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일상생활 계획을 위한 스마트폰-사용자 상호작용 기반 지속 발전 가능한 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 방법
Smartphone-User Interactive based Self Developing Place-Time-Activity Coupled Prediction Method for Daily Routine Planning System

정보과학회. 컴퓨팅의 실제 논문지 = KIISE transactions on computing practices, v.21 no.2, 2015년, pp.154 - 159  

이범진 (서울대학교 컴퓨터공학부) ,  김지섭 (서울대학교 컴퓨터공학부) ,  류제환 (서울대학교 뇌과학협동과정) ,  허민오 (서울대학교 컴퓨터공학부) ,  김주석 (삼성전자 빅데이터센터) ,  장병탁 (서울대학교 컴퓨터공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

과거 어플리케이션 다양성만 지향하던 사용자의 수요가 최근 스마트폰의 고도화된 센서와 기계학습이 결합된 지능형 어플리케이션으로의 선호로 전향되고 있다. 이러한 경향을 반영하여 본 논문에서는 스마트폰에 축적된 사용자의 라이프로깅 데이터에서 의미있는 정보를 추출하고, 추출한 정보를 통해 사용자의 인지적 행동을 대신 가능한 인지 에이전트(Cognitive Agent)개념의 스마트폰-사용자 상호작용 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 기법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 라이프로깅데이터를 DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) 클러스터링 기법으로 사용자 주요 관심지역 POI(Point of Interest)를 자동으로 추출하고, 평생학습이 가능한 강화학습의 한 종류인 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)를 사용하여 사용자의 위치-시간-행동을 추론 한다. 제안 방법으로 구현한 사용자 맞춤 일과 계획 시스템의 시간별 사용자 일과 추론 결과는 70%이상의 성능을 보였으며, 하루 일과 계획 지능형 서비스의 새로운 방향을 제시하고 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Over the past few years, user needs in the smartphone application market have been shifted from diversity toward intelligence. Here, we propose a novel cognitive agent that plans the daily routines of users using the lifelog data collected by the smart phones of individuals. The proposed method firs...

주제어

#기계학습   #위치기반서비스   #지능형앱   #강화학습  

참고문헌 (10)

  1. G. Hache, E. D. Lemaire, N. Baddour, "Mobility Change-of-state Detection using a Smartphonebased Approach," Proc. of the IEEE International Workshop on Medical Measurements and Applications, pp. 43-46, 2010. 

  2. H. Verkasalo, "Analysis of Smartphone User Behavior," Proc. of Mobile Business and 9th Global Mobility Roundtable, pp. 258-263, 2010. 

  3. A. Papliatseyeu, M. Oscar, "Mobile Habits: Inferring and Predicting User Activities with a Locationaware Smartphone," 3rd Symposium of Ubiquitous Computing and Ambient Intelligence, Vol. 51, pp. 343-352, 2009. 

  4. B. Longstaff, S. Reddy, D. Estrin, "Improving Activity Classification for Health Applications on Mobile Devices using Active and Semi-supervised Learning," Proc. of Pervasive Computing Technologies for Healthcare, pp. 1-7, 2010. 

  5. G. M. Weiss, J. Lockhart, "The Impact of Personalization on Smartphone based Activity Recognition," AAAI Workshop on Activity Context Representation: Techniques and Languages, 2012. 

  6. Y. Lee and S.-B. Cho, "Activity Recognition using Hierarchical Hidden Markov Models on a Smartphone with 3D Accelerometer," Hybrid Artificial Intelligent Systems, pp. 460-467, Springer Berlin Heidelberg, 2011. 

  7. S.-I. Yang, J.-H. Hong, S.-B. Cho, "Activity Recognition based on Multi-modal Sensors using Dynamic Bayesian Networks," Journal of KIISE: Computing Practices and Letters, Vol. 15, No. 1, pp. 72-76, 2009. (in Korean) 

  8. S. Kaghyan, H. Sarukhanyan, "Activity Recognition using K-nearest Neighbor Algorithm on Smartphone with Tri-axial Accelerometer," Journal of IJIMA : ITHEA International Scientific Society, Vol. 1, pp. 146-156, 2012. 

  9. B. T. Zhang, "Communication as Moving Target Tracking," Alignment in Communication: Towards a New Theory of Communication, pp. 133-148, John Benjamins Publishing, 2013. 

  10. B. T. Zhang, "Information-Theoretic Objective Functions for Lifelong Learning," AAAI Spring Symposium on Lifelong Machine Learning, pp. 62-69, 2013. 

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