최근의 지리정보서비스는 모바일 환경의 확장을 기반으로 점차 사용자의 관심, 취향을 고려한 개인화 지향형 서비스를 제공하는 단계로 발전하고 있다. 기존의 지리정보서비스는 범용적이고, 다수의 사용자를 위한 정보를 제공하는데 비해 개인화 지향형 서비스를 위한 지리정보서비스는 사용자의 관심지(POInt of Interest)를 중심으로 개인의 선호 정보, 관심지, 우선 순위 지정 등을 통해 구체적이고 부가적인 속성정보를 제공함으로써 사용자의 기호에 맞는 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 개인화 지향형 지리정보 제공 서비스를 위한 지리정보 검색 서비스 모듈의 개발 내용을 기술한다. 제안하는 사용자 지향형 지리정보 검색 서비스는 사용자 선호 프로파일과 다중 네트워크를 통한 POI정보 획득, 이에 따른 서비스 플랫폼 구조와 구현 내용으로 구성되어 있다. 제안한 내용은 최적 주유소 탐색 서비스를 사례 연구로 구현하여 검증하였고, 구현된 서비스 모델은 음식점, 주유소, 편의점 등의 테마별 서비스에 확장 가능하다.
최근의 지리정보서비스는 모바일 환경의 확장을 기반으로 점차 사용자의 관심, 취향을 고려한 개인화 지향형 서비스를 제공하는 단계로 발전하고 있다. 기존의 지리정보서비스는 범용적이고, 다수의 사용자를 위한 정보를 제공하는데 비해 개인화 지향형 서비스를 위한 지리정보서비스는 사용자의 관심지(POInt of Interest)를 중심으로 개인의 선호 정보, 관심지, 우선 순위 지정 등을 통해 구체적이고 부가적인 속성정보를 제공함으로써 사용자의 기호에 맞는 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 개인화 지향형 지리정보 제공 서비스를 위한 지리정보 검색 서비스 모듈의 개발 내용을 기술한다. 제안하는 사용자 지향형 지리정보 검색 서비스는 사용자 선호 프로파일과 다중 네트워크를 통한 POI정보 획득, 이에 따른 서비스 플랫폼 구조와 구현 내용으로 구성되어 있다. 제안한 내용은 최적 주유소 탐색 서비스를 사례 연구로 구현하여 검증하였고, 구현된 서비스 모델은 음식점, 주유소, 편의점 등의 테마별 서비스에 확장 가능하다.
Recently, GIS(Geographic Information System) has been developed to personalized service for providing the specialized services that is aimed to personal user based on mobile communication. The existing GIS system provides comprehensive and simple information but GIS System for personalized service m...
Recently, GIS(Geographic Information System) has been developed to personalized service for providing the specialized services that is aimed to personal user based on mobile communication. The existing GIS system provides comprehensive and simple information but GIS System for personalized service must provide the adjustive information through the personal interest profile based on POI(PoInt of Interest). This paper describes the intelligent retrieval geographical information service module for providing personal oriented geographic information service. Our proposal model consists of user preference profile, acquisition of POI through hybrid network (Wireless LAN, CDMA), service platform and implementation of prototype system. Implementation model can apply to the life information service like restaurant, oil station, convenient store and etc.
Recently, GIS(Geographic Information System) has been developed to personalized service for providing the specialized services that is aimed to personal user based on mobile communication. The existing GIS system provides comprehensive and simple information but GIS System for personalized service must provide the adjustive information through the personal interest profile based on POI(PoInt of Interest). This paper describes the intelligent retrieval geographical information service module for providing personal oriented geographic information service. Our proposal model consists of user preference profile, acquisition of POI through hybrid network (Wireless LAN, CDMA), service platform and implementation of prototype system. Implementation model can apply to the life information service like restaurant, oil station, convenient store and etc.
