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.
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.
본 논문은 영상인식 기반의 위치기반서비스를 위한 실내위치인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 실내 환경에 적용 가능한 비젼 기반의 위치 인식 시스템으로 위치 인식 결과를 사용자의 시야에 자연스럽게 중첩함으로써 증강 현실을 구현한다. 제안한 방법은 기존의 위치인식 방법과 달리 부가적 인 위치 인식 하드웨어 사용없이 컴퓨터 비젼 기술을 이용한 위치 인식 방법이다. 이를 위해 사용자에 의해 착용된 모바일 PC와 함께 카메라를 통해 영상을 입력하고, 입력된 영상에서 패턴매칭과 위치모델을 참조하여 사용자의 위치를 판별한다. 제안한 시스템은 이미지 시퀀스 매칭 방법과 마크 검출을 통해 위치를 추정하고, 사전에 정의한 위치모델을 사용함으로써 최종 위치를 인식한다. 제안한 시스템은 마크 검출을 위해 적응적 암계치 방법을 제안하고, 위치 판별을 위해 위치모델을 사용함으로써 보다 정확하고 효율적인 위치 인식 결과를 얻을 수 있다. 실내 환경의 위치 인식을 위해 제안한 시스템을 적용한 결과, 실내 환경에 대해 익숙지 않은 사용자들에게 효과적으로 위치인식 서비스에 적용할 수 있다.
이 논문은 위치정보 등급제를 시행하기 위한 정책적인 모델을 제시하고 있다. 위치정보 등급제는 위치정보의 품질에 대한 기준을 제시하고, 이를 기반으로 위치정보사업자가 제공 위치정보의 등급을 명시하는 것을 의미한다. 구체적인 항목과 범위를 정하여 세분화된 등급을 서비스의 이용약관에 명시하게 함으로써, 이용자가 직접 이용하고자 하는 정보의 질을 파악하여 서비스 이용자의 선택권을 강화시킬 수 있으며, 위치정보사업과 위치기반서비스의 제공에 있어 안정성 및 신뢰성을 뒷받침하는 정책이 될 것이다. 본 논문에서는 위치정보 등급의 기본 모델과 정책적 등급 구분 방안을 제시하며, 등급제의 실제적인 적용방안을 기술하고 있다. 최근 국내에서 위치정보법이 제정되어 위치정보관련 산업이 활성화될 것으로 예상된다. 이러한 상황에서 제안된 위치정보 등급제는 개인위치정보의 효과적인 보호와 위치기반서비스 사업의 신뢰성을 높일 수 있는 유효한 수단 중 하나로서 큰 의미를 갖을 것으로 예상된다.
2007년 중국 물류비용이 GDP에서 18.4%의 비중을 차지하고 2006년보다 18.2% 증가했다. 중국 물류비중과 증가추세를 감안할 때 효과적인 물류시스템구축과 운영이 중요한 과제로 인식되고 있으나 중국의 물적 유통시스템, 공급사슬관리에 관한 연구 성과는 미흡하다. 본 연구는 공급사슬관리의 생산요소 및 배송요소와 관련된 공장이나 창고 등 시설의 입지 문제를 다루었다. 본 연구는 기존의 단일 시설입지결정모형인 무게중심법과 수송계획법에 본 연구에서 제안한 수정무게중심법을 결합하여 새로운 복수시설의 입지결정모형을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 새로운 복수시설 선정모형은 두 개 이상의 시설물 입지선정 문제에 활용할 수 있고 생산 및 서비스 시설, 유통 및 물류 시설 입지, 방송 및 통신위성의 위치, 무선통신탑의 입지 등에 활용할 수 있다.
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.
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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[게시일 2004년 10월 1일]
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