교차점 기반 구역 인덱싱을 이용한 모바일 장치 사용자 이동 궤적 분석 및 경로 추천 방법 Mobile Device User Trajectory Analysis and Route Recommendation Method based on Intersection Region Indexing원문보기
최근 모바일 장치를 이용한 개인용 GPS 사용이 늘어나면서 모바일 장치로부터 수집한 GPS 데이터를 정제, 가공하여 사용자에게 위치추적, 공공안전, 위치기반정보 등을 제공해 주는 위치 기반 서비스 사업이 증가하고 있다. 하지만 위성 신호의 특성 상 반사 굴절이 잘 되는 고층 건물이나 실내에서는 사용이 거의 불가능기 때문에 GPS 오차를 보정해 줄 필요가 있다. 본 논문은 교차점 기반 구역 인덱싱을 이용해 사용자의 GPS 정보를 보정하여 정제된 궤적을 생성하는 방법을 제시한다. 이를 이용하여 모바일 장치를 이용한 사용자 이동 궤적을 분석하고, 다수의 사용자로 부터 입력받은 궤적의 유사성 식별을 통해 선호 경로를 추천하는 방법을 제안한다.
최근 모바일 장치를 이용한 개인용 GPS 사용이 늘어나면서 모바일 장치로부터 수집한 GPS 데이터를 정제, 가공하여 사용자에게 위치추적, 공공안전, 위치기반정보 등을 제공해 주는 위치 기반 서비스 사업이 증가하고 있다. 하지만 위성 신호의 특성 상 반사 굴절이 잘 되는 고층 건물이나 실내에서는 사용이 거의 불가능기 때문에 GPS 오차를 보정해 줄 필요가 있다. 본 논문은 교차점 기반 구역 인덱싱을 이용해 사용자의 GPS 정보를 보정하여 정제된 궤적을 생성하는 방법을 제시한다. 이를 이용하여 모바일 장치를 이용한 사용자 이동 궤적을 분석하고, 다수의 사용자로 부터 입력받은 궤적의 유사성 식별을 통해 선호 경로를 추천하는 방법을 제안한다.
According to the growing use of the personal GPS in the mobile device recently, the LBS (Local bases service), which processes and refines the GPS information, such as a position-tracking service, a public safety service, a local based information service, has increased steadily. Due to the refracti...
According to the growing use of the personal GPS in the mobile device recently, the LBS (Local bases service), which processes and refines the GPS information, such as a position-tracking service, a public safety service, a local based information service, has increased steadily. Due to the refraction or reflection of GPS, however, it is impossible to use GPS around or in buildings. Therefore, it is necessary to correct the errors of GPS. We propose the method which corrects the errors of GPS and creates the refined trajectory using intersection region indexing. After analyzing the trajectory, receiving trajectories from many people and identifying the similarity between of trajectories, we will recommend the favorite route and useful information such as restaurant, convenience store, bus station and emergency call service.
According to the growing use of the personal GPS in the mobile device recently, the LBS (Local bases service), which processes and refines the GPS information, such as a position-tracking service, a public safety service, a local based information service, has increased steadily. Due to the refraction or reflection of GPS, however, it is impossible to use GPS around or in buildings. Therefore, it is necessary to correct the errors of GPS. We propose the method which corrects the errors of GPS and creates the refined trajectory using intersection region indexing. After analyzing the trajectory, receiving trajectories from many people and identifying the similarity between of trajectories, we will recommend the favorite route and useful information such as restaurant, convenience store, bus station and emergency call service.
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문제 정의
이런 맵 매칭 알고리즘은 GPS 포인트를 지도상의 길 위로 정확히 보정한다는 장점이 있지만, 실제 사용자의 움직임을 왜곡할 수 있는 단점을 가지고 있다. 따라서 우리는 지도상의 길을 보다 넓은 의미인 구역으로 확장하여 GPS 데이터의 직접적인 보정 없이 사용자의 궤적을 식별하는 방법을 제시한다. 길을 구역으로 확장함으로써 보정 알고리즘의 추가적인 연산 없이 사용자의 GPS 정보만 가지고 사용자의 궤적을 식별 할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
본 논문은 교차점 기반 구역 설정과 구역 인덱싱을 통한 사용자 궤적 및 궤적을 관리하는 방법을 제시한다. 구역 기반의 사용자 궤적 관리와 구역에 대한 인덱싱 과정은 보정의 관점에서 유리한 장점을 가지고 있다.
