points of interest (POI) located along tourist paths within the tourist area. These metrics are quantified through aggregated evaluation scores derived from reviews submitted by past visitors. In the experimental setup, the foundational learning model used to find tour paths is the Deep Q-Network (DQN). Despite the limited availability of historical tourist behavior data, the agent adeptly learns travel paths by incorporating preference scores of tourist POIs and spatial information of the travel area.

• 한국운동역학회지
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• 제26권4호
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• pp.353-360
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• 2016

Objective: The aim of this study was to investigate the relationship between aiming patterns and scores in archery shooting. Method: Four (N = 4) elementary-level archers from middle school participated in this study. Aiming pattern was defined by averaged acceleration data measured from accelerometers attached on the body during the aiming phase in archery shooting. Stepwise multiple regression analysis was used to test whether a model incorporating aiming patterns from all nine accelerometers could predict the scores. In order to extract period of interest (POI) data from raw data, a Dynamic Time Warping (DTW)-based extraction method was presented. Results: Regression models for all four subjects are conducted with different significance levels and variables. The significance levels of the regression models are 0.12%, 1.61%, 0.55%, and 0.4% respectively; the $R^2$ of the regression models is 64.04%, 27.93%, 72.02%, and 45.62% respectively; and the maximum significance levels of parameters in the regression models are 1.26%, 4.58%, 5.1%, and 4.98% respectively. Conclusion: Our results indicated that the relationship between aiming patterns and scores was described by a regression model. Analysis of the significance levels, variables, and parameters of the regression model showed that our approach - regression analysis with DTW - is an effective way to raise scores in archery shooting.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권3호
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• pp.63-72
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• 2022

The extinction crisis of local cities, caused by a population density increase phenomenon in capital regions, directly causes the increase of vacant houses in local cities. According to population and housing census, Gunsan-si has continuously shown increasing trend of vacant houses during 2015 to 2019. In particular, since Gunsan-si is the city which suffers from doughnut effect and industrial decline, problems regrading to vacant house seems to exacerbate. This study aims to provide a foundation of a system which can predict and deal with the building that has high risk of becoming vacant house through implementing a data driven vacant house prediction machine learning model. Methodologically, this study analyzes three types of machine learning model by differing the data components. First model is trained based on building register, individual declared land value, house price and socioeconomic data and second model is trained with the same data as first model but with additional POI(Point of Interest) data. Finally, third model is trained with same data as the second model but with excluding water usage and electricity usage data. As a result, second model shows the best performance based on F1-score. Random Forest, Gradient Boosting Machine, XGBoost and LightGBM which are tree ensemble series, show the best performance as a whole. Additionally, the complexity of the model can be reduced through eliminating independent variables that have correlation coefficient between the variables and vacant house status lower than the 0.1 based on absolute value. Finally, this study suggests XGBoost and LightGBM based machine learning model, which can handle missing values, as final vacant house prediction model.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.27-33
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• 2009

기존의 교통상황판운영에 사용하는 지도는 2D를 기본으로 하는 전자지도를 중심으로 표준노드링크의 속성을 반영하는 형태이다. 2D형태의 교통전자지도는 그래픽형식에 운영자에게 실시간으로 교통상황을 직관적으로 판단하는데 도움을 제공하였으나 2D형식이라는 한계가 존재할 수밖에 없었다. 점차적으로 IT기술의 고도화, 하드웨어, 통신기술의 발달 등으로 과거에 다룰수 없었던 대용량데이터처리가 원활해지고, 다양한 도로이용자의 고급화된 교통수요에 대응하기 위해서는 점차적으로 교통관리자나 운영자들이 교통정보관련 장비들이나 운영시나리오에 대해 다각적으로 분석을 할 수 있는 방안이 강구되어야 한다. 기존의 교통상황판은 점, 선, 면 형식의 2D전자지도를 기반으로 그 위에 교통소통상황 등의 부가정보를 표현하였으나, 본 연구에서는 구글어스의 API를 활용하도록 한다. 구글어스는 고해상도의 위성사진과 이를 이용한 3D화면을 표출서비스를 제공하며, 이를 기반으로 교통소통정보, 버스노선 및 정류장 제보, 3D 객체 표현 등의 콘텐츠와 야후 POI(야후 거기)를 Mash-Up하여 보다 현실적인 교통상황정보를 제공하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.817-827
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• 2008