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문제 정의
온톨로지를 사용하여 사용자에게 개인화된 정보를 서비스 할 수 있다고 하여도 POI에 대한 사용자의 선호도를 완전히 충족시키지는 못한다. 따라서 본 논문에서는 사용자 행동패턴에 따라 선호하는 정보의 선호도의 우선순위를 추출하기 위한 기계 학습 개념을 도입하여 사용자 우선순위 정보를 구성하고 이를 통해 POI 정보 검색을 수행하는 시스템을 제안한다. 그림 4는 제안하는 학습 시스템과 GIS 서버의 서비스 구조를 나타낸다.
이에 따라 사용자는 더 많은 정보 보다는 자신에게 최적화되고 자신이 의도하는 정보를 찾기를 원한다. 본 논문에서는 개인화 서비스를 위한 사용자 지향형 검색 시스템의 개발 내용을 기술하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 온톨로지를 기반으로 사용자가 선호하는 정보를 프로파일로 구축한 사용자 선호 프로파일을 구축하고 사용자의 행동 패턴에 따른 선호도의 우선순위를 추출하기 위한 학습 개념을 도입하여 검색에 응용하였다.
본 논문에서는 지리정보 서비스에서 보다 구체적이고 효율적인 개인화 서비스 제공을 위하여 현실 세계의 대상물을 구체적으로 표현하여 체계화 하고 그것의 속성을 가장 잘 표현 할 수 있는 언어인 온톨로지와 인공신경망의 개념을 결합한 지능화된 검색 모듈 개발에 대한 내용을 기술한다. 본 논문에서 기술하는 지능화된 검색 모듈이란 시맨틱 정보 검색 서비스의 범주에 속하며, POI와 사용자 프로파일 (User Profile)을 온톨로지로 표현하고, 검색 서비스 모듈에서 인공신경망에 의한 기계 학습 개념을 기반으로 하여 구체적인 검색을 수행한다.
제안 방법
본 논문에서 기술하는 지능화된 검색 모듈이란 시맨틱 정보 검색 서비스의 범주에 속하며, POI와 사용자 프로파일 (User Profile)을 온톨로지로 표현하고, 검색 서비스 모듈에서 인공신경망에 의한 기계 학습 개념을 기반으로 하여 구체적인 검색을 수행한다. 또한 개발된 서비스 시나리오의 사례 연구 및 프로토타입 개발의 결과로 사용자의 선호 정보와 최저 유가를 고려한 개인 선호 정보를 고려한 최적 주유소 탐색 시스템을 구현하여 검증한다.
본 논문에서는 개인화 서비스를 위한 사용자 지향형 검색 시스템의 개발 내용을 기술하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 온톨로지를 기반으로 사용자가 선호하는 정보를 프로파일로 구축한 사용자 선호 프로파일을 구축하고 사용자의 행동 패턴에 따른 선호도의 우선순위를 추출하기 위한 학습 개념을 도입하여 검색에 응용하였다. 협업 필터링 방식을 통한 기계 학습은 사용자의 개인정보 및 선호 정보를 이용한 POI 서비스를 가능하게 한다.
본 논문에서는 3장에서 제안한 제안 시스템을 바탕으로 자동차의 네비게이터(Navigator)에 접목하기 위해 최적 주유소 탐색을 위한 시나리오를 구성하였다(그림 5). 운전중인 사용자의 주유를 위한 최적 주유소의 탐색 내용은 다음과 같다.
서비스 타입은 실질적인 재화를 다루는 Sales와 서비스와 같은 용역을 나타내는 Serve 카테고리를 대표적으로 표시하였는데, 이 외에도 온톨로지의 추가를 통한 확장이 가능하다. 본 논문에서는 서비스의 구현을 위하여 주유소(Gas_Station)를 위주로 그림3에 온톨로지의 구조를 구체화 하여 표시하였다. Event 카테고리는 사용자의 카드 종류, 보너스 카드 타입 등의 개인 정보 및 할인 정보를 내포하도록 되어 있으며, 또한 사용자(User) 클래스를 중심으로 Traffic, Weather, Event, Personal_History, Service Area 등으로 구분하여 온톨로지 구조가 모델링되어 있다.
셋째, 요청 응답을 받은 서버는 지리정보의 속성데이터와 사용자의 부가정보(보유 중인 신용카드, 결제정보, 포인트 적립여부)등을 수록한 온톨로지를 검색하여 주유소의 후보군을 추출하여 클라이언트에 전송한다.
