Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.9
no.5
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pp.1304-1310
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2008
The purpose of this study is to propose the system architecture of intelligent ubiquitous house which is able to team the human behavior by itself and to predict the forthcoming situation, and to provide the customized and personalized service based on human behavior. The suggestions for advanced intelligent ubiquitous house are as follows; 1) Service should be combined with dwellers' behavior pattern, location moving pattern and service pattern in order to provide the personalized and customized service. 2) The system should be equipped with 4 components such as Agent, Database, Working Memory, and Log Data. Especially. This proposed system architecture of advanced ubiquitous house, which are equipped with these 4 components, will be the basis of providing customized service to every dwellers by learning dwellers' behavior pattern, accumulating dwellers' information, and recognizing dweller's lift style as time goes by.
이 연구는 시간지리학적 연구 방법에 의거하여 도시지역에서 개인들이 갖는 일상 활동 패턴의 시공간적 특성을 확인하고, 그 개인들의 거주지역의 토지이용 특성과 활동 패턴의 관계를 고찰한다. 토지이용계획과 도시교통계획은 도시계획 및 관리의 핵심 정책수단들이다 (Watterson 1993). 시간지리학적 연구 파라다임은 도시관리를 위한 학제적, 정책적 연구에 많은 역할을 하였다(Ettema & Timmermans, 1997). (중략)
Gentrification, caused by residents who are being forced out due to the rise of rent with vitalization by an excessive increase of city tourists and Touristification, meaning of phenomenon of residents' migration caused by residential area turning into tourist attraction have recently pointed out as a global problem. In Korea, the phenomenon such as environmental pollution, the rise of land value and rent, and the weakening of community culture in Jeju island and Bukchon Hanok Village has appeared as well. This phenomenon has become a serious problem by hindering resident's quality of life. In this circumstance, Smart tourism city has been regarded as a solution of these problems. Hence, this study chose Busan city, which has been designated as a smart city since 2015, and examined the complex impacts of the economic benefits, social costs, environmental substantiality, cultural benefits, and technical effects derived from tourism development on the residents' deteriorated quality of life based on Fuzzy-set Qualitative Analysis (fsQCA). As a result, three patterns of the hindrance to residents' quality of life were derived. If social costs of tourism development are perceived to be large, the residents perceive deteriorated quality of life, even if they recognize essential benefits (technological and economic benefits) (Pattern #1) or secondary benefits (environmental and cultural benefits) (Pattern #2) of tourism development. In addition, some residents were found not to recognize any benefits of tourism development (Pattern #3).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.53-54
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2009
본 논문은 홈 네트워크 시스템에서 사용자 프로파일을 기반으로 거주자의 행동패턴을 예측하고 분석하는 BPP(Behavior Pattern Prediction) 알고리즘을 제안한다. BPP 알고리즘은 거주자가 어느 방에 자주 방문하고, 어떤 행동을 자주 반복 하는지 파악을 하여 사용자 프로파일을 구축한다. 그리고 사용자가 머물렀던 방에 대한 관심을 객관적으로 측정하기 위해 거주지 사용자의 흥미에 대해서 가중치(weight)를 부여 한다. 사용자의 프로파일로부터 얻어진 데이터에 근거를 둔 가중치가 높을수록 사용자의 행동과 방에 대한 연관성이 높다는 것을 나타낸다. BPP 알고리즘의 특징은 시간대 별로 가중치를 측정하여 사용자의 다음 행동을 예측하고, 객관적으로 사용자의 행동 패턴을 분석한다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.39
no.6
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pp.603-610
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2015
This paper presents a multimodal sensor system that can determine the location of house space by analyzing the postures and heights of the residents. It consists of two sensors: a tilt sensor and an altimeter sensor. The tilt sensor measures the static and dynamic postures of the residents, and the altimeter sensor measures their heights. The sensor system includes a Bluetooth transmitter, and the server receives the measured data and determines the location in the house. We describe the process determining the locations of the residents after analyzing their postures and behaviors from the measured data. We also demonstrate the usefulness of the proposed system by applying it to a real environment.
If one can infer the residential area of SNS users by analyzing the SNS big data, it can be an alternative by replacing the spatial big data researches which result from the location sparsity and ecological error. In this study, we developed the way of utilizing the daily life activity pattern, which can be found from timeline data of tweet users, to infer the residential areas of tweet users. We recognized the daily life activity pattern of tweet users from user's movement pattern and the regional cognition words that users text in tweet. The models based on user's movement and text are named as the daily movement pattern model and the daily activity field model, respectively. And then we selected the variables which are going to be utilized in each model. We defined the dependent variables as 0, if the residential areas that users tweet mainly are their home location(HL) and as 1, vice versa. According to our results, performed by the discriminant analysis, the hit ratio of the two models was 67.5%, 57.5% respectively. We tested both models by using the timeline data of the stress-related tweets. As a result, we inferred the residential areas of 5,301 users out of 48,235 users and could obtain 9,606 stress-related tweets with residential area. The results shows about 44 times increase by comparing to the geo-tagged tweets counts. We think that the methodology we have used in this study can be used not only to secure more location data in the study of SNS big data, but also to link the SNS big data with regional statistics in order to analyze the regional phenomenon.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.14
no.3
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pp.437-451
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2011
The purpose of this study is to identify the factors that influence commuting patterns of Seoul residents after the construction of new towns. To find the determinants of commuting time for residents with jobs in Seoul, a multiple regression analysis is performed using household survey data. Overall, the findings present a plausible picture of the spatial configuration in Seoul, where younger residents with growing families move out to the suburbs to become owners of apartment homes, and drive or use mass transportation to get to work. As they get older and wealthier, other things being equal, they gravitate towards the city centre in order to reduce the time wasted on commuting. While their occupations appear to play little role, it seems that the entrapment hypothesis on female workers is supported as well. In addition, excess commuting is still prevalent due to jobs-housing mismatch in Seoul, although it is less severe than in the past. Based on these results, planners should devise better strategies to solve the inefficient commuting problem.
본 연구를 통하여 대형할인점 이용자, 재래시장 이용자, 그리고 수퍼마켓 이용자들의 각 쇼핑장소를 중심으로 한 거주지역 공간적 분포 및 쇼핑패턴의 차이를 비교한 결과. 이 세종류의 쇼핑장소 이용자들간의 각 쇼핑장소들 중심으로 한 거주지역 분포의 공간적 패턴 및 쇼핑통행 패턴은 상당한 차이를 나타내고 있다. 또한 대형할인점을 이용자를 제외한 재래시장 이용자와 슈퍼마켓 이용자들을 대상으로 그들이 이용하기를 원하는 대형할인점의 이용을 제한하는 주요 요인을 분석한 결과 통행거리, 운전면허 미소지, 자가용 승용차 미보유 등 대형할인점으로의 접근을 위한 과정에서 발생하는 제약 요인들이 가장 큰 비중을 차지하고 있는 것으로 나타난다. 이러한 점들을 볼 때, 재래시장 및 수퍼마켓이 주민들의 일상적인 쇼핑장소의 역할을 할 때와는 달리 대형할인점의 등장은 이곳으로의 주민들의 접근능력의 차이에 따라 주민들간 일상적 소비장소의 차별화가 진행될 수 있음을 시사한다. 특히 최근 대형할인점의 입지가 가속화되고 이에 따라 재래시장 및 수퍼마켓의 기능이 쇠퇴하고 있음을 고려할 때, 신체적 그리고 사회경제적 특성의 차이에 따라 대형할인점으로의 접근에 제한을 받는 주민들의 일상적 소비공간은 더욱 위축되고 고립될 가능성이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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