Our prediction model is based on the development of "Semantic Location Model." It embodies geometrical and topological information which can increase the efficiency in prediction and make it easy to manipulate the prediction model. Data mining is being implemented to extract the inhabitant's location patterns generated day by day. As a result, the self-learning system will be able to semantically predict the inhabitant's location in advance. This context-aware system brings about the key component of the ubiquitous computing environment. First, we explain the semantic location model and data mining methods. Then the location prediction model for the ubiquitous computing system is described in details. Finally, the prototype system is introduced to demonstrate and evaluate our prediction model.
This paper considers the value of location in a linear city model and examines the product differentiation equilibrium of duopoly providing different benefits to consumers. We show that if the value of location is small, symmetric location equilibrium occurs where two firms follow the maximal differentiation principle. However, as the value of location increases, asymmetric location equilibrium occurs where the low-value-location firm moves to the high-value-location firm and thus adjusted maximal differentiation principle holds. We also investigate two different price leadership model and demonstrate the relationship between the value of location and the role of price leadership. In particular, we show that when the location value is high, the price leadership by high-value-location firm will appear as a unique equilibrium.
Proceedings of the Korean Society of Rural Planning Conference
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1998.10a
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pp.9-11
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1998
It is necessary to evaluate the location suitability of protected horticulture facilities to guide and/or plan new protected horticulture facilities in rural areas.0 this study, as one of methodological approaches for objective and systematic evaluation for location suitability of protected horticulture, the evaluating model for location suitability of protected horticulture was formulated using AHP (Analytic Hierarchy Process) as the base technique. The evaluation model was made in three different selected regions; suburban, plain, and mountainous. The results showed that there were significant differences in evaluation model of location suitability for':ed horticulture among the three regions.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.10
no.2
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pp.49-62
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2008
This paper proposes an indoor location positioning system for the image recognition based LBS. The proposed system is a vision-based location positioning system that is implemented the augmented reality by overlaying the location results with the view of the user. For implementing, the proposed system uses the pattern matching and location model to recognize user location from images taken by a wearable mobile PC with camera. In the proposed system, the system uses the pattern matching and location model for recognizing a personal location in image sequences. The system is estimated user location by the image sequence matching and marker detection methods, and is recognized user location by using the pre-defined location model. To detect marker in image sequences, the proposed system apply to the adaptive thresholding method, and by using the location model to recognize a location, the system can be obtained more accurate and efficient results. Experimental results show that the proposed system has both quality and performance to be used as an indoor location-based services(LBS) for visitors in various environments.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.7
no.3
s.15
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pp.13-24
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2005
This paper proposes a model for the location information grading policy. Location information grading policy is that government would give a public notice of criterion for location information quality, and location information operators should elucidate the grade of provided location information. As the quality grade of services is provided in the 'terms of use' with the detailed quality specification and quality range, the user can understand the quality of location information, and can select more suitable service for their purposes. Additionally, the qualiy grading policy can enforce the location information operators and location service providers to support more stable and reliable service quality. In this paper, we propose the model of location information grades, the typical classification of quality, and the realitic policy applying model. Recent enacted 'Location Information Law' are expected to activate korean information market. In this situation, proposed location information grading policy take a role in protecting location privacy and improving the reliability of location information services.
