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실내·외 구분 및 위치의 정확성을 개선한 Stay Point 추출 기법
박진관(Jin-Gwan Park),이성로(Seong-Ro Lee),정민아(Min-A Jung) 대한전자공학회 2015 전자공학회논문지 Vol.52 No.6
최근 모바일 기기의 발전으로 사용자의 위치를 수집하고 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 사용자의 특성을 파악하고 궤적예측 및 패턴을 추출하기 위해 의미 기반 위치 기록을 사용하는 방법이 있다. 의미 기반 위치 기록을 사용하기 위해서는 사용자의 GPS로그를 분석하여 Stay Point를 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 기존의 Stay Point 추출 방법은 임의의 중간좌표즉, 사용자가 실제로 머무르지 않은 지점을 추출하기 때문에 정확하게 사용자가 머무른 위치라고 할 수 없으며, 실내와 실외의 Stay Point를 구분하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 사용자가 실제로 머무른 지점 및 실내에서 머무른 지점만을 추출하는 Stay Point를 제안한다. 기존의 방식으로 추출된 Stay Point에서 가장 가까운 GPS 좌표를 Stay Point로 지정하는 방식(nearSP)과, 사용자가 건물에 들어간 지점을 Stay Point로 지정하는 방식(indoorSP)이다. 제안한 알고리즘은 기존 Stay Point 추출 방법보다 Output 데이터의 용량 감소 및 위치의 정확성이 향상되었고, 실내와 실외를 구분할 수 있음을 확인할 수 있었다. Recently, collecting and analyzing method of users location has been studied due to the development of mobile devices. There is analyzing method using Semantic Location History in order to identify of characteristics and extract pattern and predict trajectory of users. We should extraction of Stay Point in order to use Semantic Location History. The Conventional extraction method of Stay Point is not accuracy of location of Stay Points because it does not specify the GPS log of users. Also, Conventional extraction method of Stay Point cannot distinguish indoors and outdoors. In this paper, we implement extraction method of Stay Point in which specify the GPS log of users and extraction of Stay Point at indoors only. Stay Point(nearSP) specifies the nearest GPS log of users from generated Stay Point by conventional extraction method. And, Stay Point(indoorSP) specifies the GPS log of users that user get into the building. Our experimental results, accuracy of Stay Point is improved, and capacity of output data decrease than Conventional extraction method. Also, we were able to distinguish Stay Point of indoors and outdoors.
박진관(Jin-Gwan Park),김영주(Yeong-Ju Kim),백종상(Jong-Sang Back),이혜진(Hye-Jin Lee),양진호(Jin-Ho Yang),정민아(Min-A Jeong) 대한전자공학회 2015 대한전자공학회 학술대회 Vol.2015 No.6
최근 모바일 기기의 발전으로 사용자의 위치를 수집하고 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 궤적연관규칙 기반 알고리즘은 사용자의 궤적을 의미를 기반으로 군집화 해서 분석하는 방법을 통해 사람들의 특성을 파악하며, 사용자의 패턴추출 및 궤적 예측 응용에 사용 된다. 해당 알고리즘을 수행하기 위해서는 사용자의 타모요로그를 분석하여 Stay Point를 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 기존의 Stay Point 추출 방법은 실내와 실외의 Stay Point를 구분하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 실내에서 머무른 지점만을 추출하는 Stay Point를 제안한다.
통계적 분석방법을 이용한 Stay Point 추출 연구
박진관(Jin Gwan Park),오수열(Oh Soo Lyul) 한국스마트미디어학회 2016 스마트미디어저널 Vol.5 No.4
최근 모바일 기기가 발전함에 따라 사용자의 위치 수집 및 분석 방법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 사용자의 위치 분석 방법 중 궤적 데이터 마이닝은 사용자의 궤적을 바탕으로 의미 있는 정보를 추출하기 위해 사용된다. 궤적 데이터 마이닝을 수행하기 위해서는 사용자의 GPS 궤적을 분석하여 Stay Point를 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 기존의 Stay Point 추출 알고리즘은 두 가지의 임계값이 필요하며 해당 임계값들은 사용자가 임의로 설정함으로써 알고리즘의 신뢰도가 떨어지고, 실내에서 머문 지점과 실외에서 머문지점에 대한 구분이 없기 때문에 Stay Point 위치의 모호성이 높아지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 통계적 분석방법을 이용하여 SP를 추출하는 방법을 제안한다. 제안 알고리즘은 가우시안 확률분포를 사용하여 실내와 실외 SP를 각각 추출함으로써 SP 위치의 모호성을 개선하였다. 또한, 사용자가 임의로 설정하는 임계값이 없기 때문에 알고리즘의 신뢰도를 향상시켰다. Recent researches have been conducted for a user of the position acquisition and analysis since the mobile devices was developed. Trajectory data mining of location analysis method for a user is used to extract the meaningful information based on the user s trajectory. It should be preceded by a process of extracting Stay Point. In order to carry out trajectory data mining by analyzing the user of the GPS Trajectory. The conventional Stay Point extraction algorithm is low confidence because the user to arbitrarily set the threshold values. It does not distinguish between staying indoors and outdoors. Thus, the ambiguity of the position is increased. In this paper we proposed extraction method of Stay Point using a statistical analysis. We proposed algorithm improves position accuracy by extracting the points that are staying indoors and outdoors using Gaussian distribution. And we also improve reliability of the algorithm since that does not use arbitrarily set threshold.
박진관 ( Jin Gwan Park ),김영주 ( Yong Ju Kim ),허유경 ( Yu Gyeong Hur ),아벨 ( Abel ),산자 ( Sanja ),이혜진 ( Hea Jin Lee ),박혜민 ( He Min Park ),정민아 ( Min A Jeong ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2
본 논문은 실내에서 사용자의 위치를 측위하기 위해 건물 실내에 설치되어 있는 Wireless AP(Access Point)에서 발신되는 RSSI(Received signal strength indication)를 수집한 후 Friis 공식을 통해 거리로 변환하여 위치를 측위한다. Friis 공식을 적용하는 과정에서 RSSI 신호가 약할수록 거리의 오차가 매우 심하게 변동되기 때문에 본 논문에서는 이러한 오차를 개선하기 위해 신호세기가 강한 2개의 AP좌표와 RSSI를 이용하여 두 원의 교점을 구하는 방정식과 좌표 사이의 거리를 구하는 방정식을 사용하는 위치측위 시스템을 구현하였고, 실험결과 제안한 방법이 기존의 삼각측량법보다 오차가 개선되었음을 확인할 수 있었다.