스마트폰 사용자의 GPS 기반 개인 경로 모델학습 및 이동 경로 예측 = GPS based Smartphone Users' Personal Route Model Learning and Moving Route Prediction

국문 초록 (Abstract)

현재 진행되고 있는 지능형 위치 기반 서비스 연구는 대부분 GPS를 사용하여 개인의 위치를 관리하는 것에 초점이 맞추어져있다. 본 논문에서는 특정 장소로 이동하기 위한 개인적인 경로의 효율적인 학습과 예측 기법이 제안된다. 먼저 이미지 처리 기술을 사용하여 개인적인 경로를 학습하기 위한 기법을 연구하였다. 시간 정보와 공간 정보를 분리하여 처리하는 본 기법은 경로 모델의 구축 정확도와 속도 측면에서 좋은 성능을 보였다. 두 번째로 경로 모델과 사용자가 현재 이동하는 궤적을 표현하는 GPS 좌표배열을 기반으로 사용자의 이동 경로를 예측하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법을 스마트폰상에서 구현하여 평가한 결과, 경로 예측에 대한 정확도는 94%를 보였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Nowadays, much research has focused on managing personal locations using GPS sensors for more intelligent LBSs. In this paper, we propose efficient learning and prediction methods for personal routes. Firstly, we have researched learning method for routes using image processing algorithms. This approach has shown reduction of complexities and enhancement of performance such as accuracy and speed. Secondly, we propose a method for prediction on a user's paths using a small segment of current GPS logs and the user's learned routes. The accuracy of route prediction is 94%, when we evaluated the proposed methods which had been implemented on smartphones.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 관련 연구
• 3. 개인 경로 모델 학습
• 4. 개인 경로 예측
• 6. 실험 및 평가
• 6. 결론 및 향후 연구
• 참고문헌

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