모바일 환경에서 사용자의 GPS 궤적은 위치기반서비스(Location Based Service)에서 새로운 자원으로써 활용되고 있다. 위치기반서비스의 확장을 위해 단순히 사용자의 위치를 지도에 표시하는 것뿐만 아니라 사용자들이 위치했던 장소들이 내포하고 있는 의미를 발견해 내는 것이 필요하다. 이를 위해 최근 사용자의 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest)의 정보를 결합하여 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)을 생성하고 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 기존연구의 경우 시맨틱 궤적을 생성하기 위해, 사용자의 GPS 궤적과 POI의 면적 정보(...
모바일 환경에서 사용자의 GPS 궤적은 위치기반서비스(Location Based Service)에서 새로운 자원으로써 활용되고 있다. 위치기반서비스의 확장을 위해 단순히 사용자의 위치를 지도에 표시하는 것뿐만 아니라 사용자들이 위치했던 장소들이 내포하고 있는 의미를 발견해 내는 것이 필요하다. 이를 위해 최근 사용자의 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest)의 정보를 결합하여 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)을 생성하고 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 기존연구의 경우 시맨틱 궤적을 생성하기 위해, 사용자의 GPS 궤적과 POI의 면적 정보(polygon)가 겹칠 경우를 찾아내서 이를 시맨틱 궤적으로 생성하였다. 하지만 대부분 공개된 POI 정보는 실제 장소들의 면적 정보를 제공하지 않고 좌표(point) 값만을 제공하기 때문에 기존의 방법으로는 시맨틱 궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 GPS 궤적과 POI의 좌표 값을 이용하여 사용자가 실제 방문했을 것으로 예상되는 POI를 추정하고 이를 시맨틱 궤적으로 생성해 내는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 GPS궤적의 속력 정보를 사용하여 사람이 평균적으로 걷는 속력 이하로 이동한 구간을 사용자가 정지했던 구간이라고 판별한다. 그리고 사용자가 정지했던 구간 주변의 POI 밀도에 따라 정지 구간을 영역으로 확장한다. 그리고 영역에 포함된 POI 중 정지 구간과의 거리가 가장 가깝고, 가장 오랜 시간 포함되었던 POI를 사용자가 방문했던 POI로 판단한다. 마지막으로 비슷한 시간대에 동일한 POI를 방문했다고 판단되는 정지 구간들을 병합하여 보다 정확하게 시맨틱 궤적을 생성한다. 이 방법은 POI의 면적 정보가 없는 제한적인 상황에서도 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다는 장점을 가진다.
모바일 환경에서 사용자의 GPS 궤적은 위치기반서비스(Location Based Service)에서 새로운 자원으로써 활용되고 있다. 위치기반서비스의 확장을 위해 단순히 사용자의 위치를 지도에 표시하는 것뿐만 아니라 사용자들이 위치했던 장소들이 내포하고 있는 의미를 발견해 내는 것이 필요하다. 이를 위해 최근 사용자의 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest)의 정보를 결합하여 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)을 생성하고 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 기존연구의 경우 시맨틱 궤적을 생성하기 위해, 사용자의 GPS 궤적과 POI의 면적 정보(polygon)가 겹칠 경우를 찾아내서 이를 시맨틱 궤적으로 생성하였다. 하지만 대부분 공개된 POI 정보는 실제 장소들의 면적 정보를 제공하지 않고 좌표(point) 값만을 제공하기 때문에 기존의 방법으로는 시맨틱 궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 GPS 궤적과 POI의 좌표 값을 이용하여 사용자가 실제 방문했을 것으로 예상되는 POI를 추정하고 이를 시맨틱 궤적으로 생성해 내는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 GPS궤적의 속력 정보를 사용하여 사람이 평균적으로 걷는 속력 이하로 이동한 구간을 사용자가 정지했던 구간이라고 판별한다. 그리고 사용자가 정지했던 구간 주변의 POI 밀도에 따라 정지 구간을 영역으로 확장한다. 그리고 영역에 포함된 POI 중 정지 구간과의 거리가 가장 가깝고, 가장 오랜 시간 포함되었던 POI를 사용자가 방문했던 POI로 판단한다. 마지막으로 비슷한 시간대에 동일한 POI를 방문했다고 판단되는 정지 구간들을 병합하여 보다 정확하게 시맨틱 궤적을 생성한다. 이 방법은 POI의 면적 정보가 없는 제한적인 상황에서도 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다는 장점을 가진다.
With the advance in mobile environments, GPS trajectories become a new resource for providing Location Based Services (LBSs). In order to broaden the application of LBSs, we need to not only just collect the physical location of users but also indicate context of the location. For the reason, genera...
With the advance in mobile environments, GPS trajectories become a new resource for providing Location Based Services (LBSs). In order to broaden the application of LBSs, we need to not only just collect the physical location of users but also indicate context of the location. For the reason, generating semantic trajectories which combine user GPS trajectories with Point of Interests (POIs) information becomes a popular research topic. To generate semantic trajectories, the existing algorithms exploit the extent information of POIs described as polygons and find overlapping between GPS trajectories and the extents. However, the algorithms are not applicable in the condition where the extent information is not provided such as in Google Map, Naver Map, OpenStreetMap and most of the open geographic information systems. In this paper, we provide a novel algorithm to generate semantic trajectories by estimating POIs where the user has visited only with GPS trajectories and POI points. The proposed method first finds stop intervals where the user has moved slower than average human walking speed in the user's GPS trajectories. Next, the algorithm expands the stop intervals as regions according to the density of POIs nearby and finds expected visiting POIs which included in the expanded regions with maximum duration and minimum proximity. Finally, the algorithms generate semantic trajectories by combining stop intervals which have same expected visiting POIs. Compared to the existing methods, our method has capability advantage of generating semantic trajectories in a limited situation when only have POI point information but not extent information.
With the advance in mobile environments, GPS trajectories become a new resource for providing Location Based Services (LBSs). In order to broaden the application of LBSs, we need to not only just collect the physical location of users but also indicate context of the location. For the reason, generating semantic trajectories which combine user GPS trajectories with Point of Interests (POIs) information becomes a popular research topic. To generate semantic trajectories, the existing algorithms exploit the extent information of POIs described as polygons and find overlapping between GPS trajectories and the extents. However, the algorithms are not applicable in the condition where the extent information is not provided such as in Google Map, Naver Map, OpenStreetMap and most of the open geographic information systems. In this paper, we provide a novel algorithm to generate semantic trajectories by estimating POIs where the user has visited only with GPS trajectories and POI points. The proposed method first finds stop intervals where the user has moved slower than average human walking speed in the user's GPS trajectories. Next, the algorithm expands the stop intervals as regions according to the density of POIs nearby and finds expected visiting POIs which included in the expanded regions with maximum duration and minimum proximity. Finally, the algorithms generate semantic trajectories by combining stop intervals which have same expected visiting POIs. Compared to the existing methods, our method has capability advantage of generating semantic trajectories in a limited situation when only have POI point information but not extent information.
주제어
#GPS 이동 궤적 관심지점 시맨틱 궤적 GPS trajectory point of interest semantic trajectory
학위논문 정보
저자
장유희
학위수여기관
연세대학교 대학원
학위구분
국내석사
학과
전산학과
지도교수
임효상
발행연도
2016
총페이지
vi, 48장
키워드
GPS 이동 궤적 관심지점 시맨틱 궤적 GPS trajectory point of interest semantic trajectory
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