Joining the WTO in 2001, China became a number of the global economic system. China succeeded in vying to host Beijing 2008 Olympic Games and World Expo 2010 Shanghai. It is China's honor and opportunity to have high economic growth in the coming future. In 2007, the total cost of public logistics decreased by 18.2% than 2006 to 4540.6 billion RMB, accounting for 18.4% of the GDP. So, China logistics is a huge industry and a growing market full of charm. The statistic ratios of China's logistics and growth trends show us it is an important issue to build and run an effective logistics system. However, research on China's logistics systems and supply chain is lacked. This study is focus on the logistic location strategy in China including the study of factories and warehouses geographic strategy concerned with SCM. The core of this study is to propose a New Multi-Facilities Location Decision Model. This study banded the revised gravity center, the standard single facility location decision model(Gravity Center Model) and the transportation model into a new Multi-Facilities Location Decision Model. In addition, this study suggested the gravity center of population, the gravity center of each industry, the location decision graded-list of each industry of china using the gravity center model and the revised gravity center model. The new Multi-Facilities Location Decision Model proposed in this study can be used to solve the location decision problem of more than two facilities. And it can be used in the fields such as the location decision of production facility and service facility, the location of distribution and logistics, the location of broadcast and satellite communications, the location of wireless communication tower and so on.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.05a
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pp.351-356
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2007
Factory location selection is very important to the success of operation of the whole supply chain, but few effective solutions exist to deliver a good result, motivated by this, this paper tries to introduce a new factory location selection methodology by employing the artificial neural networks technology. First, we reviewed previous research related to factory location selection problems, and then developed a (neural network-based factory selection model) NNFSM which adopted back-propagation neural network theory, next, we developed computer program using C++ to demonstrate our proposed model. then we did case study by choosing a Korean steelmaking company P to show how our proposed model works,. Finnaly, we concluded by highlighting the key contributions of this paper and pointing out the limitations and future research directions of this paper. Compared to other traditional factory location selection methods, our proposed model is time-saving; more efficient.and can produce a much better result.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.6
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pp.63-69
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2016
In this paper, we proposed the location tracking system based on MS-Based/Assisted(Mobile Station-Based and Assisted) location trigger service model with context-awareness for the intelligent location tracking of moving objects. It provides the proper resulting value that matches the context of users through the analysis about the situation of the user, physical environment, computing resource and the existing information on user input. In order to provide real-time data, we proposed the location tracking system which realizes the intelligent information such as the expecting arrival time and passing the specific area of the moving object by adopting the location trigger. So, it derives to minimize the costs of communication for the mobile object tracking applications. The proposed location tracking system based on context-awareness can be used for realtime monitoring, intelligent alarm/action, setting up of the optimized moving path, dynamic adjustment of strategies and policies. So it has the advantage to develop the application system which is aimed at optimization of the object tracking and movement.
Location-based services are a recent concept that integrates a mobile device's location with other information in order to provide added value to a user. Although Location-based Services provide users with comfortable information, it is a complex task to manage and share heterogeneous and numerous data in decentralized environments. In this paper, we propose the Semantic LBS Model as one of the solution to resolve the problem. The Semantic LBS Model is a LBS middleware model that includes an ontology-based data model for LBS POI information and its processing mechanism based on Semantic Web technologies. Our model enables POI information to be described and retrieved over various domain-specific ontologies based on our proposed POIDL ontology. This mechanism provide rich expressiveness, interoperability, flexibility in describing and using information about POls, and it can enhance POI retrieval services.
Location-based advertising or application has been one of the drivers of third-generation mobile operators' marketing efforts in the past few years. As a result, many studies on location-based marketing or advertising have been proposed for recent several years. However, these approaches have two common shortcomings. First. most of them just suggested the theoretical architectures, which were too abstract to apply it to the real-world cases. Second, many of these approaches only consider service provider (seller) rather than customers (buyers). Thus, the prior approaches fit to the automated sales or advertising rather than the implementation of CRM. To mitigate these limitations, this study presents a novel advertisement recommendation model for mobile users. We call our model MAR-CF (Mobile Advertisement Recommender using Collaborative Filtering). Our proposed model is based on traditional CF algorithm, but we adopt the multi-dimensional personalization model to conventional CF for enabling location-based advertising for mobile users. Thus, MAR-CF is designed to make recommendation results for mobile users by considering location, time, and needs type. To validate the usefulness of our recommendation model. we collect the real-world data for mobile advertisements, and perform an empirical validation. Experimental results show that MAR-CF generates more accurate prediction results than other comparative models.
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