KCI등재
근거리 영역에서의 개인 경로 학습을 위한 노이즈 좌표 제거 및 이동 궤적의 단순화 기법 = GPS Noise Reduction and Trajectories Simplification for Personal Routes Learning in Close Range
지능형 시스템이 사용자에게 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 현재 위치를 인지하고 있어야 한다. 따라서 각 개인이 특정 장소로 이동하는 사용자 경로 정보는 위치 기반 서비스를 제공하기 위한 좋은 자료가 된다. 개인 경로를 학습하기 위해서는 사용자의 위치와 이동 궤적을 표현한 자료가 필요하다. 사용자의 이동 정보를 파악하기 위한 지표로 GPS가 많이 사용되고 있다. 그러나 일반적으로 GPS는 수신 오류율로 인해 사용자의 위치 좌표가 부정확하게 수신될 수 있다. 또한 많은 양의 좌표로 구성된 GPS 이력을 기반으로 이동 경로를 계산할 경우 높은 시간 복잡도를 보일 수 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위해서 근거리 영역에서의 효과적인 이동 경로 학습 기법을 제안한다. 본 기법은 GPS 좌표의 오류 검출, 이동 궤적의 단순화, 경로 결정의 세 단계로 구성된다. GPS 좌표의 오류 검출은 이웃하는 좌표간의 속도, 각도 및 와이파이 신호의 강도 차이를 통하여 부정확하게 수신된 좌표를 검출하고, 이동궤적의 단순화는 수신된 좌표 중에서 이동 궤적의 특징을 잘 반영하는 좌표를 결정하며, 경로의 유사성 검출은 개인 경로 인지를 위해 유사성이 높은 이동 궤적을 선별하는 과정이다. 본 논문에서 제안하는 기법은 특히 학교와 같은 근거리 범위 내에서 개인 이동 경로를 파악하는데 효과적으로 적용될 수 있다.
더보기Intelligent system should recognize users' current locations for providing location based service. Therefore, personal routes moving each person to specific places are good resources for location based service. In order to learn personal routes, data which present users' locations and trajectory are positively necessary. GPS coordinates are mostly utilized for recognizing users' locations. However, users' location coordinates might be incorrectly detected because GPS has an error of receive about 50 meter. In addition, the processing of route learning based on GPS history composed to many coordinates requires high time complexity. In this paper, we propose an approach of personal route learning improving these weak points. This approach consists of GPS noise detecting, trajectories simplification and personal route decision. The step of GPS noise detecting removes incorrect GPS coordinates detected by the difference of velocity, angle and WiFi strength between neighbor coordinates. The step of trajectories simplification decides coordinates which reflect features of a user's trajectory and the step of personal rout decision make each other trajectories taking high similarity a cluster. In this paper, the proposed approach is suitable for recognizing personal routes in close range as like universities.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2014-09-01 | 평가 | 학술지 통합(기타) | |
2013-04-26 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 </br>외국어명 : Journal of KIISE : Computer Systems and Theory | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2009-01-02 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 </br>외국어명 : Journal of KISS : Computer Systems and Theory | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정(등재후보2차) | KCI등재 |
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