제안 시스템에서는 그림 2와 같이 클라이언트에서 자연어 혹은 복합 검색어를 통한 질의어가 현재의 스마트폰의 주된 구성 환경인 무선 인터넷과 휴대폰 망을 통해 서버로 전송된다. 전송된 데이터는 서버 그룹에서 GIS서버를 통한 위치정보와 주변 검색 등을 수행하고, 주변 시설물에 대한 정보와 사용자 선호정보가 데이터 그룹과 연동되어 사용자 행동패턴 학습 시스템에서 학습되어 결과를 반환한다. 사용자의 검색 질의 요청이 들어오면 시스템은 사용자의 질의에 따라 검색 결과를 반환해주게 되는데, POI에 대한 사용자의 질의는 POI의 명칭과 같은 키워드 검색이 일반적이다.
앞서 언급한 내용을 고려하여 본 논문에서 제안하는 시스템 구성은 그림 2와 같다. 제안 시스템에서는 그림 2와 같이 클라이언트에서 자연어 혹은 복합 검색어를 통한 질의어가 현재의 스마트폰의 주된 구성 환경인 무선 인터넷과 휴대폰 망을 통해 서버로 전송된다. 전송된 데이터는 서버 그룹에서 GIS서버를 통한 위치정보와 주변 검색 등을 수행하고, 주변 시설물에 대한 정보와 사용자 선호정보가 데이터 그룹과 연동되어 사용자 행동패턴 학습 시스템에서 학습되어 결과를 반환한다.
성능/효과
둘째, 네비게이터(클라이언트)는 사용자 프로파일 정보를 중심으로 반경 5Km내의 휘발유 1,700원 미만의 주유소를 검색해 줄 것을 요청한다.
본 논문에서 설계한 개인화 서비스를 위한 온톨로지 구조는 모델링된 구조와 클래스간의 관계, 계층 구조와 내포 개념을 이용한 클래스 간 상호 연동 및 추론 검색과 이를 통한 개인화 서비스를 가능하게 한다.
이는 사용자의 복잡한 질의를 처리할 수 있음과 동시에 1차적으로 개인화된 정보를 제공하며, 검색된 POI 정보는 시스템이 사용자의 행동 패턴에 따라 우선순위를 추론하여 2차적으로 더욱 개인화된 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 제안한 시스템 구조는 GIS 기반의 솔루션에 적용될 수 있으며, 기존의 개인화 서비스를 지원하는 시스템에서는 서비스 될 수 없었던 새로운 개념의 개인화 서비스를 가능하게 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
POI(POInt of Interest)는 무엇인가?
, 2010). POI(POInt of Interest)는 공간정보와 연계된 서비스를 처리하는 시스템에서 사용되는 용어로, 디지털 수치 지도 기반의 지리정보 서비스에서 주요 시설물, 음식점, 호텔 등과 같이 사용자가 검색을 원하는 지점에 대한 위치정보와 그 대상에 대한 속성정보(주소, 명칭, 전화번호, 사용자 평가 등)를 일컫는 말로 정의한다(신성현 등, 2007; 은채수 등, 2007). 특히 POI는 입지선정, 상권 분포도 작성과 같은 전문화되고 공간분석적인 내용을 제외한 일반 사용자들이 사용하는 지리정보 서비스 기반 시스템에서 대상의 속성을 표현하는 중요한 정보가 된다.
개인화 서비스를 제공하기 위해 가장 먼저 고려되어야 할 사항은?
, 2006; 박정현 등, 2009). 이러한 개인화 서비스를 제공하기 위해 가장 먼저 고려되어야 할 사항은 사용자의 관심정보 수집과 제공이다. 그렇기 때문에 사용자 선호정보 프로파일링(Profiling) 기술에 대한 많은 연구들이 활용분야에서 진행되고 있다.
참고문헌 (10)
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김지혜, 박두순. 2006. 연관규칙과 협업적 필터링을 이용한 상품 추천 시스템 개발. 컴퓨터교육학회논문지 9(1):1-10.
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