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      공간 지식 획득 및 전파를 위한 공간 크라우드소싱 플랫폼 설계 및 구현

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      https://www.riss.kr/link?id=A101953367

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      다양한 센서를 내장하고 고품질의 네트워크 통신 기능을 제공하는 스마트폰이 보급됨에 따라 환경, 교통, 생태, 재난재해, 스마트시티 분야에서 시공간 정보를 수집하고 이를 분석 및 전파하는 과정에 일반 대중을 참여시키는 공간크라우드소싱(Spatial Crowdsourcing)이 활성화되는 추세이며, 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 주로 데이터 수집 단계의 태스크 생성, 할당, 태스크 품질 보장, 태스크 보상 등 에만 관심이 집중되고 있고, 수집된 정보를 분석하여 공간 지식을 획득하고 전파하는 부분에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 공간 데이터 수집 단계뿐만 아니라 공간 지식 획득과 전파 단계를 고려한 공간 크라우드소싱 플랫폼을 제안한다. 제안된 플랫폼은 데이터 수집, 분석, 전파 등 모든 단계에서 위치 기반 태스크를 지도 기반의 태스크로 모델링하여 태스크 생성자 및 참여자가 위치 기반 태스크의 내용을 직관적으로 이해하고 지도 기반의 스토리텔링을 통해 스토리 지도(Story Map)를 생성하고 출판하여 공간 지식 획득과 전파를 효과적으로 제공할 수 있다. 또한 GeoCrowd Map 이라는 사용자 참여형 공간 지식 서비스를 제공하는 클라우드 서비스를 시범적으로 구축하여 제안된 플랫폼의 효용성을 검증하였다.
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      다양한 센서를 내장하고 고품질의 네트워크 통신 기능을 제공하는 스마트폰이 보급됨에 따라 환경, 교통, 생태, 재난재해, 스마트시티 분야에서 시공간 정보를 수집하고 이를 분석 및 전파...

      다양한 센서를 내장하고 고품질의 네트워크 통신 기능을 제공하는 스마트폰이 보급됨에 따라 환경, 교통, 생태, 재난재해, 스마트시티 분야에서 시공간 정보를 수집하고 이를 분석 및 전파하는 과정에 일반 대중을 참여시키는 공간크라우드소싱(Spatial Crowdsourcing)이 활성화되는 추세이며, 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 주로 데이터 수집 단계의 태스크 생성, 할당, 태스크 품질 보장, 태스크 보상 등 에만 관심이 집중되고 있고, 수집된 정보를 분석하여 공간 지식을 획득하고 전파하는 부분에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 공간 데이터 수집 단계뿐만 아니라 공간 지식 획득과 전파 단계를 고려한 공간 크라우드소싱 플랫폼을 제안한다. 제안된 플랫폼은 데이터 수집, 분석, 전파 등 모든 단계에서 위치 기반 태스크를 지도 기반의 태스크로 모델링하여 태스크 생성자 및 참여자가 위치 기반 태스크의 내용을 직관적으로 이해하고 지도 기반의 스토리텔링을 통해 스토리 지도(Story Map)를 생성하고 출판하여 공간 지식 획득과 전파를 효과적으로 제공할 수 있다. 또한 GeoCrowd Map 이라는 사용자 참여형 공간 지식 서비스를 제공하는 클라우드 서비스를 시범적으로 구축하여 제안된 플랫폼의 효용성을 검증하였다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      With the spread of smart phones that have various embedded sensors and high network quality, spatial crowdsourcing is becoming very popular and a number of related studies have been conducted.Spatial crowdsourcing is a platform that engages individuals, groups and communities in the act of collecting, analyzing, and disseminating spatio-temporal information in the fields of environment, transportation, ecology, and disaster. But most existing work focuses on task allocation method considering task quality, reward and worker’s privacy. Analyzing the crowdsourced data, acquiring and disseminating the knowledge has not been enough studied yet. Therefore, we propose a new spatial crowdsourcing platform that can not only collecting but also analyzing and disseminating. The proposed platform has advantage of efficient processing of spatial task by map based task model, especially task map which describe spatio-temporal constraints, task query, and reward. It also provides analyzing and disseminating of geographic knowledge by map based storytelling, story map. Finally, we proved the effectiveness of our proposed platform through the actual implementation of the converged web knowledge service called GeoCrowd Map.
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      With the spread of smart phones that have various embedded sensors and high network quality, spatial crowdsourcing is becoming very popular and a number of related studies have been conducted.Spatial crowdsourcing is a platform that engages individual...

      With the spread of smart phones that have various embedded sensors and high network quality, spatial crowdsourcing is becoming very popular and a number of related studies have been conducted.Spatial crowdsourcing is a platform that engages individuals, groups and communities in the act of collecting, analyzing, and disseminating spatio-temporal information in the fields of environment, transportation, ecology, and disaster. But most existing work focuses on task allocation method considering task quality, reward and worker’s privacy. Analyzing the crowdsourced data, acquiring and disseminating the knowledge has not been enough studied yet. Therefore, we propose a new spatial crowdsourcing platform that can not only collecting but also analyzing and disseminating. The proposed platform has advantage of efficient processing of spatial task by map based task model, especially task map which describe spatio-temporal constraints, task query, and reward. It also provides analyzing and disseminating of geographic knowledge by map based storytelling, story map. Finally, we proved the effectiveness of our proposed platform through the actual implementation of the converged web knowledge service called GeoCrowd Map.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 관련 연구
      • 2.1 공간 크라우드소싱
      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 관련 연구
      • 2.1 공간 크라우드소싱
      • 2.2 크라우드소싱을 통한 공간 지식 획득 및 전파
      • 3. 공간 크라우드소싱 플랫폼의 설계
      • 3.1 위치 기반 태스크
      • 3.2 공간 지식 획득 및 전파
      • 3.3 서버 기반 동적 지도 생성 및 제공
      • 4. 공간 크라우드소싱 플랫폼의 구현
      • 4.1 시스템 구성 및 구현
      • 4.2 시스템 검증
      • 5. 결론
      • 참고문헌
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      참고문헌 (Reference)

