• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제7권5호
• /
• pp.1236-1251
• /
• 2013

Sharing geo-tagged photos has been a hot social activity in the daily life because these photos not only contain geo information but also indicate people's hobbies, intention and mobility patterns. However, the present raw geo-tagged photo routes cannot provide information as enough as complete GPS trajectories due to the defects hidden in them. This paper mainly aims at analyzing the large amounts of geo-tagged photos and proposing a novel travel route restoring method. In our approach we first propose an Interest Measure Ratio to rank the hot spots based on density-based spatial clustering arithmetic. Then we apply the Hidden Semi-Markov model and Mean Value method to demonstrate migration discipline in the hot spots and restore the significant region sequence into complete GPS trajectory. At the end of the paper, a novel experiment method is designed to demonstrate that the approach is feasible in restoring route, and there is a good performance.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제5권5호
• /
• pp.167-176
• /
• 2015

지중해 지역은 다양한 관광자원으로 인하여 매년 전 세계의 수많은 관광객들이 방문하고 있다. 본 논문에서는 아랍의 봄 등과 같은 특정 사건이 이러한 지중해 지역의 관광에 어떻게 영향을 미치는가를 분석하는 것이다. 세부적으로 사진 공유 웹 사이트인 파노라미오에서 추출한 지오태그 사진 데이터를 기반으로 위치 및 시간정보를 추출하여 밀도지도를 제작한다. 그리고 이 밀도지도를 이용하여 특정 사건이 지중해 관광에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위하여 먼저 사진 공유 사이트에서 지중해 지역 관련 사진들의 위치 및 시간 정보를 이용하여 데이타베이스를 구축한 후에, GIS 도구의 기능을 활용하여 밀도 분석 및 밀도 지도를 생성한다. 그리고 이 밀도 지도를 기반으로 지중해 관광을 아랍의 봄 사건을 기준으로 이전과 진행, 이후로 구분하여 시각적으로 분석한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.57-61
• /
• 2019

Nowadays, portable digital cameras such as smart phone cameras are being popularly used for entertainment and visual information recording. Given a database of geo-tagged images, a visual location recognition system can determine the place depicted in a query photo. One of the most common visual location recognition approaches is the bag-of-words method where local image features are clustered into visual words. In this paper, we propose a new bag-of-words-based visual location recognition algorithm using time-series streetview database. The proposed algorithm selects only a small subset of image features which will be used in image retrieval process. By reducing the number of features to be used, the proposed algorithm can reduce the memory requirement of the image database and accelerate the retrieval process.