본 논문은 사용자가 관광지의 어떤 관심지점에 근접했는지 사용자에게 능동적으로 알려주는 안드로이드 앱을 소개한다. 안드로이드는 관심지점에 근접했을 경우에 알람메시지를 발생하는 개발자를 위한 함수를 제공한다. 또한 GPS(Global Positioning System) 신호나 네트워크 신호를 이용하여 현재 위치를 알려주는 함수도 제공한다. 본 논문은 안드로이드가 제공하는 개발자를 위한 함수들을 이용하여 여러 가지 방법으로 관심지점 근접 상황을 인지하는 프로그램을 구현하고 이들 간의 성능을 비교한다.
관심 지점이란 상점이나 공원, 음식점 등과 같이 사람들이 관심을 가지거나 유용하다고 생각하는 특정한 지리적 위치를 의미한다. 관심 지점은 명칭과 제공 서비스, 카테고리 등과 같은 여러 정보들로 구성되어 있다. 이와 같은 정보들은 위치기반 어플리케이션에서 필수적인 정보이고, 그 중에서도 카테고리 정보는 위치기반 서비스에서 가장 핵심적인 역할을 한다. 그러나 관심 지점의 카테고리 정보를 직접 모으는 것은 많은 비용과 노력이 들기 때문에 자동으로 수집되어야 한다. 본 논문에서는 카테고리를 자동으로 추정하기 위해서 관심 지점 명칭의 단어 정보와 제한적 주변 문맥 정보를 결합하여 사용하는 방법을 제안한다. 관심 지점 명칭의 단어에는 카테고리를 반영하는 단어들을 포함하고 있어 카테고리를 추정하는데 있어서 중요한 단서가 된다. 제한적 주변 문맥 정보는 관심 지점의 명칭이 언급된 문서에서 명칭이 언급된 주변의 문맥을 의미한다. 명칭이 언급된 주변의 문맥에는 관심 지점의 카테고리를 추정할 정보들을 포함하고 있어 카테고리를 추정하는 것에 있어서 가치있는 정보를 제공한다. 우리는 제안한 모델의 성능을 측정하기 위해 두 가지 데이터셋에서 성능을 평가한 결과, 각 정보를 따로 사용하여 카테고리를 추정한 성능보다 결합하여 사용한 모델의 성능이 더 높게 나타났다.
쿠폰은 마케팅의 주요 전략 중 하나로 널리 이용된다. 그러나 적시적소에 제공되지 않는 쿠폰은 대부분 버려지게 된다. 본 논문은 사용자가 관광지의 어떤 관심지점에 근접했을 때, 해당 관심지점이 발행한 쿠폰정보를 능동적으로 알려주는 시스템을 개발한다. 이를 위하여, 쿠폰발행자와 이용자 등록 시스템, 쿠폰발행자의 쿠폰정보와 해당 관심지점 정보를 등록하는 시스템, 이용자들의 현재 위치를 인지하는 시스템, 이용된 쿠폰정보를 기록하는 시스템 등을 구현하였다.
사용자의 상황을 인지하여 적당한 콘텐트를 능동적으로 제공하는 방법이 활발히 연구되었고, 현재도 많이 연구되고 있다. 본 연구는 사용자의 현재 위치에 근접한 관심지점을 인지하여 관련된 멀티미디어 정보를 사용자의 스마트폰에 출력하여주는 앱을 개발한다. 관심지점들은 각각 자신의 행사를 실황중계하고, 홍보영상을 유튜브에 올려 놓았고, 그리고 홈페이지도 제공한다고 가정하여, 본 연구가 개발하는 앱은 근접한 관심지점의 실황중계, 홍보영상, 그리고 홈페이지를 능동적으로 출력하여 준다.
최근 GPS 기능을 내장한 스마트폰의 보급이 확대됨에 따라 위치를 기반으로 하는 다양한 응용 서비스들이 제공되고 있다. 기존의 보행자 길안내 서비스는 차량 길안내 서비스를 확장하여 경로 질의를 처리하고 있으나, 인도에 대한 적절한 경로 안내가 어려울 뿐 아니라 차량을 위한 도로 네트워크 저장구조는 관심지점 위주의 경로 질의 처리에 문제를 야기한다. 또한, 저장 장치의 입출력 빈도수를 증가시켜 스마트 폰의 전력 소모를 가중시키게 된다. 본 논문에서는 보행자 경로의 정확한 표현을 위해 보행자 도로 네트워크 모델을 정의하고 저장 장치의 입출력 빈도수를 줄이기 위한 관심지점 기반 보행자 도로 네트워크 저장 구조를 제안한다. 제안 기법은 보행자 도로의 특성과 요구사항에 따른 관심지점 기반의 정확한 경로 탐색을 지원한다. 또한, 관심지점을 고려한 데이터 구조를 제공하여 경로 탐색 질의 처리 비용을 감소시켜 스마트폰의 전력 소모를 줄일 수 있다.
