정보기술의 발달과 교통기술의 발달로 인해 현재 많은 정보화 시스템들이 등장하고 있다. 최근 GPS(Global Positioning System)의 보급과 위치정보의 중요성이 대두되면서 위치정보기반 서비스(LBS, Location Based Service)의 개발이 눈에 띄게 두드러지고 있다. 사용자 위치 정보 획득 기술이 발달함에 따라 한편으로는 사용자의 위치정보가 악용되어 사생활 침해와 같은 문제점도 나타나고 있다. 본 논문은 사용자의 위치정보를 기반으로 이동경로 혹은 궤적을 패턴으로 분류하고 일반적인 사용자의 생활권역의 경로에 대해 학습을 실시하여 위치기반의 서비스의 사생활 침해 문제에 대한 해결방법을 제시한다.
LBS(Location-Based Service)는 위치 정보에 기반을 둔 서비스로, 이동통신망으로 사람이나 사물의 위치를 정확하게 파악하고 이를 활용하는 응용 시스템 및 서비스를 가리킨다. 또한 높은 정확도 를 이용하여 다양한 분야에 적용할 수 있어 상업적 잠재력이 뛰어나다. 본 논문에서는 이러한 위치 기반서비스의 위치측정 기술의 여러 방법들을 알라보고 현재 사용되고 있는 스마트폰의 위치 측정결과를 토대로 문제점과 나아갈 방향을 제시하였다.
Recently, interests on positioning system for location-based services have been significantly increased. Many indoor environment systems using fingerprint scheme have been designed to take more accuracy of positioning, but they are inefficient in adapting to change of environments. In this paper, we focus on a client-based positioning system over WLAN for decreasing installation cost and adapting to change of environments. In the proposed system, APs with stable RSSI are selected as base APs independently for each reference point. Experimental results show that proposed system expands service area approximately 20% much than traditional systems using K-NN algorithm and needs only 20% modification process to fingerprint data compare with traditional systems whenever environment conditions are changed.
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.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권1호
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pp.157-172
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2005
Recently, location-based service (LBS) is a hot issue in the field of computer applications. So many papers introducing new techniques of implementing a LBS and new application fields of LBS have been published recently. However, to the best of our knowledge, none of them discusses feasibility test in the prior to the implementation. The importance of a feasibility test for a design prior to the implementation cannot be overemphasized. This paper presents a method of feasibility test for a LBS design. Our method performs three steps. At the first step, we build a Petri net model of the LBS system which is depicted in natural language. The second step is to analyse the Petri net to find errors and flaws in the design. We also improve the Petri net model by fixing the errors and flaws in this step. A feasibility test is the third and final step. In this step. we verify if the design satisfies the user's requirement in the senses of quality of service (QoS) and of minimizing the implementation cost. The third step is performed in the manner of mathematical analysis of the Petri net.
위치 기반 서비스(LBS; Location Based Service)를 위한 장소 인식 기술은 사용자 중심의 서비스를 위한 중요 기술 중 하나이다. 이미지 특징을 이용한 장소 인식 방법 중에서 FLANN(Fast Library for performing Approximate Nearest Neighbor)의 이미지 어휘 트리를 이용하면 처리 속도가 빠르지만 가려짐 등으로 인해 인식의 정확도가 높지 않다. 본 논문에서는 SURF(Speeded Up Robust Features)를 사용한 쿼드(quad) 어휘 트리 기반의 장소 인식 방법을 제안한다. 학습 단계에서 데이터베이스 이미지를 세 단계의 공간 피라미드로 표현하고 각 영역에 대한 어휘 트리를 구성한다. 질의 이미지도 세 단계의 공간 피라미드로 표현하고 각 단계별로 어휘 트리 기반 인식을 수행한다. 또한 매칭된 특징 간의 호모그래피(homography) 관계를 측정하고 이를 만족하는 영역의 개수를 고려함으로써 최종 인식의 성능을 향상시켰다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권3호
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pp.42-50
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2018
The majority of existing falling recognition techniques provide service by recognizing only that the falling occurred. However, it is important to recognize not only the occurrence of falling but also the situation before and after the falling, as well as the location of the falling. In this paper, we design and propose the falling notification service system to recognize and provide service. This system uses the acceleration sensor of the smartphone to recognize the occurrence of a falling and the situation before and after the falling. In order to check the location of falling, GPS sensor data is used in the Google Map API to map to the map. Also, a crosswalk map converted into grid-based coordinates based on the longitude and latitude of the crosswalk is stored, and the locations before and after falling are mapped. In order to reduce the connection speed and server overload for real-time data processing, fog computing and cloud computing are designed to be distributed processing.
무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 위치정보를 이용한 위치기반서비스 형태는 더욱더 다양해 지고 있다. 위치기반 서비스 중 특정지역에 진입하거나 벗어날 경우에 자동으로 정보를 제공하는 위치기반 경보서비스는 향후 LBS의 가장 중요한 서비스가 될 것으로 전망된다. 그러나 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해서는 대상이 되는 이동체의 위치정보를 주기적으로 빈번하게 조회해야 한다. 이러한 방법은 이동성을 가지는 수많은 이동체의 위치정보를 지속적이면서도 대량으로 조회해야 함으로써 심각한 시스템의 부하와 비용증가를 초래한다. 지금까지 연구되고 있는 이동체를 위한 위치조회 방법은 위치기반 경보서비스를 제공 하기 위한 효율적인 위치조회 및 구조에는 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해 대용량의 위치정보를 조회함에 있어서, 이동체의 이동 패턴을 이용하여 불필요한 위치정보 조회 회수를 줄임으로써 시스템의 부하를 줄이는 효율적인 이동체 조회 방법을 제시하고 기존의 방법과 비교 실험하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5344-5356
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2018
Nowadays with the help of Location-Based Social Networks (LBSNs), users of Point-of-Interest (POI) recommendation service in LBSNs are able to publish their geo-tagged information and physical locations in the form of sign-ups and share their experiences with friends on POI, which can help users to explore new areas and discover new points-of-interest, and promote advertisers to push mobile ads to target users. POI recommendation service in LBSNs is attracting more and more attention from all over the world. Due to the sparsity of users' activity history data set and the aggregation characteristics of sign-in area, conventional recommendation algorithms usually suffer from low accuracy. To address this problem, this paper proposes a new recommendation algorithm based on a novel Preference-Content-Region Model (PCRM). In this new algorithm, three kinds of information, that is, user's preferences, content of the Point-of-Interest and region of the user's activity are considered, helping users obtain ideal recommendation service everywhere. We demonstrate that our algorithm is more effective than existing algorithms through extensive experiments based on an open Eventbrite data set.
유비쿼터스 환경이 도래함에 따라 실외 환경에서의 위치 기반 서비스뿐만 아니라 실내 위치 기반 서비스의 요구가 증가되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 실내 환경에서 객체의 위치를 효과적으로 측위할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 실내 환경에서 문제가 되는 비가시선 문제의 해결을 위해 비가시선 식별과 완화하는 기법을 도입했으며, 결과 데이터의 오류 데이터를 최소화하기 위해 잔여-가중치 알고리즘과 칼만 필터를 적용하여 위치 데이터를 보정하는 방법으로 위치 측위시 정확도를 향상시켰다. 마지막으로 제안된 실내 위치 측위 시스템의 성능을 검증하기 위해 기존의 대표적인 위치 척도인 삼각측량 기법과 제안한 위치 측위 시스템의 성능을 비교 및 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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