스마트폰 사용자의 경로 모델 구축을 위한 관심 지점과 이동 경로 식별 방법 = POI Detection and Route Identification for Building Route Models for Smartphone Users

국문 초록 (Abstract)

스마트폰 사용자에게 위치 기반 지능형 서비스를 제공하기 위해서는, 사용자가 어디로 이동하고 있는지에 대한 상황 정보를 시스템 스스로 인지할 수 있도록 근거를 제공하는 개인 경로 모델이 필요하다. 경로 모델을 구축하는데 필요한 정보 중 사용자가 경유한 목적지와 경로는 실시간으로 기록하기가 어렵다. 본 논문에서는 GPS 좌표 정보를 기반으로 관심 지점(목적지)과 이동 경로를 자동 추출하는 알고리즘을 제시하였다. 관심 지점을 탐지하기 위해 밀도 기반 군집화를 적용할 경우 최소 영역과 최소 좌표 개수가 적절하게 주어져야 하며, 이동 경로를 식별하기 위해서는 GPS 로그를 이동 궤적으로 적절하게 분할하는 방법과 분할된 궤적간의 유사성을 계산하는 함수가 필요하다. 따라서 본 논문은 이 두 가지 부분에 초점을 맞추어 서술하였다. 특히 본 연구는 스마트폰 GPS의 부정확성을 극복하기 위해, 수신된 GPS 좌표를 지리정보시스템을 기반으로 가장 근접한 길로 보정을 하고, 보정된 좌표 이력과 가속도 센서로부터 인지된 이동 행위 정보를 활용하였다. 실제 스마트폰 사용자를 대상으로 제안하는 기법을 적용한 결과, 관심 지점 탐지에 대한 정확도는 약 93%, 이동 경로 식별에 대한 정확도는 약 92%를 보였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Personal route models are required to provide location-based intelligent services to smartphone users. A route model guides a user on his/her path. Real-time recording of users" destinations and route patterns among other essential information for building the route model is very difficult. In this paper, we propose algorithms that detect points of interest (destinations) and automatically identify travel routes based on global positioning system (GPS) coordinates. When applying density-based clustering methods to detect POIs, an appropriate minimum boundary and several minimum points should be given. In order to identify travel routes, a procedure for dividing GPS logs into trajectories and a function for calculating similarity between trajectories are required. In this paper, we address these requirements. In particular, we compensate for the GPS coordinates of adjacent streets by using a geographic information system (GIS) to overcome the inaccuracy of GPS coordinates, and utilize travel behaviors that can be recognized by an accelerometer. Based on experiments conducted with three smartphone users, our approach shows about 93% POI detection accuracy and about 92% route identification accuracy.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 관련연구
• 3. 관심 지점 탐지를 위한 군집화 알고리즘
• 4. 사용자 이동 경로 식별 기법
• 5. 실험
• 6. 결론 및 향후 연구
• References

참고문헌 (Reference)

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