• 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.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.463-469
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• 2013

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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.256-259
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• 2004

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]

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권3호
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• pp.226-235
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• 2009

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.

• 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.

• Spatial Information Research
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• 제20권3호
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• pp.67-81
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• 2012

최근 클라우드 컴퓨팅의 발전에 따라, 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 무선 통신 기술 및 모바일 기기의 발전으로 인해 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자의 수가 증가하였다. 따라서 개인 또는 소규모의 사업자는 데이터 저장 및 관리 비용을 줄이기 위해 그들의 공간 데이터를 위치 기반 서비스 제공자에게 아웃소싱 한다. 그러나 사용자의 위치 정보는 시간대별 방문 장소 및 개인 정보를 지니고 있기 때문에, 이에 대한 허용되지 않은 접근 시 개인 정보 유출 문제가 발생한다. 따라서 위치 정보 아웃소싱을 위한 개인 정보 보호 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 아웃소싱 환경에서 도로네트워크를 고려한 암호화된 공간 데이터베이스 기반 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 기법은 데이터베이스 아웃소싱을 위해 위치 데이터를 네트워크 거리 정보로 변환 및 암호화한 가공데이터를 생성하여 이를 서비스 제공자에게 전송한다. 또한, 전처리 과정을 통해 네트워크 노드와 POI 거리를 미리 저장하여 네트워크 탐색을 빠르게 수행하며, 질의 수행 시 최근접 대표 POI 및 암호화된 거리 정보를 이용하여 질의 결과 후보 집합을 탐색한다. 마지막으로, 질의 영역 재설정 과정을 통해 불필요한 후보 탐색을 줄임으로써 효율적으로 POI를 탐색한다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 방법에 비해 우수함을 보인다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.86-98
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• 2018

장소추천시스템은 시간과 장소가 주어졌을 때, 사용자에게 가장 흥미로운 장소를 추천해주는 시스템을 말한다. 스마트폰과 사물인터넷(IoT), 장소기반 소셜네트워크(LBSN)의 발달에 힘입어 사용자들의 방대한 양의 장소 방문 데이터를 축적하게 되었고, 이를 통해 특정한 시점에 사용자들이 원하는 장소를 적절히 추천해줄 수 있는 장소추천시스템의 중요성이 부각되었다. 장소추천시스템은 사용자의 방문(Check-in) 횟수라는 암시적 피드백(Implicit feedback) 데이터에서 사용자의 시퀀스 선호(Sequential preference)를 이끌어내어 높은 성능을 내기 위한 연구들이 제안되었다. 하지만 시퀀스 선호 정보를 활용하여 모델을 구성하는 경우, 데이터의 밀도가 더욱 희박해지고 이에 따라 적은 수의 데이터에 기반하여 구축되는 모델의 성능이 왜곡될 가능성이 존재한다. 본 연구에서는 신뢰도(Confidence)에 기반하여 방문 주기를 보정하는 방법론을 제안한다. 사용자의 시퀀스 선호 정보로부터 도출된 장소 간 방문 시간전이간격(temporal transition interval)을 활용하여 추천시스템을 구성할 때, 해당 방법론을 통하여 데이터의 왜곡을 보정함으로써 추천시스템의 성능을 향상하였다. 제안하는 방법의 효과를 검증하기 위하여, Foursquare와 Gowalla의 데이터셋을 이용한 비교실험을 통해 제안하는 방법론의 우수성을 보였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.67-80
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• 2007

최근 LBS(location-based service) 및 텔레매틱스(telematics) 응용의 효율적인 지원을 위해, 기존 유클리디언(Euclidean) 공간 대신, 실제 도로나 철도와 같은 공간 네트워크(network)를 고려한 다수의 연구가 수행되었다. 그러나 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의는, 하나의 POI(Point Of Interest)를 다루는 대신 POI 집합에 대하여 질의처리를 수행하기 때문에 매우 비용이 많이 든다. 아울러, k 값 및 범위의 증가에 따라 질의처리에 필요한 노드 검색 및 거리 계산의 비용이 매우 크게 증가한다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크를 위한 효율적인 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의 처리를 위해, POI 기반의 실체화 기법을 이용한 효율적인 질의처리 알고리즘을 제안한다. 아울러 기존 질의처리 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 검색 성능이 우수함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.208-210
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• 2008

정형 정보를 저장하는 대표적인 수단인 Microsoft Excel과 Database 간 상호변환에 있어서 다양한 방법들 중 Web을 기반으로 하는 변환 기술은 활용도가 매우 높을 것이다. 특히 많은 자료가 엑셀로 관리되는 경우 데이터 중복의 문제가 발생하며 DB를 통한 통합관리는 사용자 편의성 측면에서 높은 필요성을 갖는다. 본 논문은 이런 문제를 해결하기 위한 방안으로 POI를 이용한 변환 기법을 소개한다.

• Spatial Information Research
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• 제21권1호
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• pp.1-13
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• 2013

This paper describes a GIS framework for geo-semantic information retrieval in mobile computing environments. We built geographic ontologies of POI (point of interest) and weather information for use in the combination of semantic, spatial, and temporal functions in a fully integrated database. We also implemented a geo-semantic app for Android-based smartphones that can extract more appropriate POIs in terms of user contexts and geographic ontologies and can visualize the POIs using Google Maps API (application programming interface). The feasibility tests showed our geo-semantic app can provide pertinent POI information according to mobile user contexts such as location, time, schedule, and weather. We can discover a baking CVS (convenience store) in the test of bakery search and can find out a drive-in theater for a not rainy day, which are good examples of the geo-semantic query using semantic, spatial, and temporal functions. As future work, we should need ontology-based inference systems and the LOD (linked open data) of various ontologies for more advanced sharing of geographic knowledge.