가설 설정
우리는 정상적이지 않은 사상을 다음과 같이 정의 한다. "생성된 구역의 면과 면이 닿지 않을 경우" 그림 4의(a)의 C2 구역과 D2 구역은 면과 면이 닿지 않는 모습을 볼 수 있다. 우리의 정의에 의하면 이 경우는 GPS의 오류로 식별 할 수 있다.
첫째로 GPS의 오차로 인해 정상적이지 않은 구역으로의 사상될 가능성이 있다. 둘째, 사상이 이루어지지 않은 손실된 구역의 생성이다. 기본적으로 GPS는 오차를 가지고 있기 때문에 이런 문제점이 생성되게 된다.
제안 방법
[5]는 스마트 폰 사용자의 대용량 GPS와 아울러 WiFi데이터의 시간 관계와 그들 간의 위치 관련성을 고려하여 하나의 순차 모델로 표현하는 방법을 제안한다. WiFi맵 에 의한 GPS 클러스터링 알고리즘을 이용하여 오차를 가지는 GPS를 실제 사용자가 존재한 위치로 보정을 한다. 이를 통해 사용자 관심 지점 (POI: point of interest)을 발견하고 이를 기반으로 서비스하기위해 사용자 궤적을 분석한다.
3장에서 구역을 생성하였고 사용자의 GPS를 해당 구역에 사상하고 비정상 구역의 보정과 손실된 구역에 대한 보정을 하여 정상 궤적을 획득할 수 있다. 다수의 사용자로부터 수집된 GPS 데이터를 이용해 각 사용자에 대한 궤적을 생성하고, 궤적을 비교하여 선호 경로를 유추해 새로운 사용자에게 경로를 추천해 준다. 선호 경로의 식별을 위해 먼저 궤적과 궤적을 비교하여 해당 궤적이 얼마나 일치하는지 확인할 필요가 있다.
첫째, 교차로는 지도상에 도로가 세 갈래길 이상으로 나누어지는 부분을 교차로로 식별한다. 둘째, 무게 중심은 다각형의 무게중심 구하는 공식을 이용하여 구한다. 셋째, 생성된 무게 중심과 교차로를 직선으로 연결한다.
이를 이용하여 GPS 오차의 식별과 보정을 쉽게 수행 할 수 있다. 또한, 우리는 경로 추천을 위해 사용자 선호 경로를 식별하기 위한 유사도 판단 알고리즘과 일치도 계산식을 제공했다. 이를 이용해 새로운 사용자에게 선호 경로를 추천 해 줄 수 있다.
본 논문에서 제시하는 방법을 통해 지름길 제공, 다수 사용자의 선호경로와 같은 정보를 제공할 수 있으며 주변 백화점 정보의료기관, 극장, 음식점, 편의점, 버스 정류장, 긴급 통화시설 등 생활 정보 서비스를 제공할 수 있다.
그림 5는 GPS 오차로 인해 손실된 구역을 나타낸다. 우리는 손실 구역에 대한 보정을 위해 정상 구역 사이의 손실된 구역을 최단 거리로 연결할 수 있는 구역을 생성하여 사용자 궤적을 보정하는 방법을 제시한다.
위와 같은 작업을 바탕으로 우리는 사용자의 궤적을 분석하고 새로운 사용자에게 축척 된 궤적을 바탕으로 선호 경로를 추천해 주는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법을 통해 지름길 제공, 다수 사용자의 선호경로와 같은 정보를 제공할 수 있으며 주변 백화점 정보의료기관, 극장, 음식점, 편의점, 버스 정류장, 긴급 통화시설 등 생활 정보 서비스를 제공할 수 있다.
WiFi맵 에 의한 GPS 클러스터링 알고리즘을 이용하여 오차를 가지는 GPS를 실제 사용자가 존재한 위치로 보정을 한다. 이를 통해 사용자 관심 지점 (POI: point of interest)을 발견하고 이를 기반으로 서비스하기위해 사용자 궤적을 분석한다. 사용자 관심 지점의 제공은 경로추천뿐만 아니라 박물관이나 유적지등 코스를 제공하는등 많은 이점을 가지고 있는 연구이다.