최근 위치기반서비스의 확장을 위해 GPS 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest) 정보를 결합한 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)이 주목받고 있다. 기존 연구의 경우 GPS 궤적과 POI의 면적정보(polygon)가 겹치는 경우를 찾아내어 시맨틱 궤적을 생성하였다. 하지만 구글 지도, 네이버 지도, OpenStreetMap 등과 같은 공개된 지리 정보 시스템에서는 POI의 면적정보를 제공하지 않기 때문에 기존 방법으로는 시맨틱궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 GPS 위치정보와 POI의 좌표값(points)만을 이용하여 시맨틱 궤적을 생성할 수 있는 기법을 제안한다.
최근 실내 위치기반서비스를 위한 다양한 측위 기술의 발전으로 실내에서도 사용자의 위치측정이 가능해짐에 따라 다양한 형태의 실내 위치기반 서비스가 개발되고 있다. 이에 쇼핑몰이나 백화점 등의 대규모 상업 공간 같은 복잡한 실내 공간에서 사용자에게 가장 적합한 위치나 매장을 추천하는 개인화된 POI 추천 시스템의 개발이 필요하게 되었다. POI 추천을 위해서는 사용자의 이동성과 대규모 상업공간의 공간성을 고려한 사용자 관심지점 탐사 기법의 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 실내 위치기반 서비스의 POI 추천 시스템의 구현과 사용자들의 이동 데이터로부터 다양한 관심지점을 고려하기 위해 사용자가 일정 시간 동안 머무른 지점을 Stay point라 정의하고 실내공간에서 Stay point를 탐색하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안된 알고리즘을 이용하여 탐색한 Stay point로부터 방문패턴을 탐사하여 POI 추천 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 사용자의 모든 이동 로그를 이용한 패턴탐사보다 데이터양을 획기적으로 줄임으로써 빠른 패턴탐사와 메모리 사용량을 줄일 수 있었다.
사용자에게 제공하는 일반적인 텔레매틱스 서비스들은 광역 서비스로 한정되어 있고 특정 관심지점(POI, Point-of-Interest)에 대한 경로와 간략한 안내 서비스만을 제공하고 있다. 그러나 사용자들은 광역 서비스뿐만 아니라 POI 지점의 상세 서비스들도 제공받기를 원한다. 따라서, 각 POI 지점에서의 상세 서비스를 지원하고 이를 관리 제어할 수 있는 텔레매틱스 POI 응용 서비스가 요구되고 있다. 본 논문에서는 POI 지점의 상세 서비스를 제공하기 위하여 GIS 기반 텔레매틱스 POI 응용 서비스를 설계하고 텔레매틱스 POI 단말을 설계/구현한다. 구현된 텔레매틱스 POI 단말은 GPS 모듈로부터 좌표를 수신하고 Shape 뷰어에서 파싱하여 현재위치를 구한다. ESRI Shape 파일 및 DBF 파일을 파싱하여 현재위치와 매칭시킨 후 POI 상세 서비스를 디스플레이 한다.
이상기후현상으로 인해 극치 수문 사상들이 빈번히 발생함에 따라 상대적으로 높은 재현기간에 해당하는 극치 수문 사상해석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 우리나라의 경우 이러한 극치 수문 사상을 추정하기 위한 표본의 수가 부족한 실정이다. 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모사한 통계적 모델링 기법이다. 즉, 인간의 뇌가 일정한 반복 학습을 통해 어떠한 문제의 해법을 추론하거나 예측, 또는 패턴을 인식하는 일련의 과정을 알고리즘화 하여 목적함수의 해를 찾는 방식이다. 특히, 주어진 자료들로 부터 특징을 추출하고 그 특징을 학습하여 전체 자료의 분류나 군집화를 이루는데 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였다.
본 연구는 사회네트워크 분석을 활용해 패키지 관광 상품 안에 포함된 관광 목적지들의 구성 패턴과 POI(point of interests)를 도출하고 관광 패키지 상품으로 구성된 관광 목적지 별 특징을 알아보고자 하였다. 이를 위해, 여행사에서 판매하는 패키지 관광 상품을 조사한 후, Pajek, Cytoscape, UCINET을 활용하여 밀도, 집중도, 중심성, 관심지점 설정, 컴퍼넌트 등의 분석을 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 관광목적지 네트워크는 관광 목적지들 간의 연결이 고르게 이루어 진 것을 알 수 있었다. 둘째, 중심성 값을 통해 연결정도 중심성이 높으면, 매개 중심성 또한 높음을 발견하였다. 셋째, 관심지점 설정 결과, 관광 목적지 안의 관심지점은 널리 퍼져있는 것이 아닌 가까운 거리에 모여 있는 것을 발견하였다. 끝으로, 하위 네트워크 분석 결과, 관광 목적지 네트워크는 하위 집단간 파편화가 일어난 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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