      1 박범진, "크라우드 소싱의 ITS 적용 방안" 한국ITS학회 11 (11): 48-56, 2012

      2 김보근, "크라우드 소싱을 이용한 실내 공간 네트워크 생성" 한국공간정보학회 23 (23): 49-57, 2015

      3 이경민, "시선추적 기법을 활용한 발레의 비언어적 스토리텔링 연구" 한국차세대컴퓨팅학회 10 (10): 89-99, 2014

      4 임정현, "고수준의 위치 기반 응용환경에서의 융·복합 시공간 데이터 스트림 생성을 위한 속성 정보 관리 기법" 한국차세대컴퓨팅학회 6 (6): 36-43, 2010

      5 최승운, "가상화된 모바일 서비스를 위한 센서 연동 기법" 한국차세대컴퓨팅학회 9 (9): 6-16, 2013

      6 Zhao Chen, "gMission: A General Spatial Crowdsourcing Platform" 7 (7): 1629-1632, 2014

      7 Stenliden, Linnéa, "Visual Storytelling – Knowledge and Understanding in Education" 10 (10): 7-13, 2012

      8 Khanh-Hung Dang, "Towards reward-based spatial crowdsourcing" 363-368, 2013

      9 Cyrus Shahabi, "Towards a generic framework for trustworthy spatial crowdsourcing" 1-4, 2013

      10 Layla Pournajaf, "Spatial Task Assignment for Crowd Sensing with Cloaked Locations" 1 : 73-82, 2014

      1 박범진, "크라우드 소싱의 ITS 적용 방안" 한국ITS학회 11 (11): 48-56, 2012

      2 김보근, "크라우드 소싱을 이용한 실내 공간 네트워크 생성" 한국공간정보학회 23 (23): 49-57, 2015

      3 이경민, "시선추적 기법을 활용한 발레의 비언어적 스토리텔링 연구" 한국차세대컴퓨팅학회 10 (10): 89-99, 2014

      4 임정현, "고수준의 위치 기반 응용환경에서의 융·복합 시공간 데이터 스트림 생성을 위한 속성 정보 관리 기법" 한국차세대컴퓨팅학회 6 (6): 36-43, 2010

      5 최승운, "가상화된 모바일 서비스를 위한 센서 연동 기법" 한국차세대컴퓨팅학회 9 (9): 6-16, 2013

      6 Zhao Chen, "gMission: A General Spatial Crowdsourcing Platform" 7 (7): 1629-1632, 2014

      7 Stenliden, Linnéa, "Visual Storytelling – Knowledge and Understanding in Education" 10 (10): 7-13, 2012

      8 Khanh-Hung Dang, "Towards reward-based spatial crowdsourcing" 363-368, 2013

      9 Cyrus Shahabi, "Towards a generic framework for trustworthy spatial crowdsourcing" 1-4, 2013

      10 Layla Pournajaf, "Spatial Task Assignment for Crowd Sensing with Cloaked Locations" 1 : 73-82, 2014

      11 Abdullah Alfarrarjeh, "Scalable Spatial Crowdsourcing: A Study of Distributed Algorithms" 1 : 134-144, 2015

      12 Hien To, "SCAWG: A Toolbox for Generating Synthetic Workload for Spatial Crowdsourcing" 2016

      13 Peng Cheng, "Reliable Diversity-Based Spatial Crowdsourcing by Moving Workers" 8 (8): 2015

      14 Han Yu, "Quality and Budget Aware Task Allocation for Spatial Crowdsourcing" 1689-1690, 2015

      15 Hien To, "PrivGeoCrowd: A Toolbox for Studying Private Spatial Crowdsourcing" 1404-1407, 2015

      16 Yu Li, "Oriented Online Route Recommendation for Spatial Crowdsourcing Task Workers" 9239 : 137-156, 2015

      17 Guo, Bin, "Mobile crowd sensing and computing: The review of an emerging humanpowered sensing paradigm" 48 (48): 2015

      18 Leyla Kazemi, "GeoCrowd:Enabling Query Answering with Spatial Crowdsourcing" 189-198, 2012

      19 Umair ul Hassan, "Flagverify-fix: adaptive spatial crowdsourcing leveraging location-based social networks" 2015

      20 Chrysaida Aliki, "Crowdsourcing as a Tool for Knowledge Acquisition in Spatial Planning" 109-125, 2014

      21 Hien To, "A Server-Assigned Spatial Crowdsourcing Framework" 1 (1): 2015

      22 Hien To, "A Framework for Protecting Worker Location Privacy in Spatial Crowdsourcing" 7 (7): 919-930, 2014

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      2021-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2018-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2008-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.68 0.68 0.62
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.56 0.51 0.557 0.26
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