성능/효과
따라서 우리는 지도상의 길을 보다 넓은 의미인 구역으로 확장하여 GPS 데이터의 직접적인 보정 없이 사용자의 궤적을 식별하는 방법을 제시한다. 길을 구역으로 확장함으로써 보정 알고리즘의 추가적인 연산 없이 사용자의 GPS 정보만 가지고 사용자의 궤적을 식별 할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 일반적으로 GPS는 지구에서 멀리 떨어진 위성으로부터 신호를 수신하기 때문에 오차가 발생하고, 건물이나 높은 조형물 등에 의해 손실이 발생하게 되는데, 구역에 의한 사용자 궤적 식별을 이용하면 이와 같은 오차나 손실된 궤적에 대한 보정을 쉽게 제공할 수 있다는 장점이 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
GPS 데이터를 사용한 위치 기반 서비스가 보완해야할 점은 무엇인가?
최근 모바일 장치를 이용한 개인용 GPS 사용이 늘어나면서 모바일 장치로부터 수집한 GPS 데이터를 정제, 가공하여 사용자에게 위치추적, 공공안전, 위치기반정보 등을 제공해 주는 위치 기반 서비스 사업이 증가하고 있다. 하지만 위성 신호의 특성 상 반사 굴절이 잘 되는 고층 건물이나 실내에서는 사용이 거의 불가능기 때문에 GPS 오차를 보정해 줄 필요가 있다. 본 논문은 교차점 기반 구역 인덱싱을 이용해 사용자의 GPS 정보를 보정하여 정제된 궤적을 생성하는 방법을 제시한다.
위치기반 정보 서비스는 무엇인가?
최근 모바일 장치를 이용한 개인용 GPS 사용이 늘어나면서 모바일 장치로부터 수집한 GPS 데이터를 정제 및 가공하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 위치기반 서비스(LIB: Location bases service)의 사용이 증가하고 있다. 위치기반 정보 서비스는 모바일 장치 속에 GPS와 연결되는 칩을 부탁해 위치추적 서비스, 공공 안전 서비스, 위치기반정보 서비스 등 위치와 관련된 각종정보를 제공하는 서비스를 일컫는다. 즉 유선·무선 통신망을 통해 얻은 위치정보를 바탕으로 여러 가지 서비스를 제공하는 것이 위치기반 서비스이다 [1].
대부분의 GPS 오차 보정 알고리즘은 무엇인가?
현재까지 다양한 방법의 GPS 오차 보정 알고리즘이 제시되어왔다. 하지만 이런 보정 알고리즘의 대부분은 GPS가 남긴 지도상의 좌표를 유효한 길로 사상시키는 맵 매칭(map matching) 알고리즘이다. 하지만 이런 맵 매칭 알고리즘을 이용해 경로를 보정할 경우, 실제 사용자가 남긴 경로가 왜곡될 수 있다.
Chung YS, Yoon HM, Choi KC. Classification of Map-matching Techniques and A Development. Journal of the Korean Society for GeoSpatial Information System. 2000;8(1);73-84.
Lee JH, Kang TH, Kim JS, Lee WY, Chae KS, Kim YG. Map Matching Algorithm for Self-Contained Positioning. Journal of the Korean Society for GeoSpatial Information System. 1995;3(2);213-220.
Yuan, J., Zheng, Y., Zhang, C., Xie, X. An Interactive-voting based Map Matching Algorithm. Proc. of the 11th MDM International Conference. 2010;43-52
Choi JH, Lee HJ, Park YT. Representation of User Preferred Route Model for Large-scale GPS Data Analysis. Journal of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers. 2012;39(4);315-327.
Kim SY, Park BJ, Jung JJ. User Route analysis of using GPS on a Mobile Device and Moving Route Recommendation System. ournal of the Korea Contents Association. 2011;11(2);135-141.
Yu SJ. A Customized Mobile Tour Guide System for Amusement Park based on GPS. Journal of the Korea Society of Computer and Information. 2010;15(8);99-105.
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