본격적인 전국방송이 시작된 지상파DMB(T-DMB; Terrestrial-Digital Multimedia Broadcasting)가 2008년 8월을 기점으로 단말기 보급대수 1,500만 시대가 되었다. 지상파DMB 서비스 그 자체는 상당히 성공했다고 할 수 있다. 그러나 기존 고정형 TV의 이동 수신이라는 보완재 역할에 아직 머물러 있다. 신규 매체로서의 확고한 자리매김과 적자에 허덕이는 사업자의 수익 구조 개선을 위해서는 새로운 비즈니스 모델이 필요하다. 이는 지상파DMB의 데이터 서비스에서 해답을 찾을 수 있을 것이다. 특히 TPEG(Transport Protocol Experts Group)을 이용한 교통여행정보(TTI; Traffic and Travel Information) 서비스가 킬러 애플리케이션(Killer application) 으로서 주목받고 있다. 아직 제공되는 서비스의 내용이 교통정보 위주로 다양하지 않아 TPEG 서비스가 크게 사용되지는 않고 있다. TPEG 서비스의 활성화를 위해서는 다양한 종류의 서비스를 개발할 필요가 있다. 또한 웹2.0(Web2.0) 환경에서처럼 확장된 DMB2.0 시대 도래에 적합한 양방향 서비스도 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존의 이동통신망 인프라를 이용한 지상파DMB 양방향 서비스를 제안하고 있는 TPEG-POI(Point of Interest) 응용 서비스의 제한점을 지적한다. 그리고 사용자에 의해 주도된 여행정보를 전송할 수 있는 TPEG-UCM(User Created Message) 응용 서비스 모델을 제안하여 개인 양방향 미디어를 실현하여 사용성을 보였다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제10권1호
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• pp.103-118
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• 1994

세주응력을 서로 독립적으로 조절할 수 있는 입방체형삼축시험기를 이용하여 모래시료에 대한 일련의 배수삼축시험이 실시되었다. 그리고 Lade에 의해 제안된 등방단일경화구성모델을 사용하여 입방체형삼축시험시와 동일한 응력경로에 대한 응력-변형률 거동을 해석하였다. 등방단일경화구성모델에 의한 거동 예측치는 초기재하단계(primary loading)시 입방체형삼축시험결과와 좋은 일치를 보이고 있는 것으로 나타났다. 그러나 반복재하단계(unloading과 reloading)의 경우 거동예측치는 시험결과와 많은 차이를 보이고 있다. 이것은 등방단일경화구성모델의 소성일경화계수가 시험결과의 경화부분을 근거로 하여 결정되었기 때문에 연화부분에서 많은 오차가 있는 것으로 판단된다.

• 대한인간공학회지
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• 제32권5호
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• pp.443-448
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• 2013

Objective: Purposes of this study are selecting main factors in evaluating the usability of mobile navigation and comprehending mutual importance among the factors. Background: Mobile navigation services have been more diffused than ever as the number of smartphone users sharply increased. However users are having trouble with the usage of mobile navigation services due to the lack of research in the area. Method: In order to attain results, general research on mobile navigation, 1st general survey, and 2nd comparative survey on navigation UI experts were performed. Empirical studies about the results were performed using AHP method. Results: As the result of AHP analysis, accuracy was drawn out to be the most important factor followed by accessibility and visibility. Regarding the characteristics of navigation system, the provision of accurate POI(Point of Interest) was considered to be the most important factor for the experts. And effectiveness was considered to be the most important, followed by satisfaction and efficiency. Conclusion: When evaluating the usability of mobile navigation, prior factors such as accuracy, visibility, and aesthetics should be considered in advance and general evaluation concentrated on effectiveness must be performed. Application: The results of this study are expected to be a fundamental data to mobile navigation design.