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본 논문은 스마트폰으로부터 수집한 gps 정보를 기반으로 사용자 개인의 경로 모델을 자동으로 학습하는 기법에 대해 설명한다. 스마트폰의 gps는 수신이 불안정하여, gps좌표 이력을 기반으로 사용자의 모든 목적지나 경로를 정확하게 파악하는데 어려움이 따른다. 이에 본 논문은 세 가지 부분에 초점을 맞추어 서술하였다. 먼저, 사용자 경로 정보를 확률 모델로 표현한 동적 베이지안 망에 대해 설명하고, 두 번째, 관심 지점과 이동 구간 군집화 과정을 통해 전체 훈련데이터를 정상 gps 궤적과 비정상 gps 궤적으로 구분한 다음, 정상 gps 궤적으로부터 초기 사용자 경로 모델을 추출하기 위한 방법에 대해 소개한 후, 마지막으로 초기 경로 모델을 바탕으로 예측-최대화(expectation maximization) 알고리즘을 적용하여 훈련데이터 전체를 대상으로 스마트폰 사용자의 개인 경로에 대한 확률 모델을 학습하는 방법에 대해 설명한다. 본 논문에서 제안하는 방식을 통해 학습된 경로 모델은 사용자의 현재 또는 향후 위치나 이동 경로를 효과적으로 예측하기 위한 자료로 제공되기 때문에 다양한 위치 기반 지능형 서비스에 이용 가능하다.

In this paper, we present a method for learning a personal route model from the GPS logs of a user’s smartphone. The GPS signals of a smartphone are highly unstable; hence, it is difficult to correctly determine a user’s destinations and routes from the GPS logs of his/her smartphone. We overcome this problem by adopting three approaches. First, a dynamic Bayesian network is used to represent user route information as a probabilistic model. Second, normal and abnormal GPS trajectories are distinguished from training data on the basis of points of interest (POIs) and trip clustering, and an initial route model is developed using the normal GPS trajectories. Finally, a probabilistic model for a smartphone user's personal routes is learned from training data by adapting the expectation-maximization algorithm (EM) based on the initial route model. The learned model can be applied to location-based intelligent services as it provides data for predicting a user's current (or future) locations and trips.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
아이템 메타데이터를 이용한 고성능 협력 추천 기법 최용석, 이준엽, 김경수 pp.171-176

색상 차이와 탐색 범위 제한을 사용한 표본 기반 인페인팅 박종승, 김보성 pp.139-152

ISO 25000에 기초한 SW Life Cycle 별 응용SW 품질 상관관계 및 속성 중요도 분석 김우제, 김승희 pp.112-127

3D 자동 유방 초음파 영상에서 관상면 슬랩-평균투영과 확률누적맵을 이용한 유두 자동 검출 홍헬렌, 김한나 pp.128-138

소프트웨어 제품의 서비스 유형을 고려한 시간효율성 평가 방법 이정훈, 이미진 pp.103-111

스마트폰 사용자 이동 경로에 대한 확률 그래프 모델 학습 기법 김제민, 백혜정, 박영택 pp.153-163

온라인 필기인식을 위한 증가하는 데이터를 이용한 앙상블 기법 장병탁, 김태준, 장하영, 박정완, 황성택 pp.164-170

참고문헌 (16건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

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번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 GPS-based noise reduction approach for trajectory recognition 소장
2 2 ] Stuart Russell, Peter Norbig, "Artificial Intelligence A Modern Approach," Person Education, pp.570-574, 2010. 미소장
3 3 ] Liao, D. J. Patterson, D. Fox, and H. Kautz, "Learning and Inferring Transportation Routines," in Artificial Intelligence, 2007. 미소장
4 4 ] Daniel Ashbrook, Thad Starner, "Using GPS to Learn Significant Locations and Predict Movement Across Multiple Users," In Personal and Ubiquitous Computing, vol.7, no.5, Oct. 2003. 미소장
5 5 ] Kohei Tanaka, Yasue Kishino, Tsutomu Terada, Shojiro Nishio, "A Destination Prediction Method using Driving Contexts and Trajectory for Car Navigation Systems," Proc. of the 2009 ACM symposium on Applied Computing, pp.190-195, 2009. 미소장
6 6 ] John Krumm, "A Markov Model for Driver Turn Prediction," SAE 2008 World Congress, 2008. 미소장
7 7 ] John Krumm and Eric Horvitz, "Predestination:Inferring Destinations from Partial Trajectories,"Proc. of the 8th international conference on Ubiquitous Computing, pp.243-260, 2006. 미소장
8 8 ] Zaiben Chen, Heng Tao Shen, Xiaofang Zhou, Yu Zheng and Xing Xie, "Searching Trajectories by Locations–An Efficiency Study," Proc. of the 2010international conference on Management of data, pp.255-266, 2010. 미소장
9 POI Detection and Route Identification for Building Route Models for Smartphone Users 소장
10 Jon Froehlich and John Krumm, "Route Prediction from Trip Observations," SAE 2008 World Congress, 2008. 미소장
11 Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander, and Xiaowei Xu, A Density based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise, KDD-96, pp.226-231, 1996. 미소장
12 Kevin Patrick Murphy, "Dynamic Bayesian Networks : Representation, Inference and Learning," PhD Thesis, 2002. 미소장
13 Doucet Arnaud, Freitas Nando de, Gordon Neil, "Sequential Monte Carlo in Practice," Springer-Verlag, New York, 2001. 미소장
14 Sebastian Thrun, Wolfram Burgard and Dieter Fox, "Probabilistic Robotics," The MIT Press, 2005. 미소장
15 Daphne Koller and Nir Friedman, "Probabilistic Graphical Models," The MIT Press, 2009. 미소장
16 GPS based Smartphone Users' Personal Route Model Learning and Moving Route Prediction 소장

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