• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.55-62
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• 2011

최근 스마트 폰 보급 확대에 의해 위치기반 서비스(LBS)의 범위는 점점 더 확장되고 있고 서비스 또한 고속 이동 통신을 기반으로 매우 개인화되고 다양해지고 있다. 그 중에 위치기반 소셜 네트워크 서비스(LBSNS)는 스마트 폰 등장 이후에 가장 성장성이 기대되는 서비스이다. 본 논문은 스마트 폰의 위치에 기반하여 적응적으로 변화되는 커뮤니티를 형성하는 모델을 연구하고, 형성된 커뮤니티에 대한 적절한 관리와 형성된 커뮤니티 내의 멤버를 자동적으로 추가하거나 삭제할 수 있는 기능을 제공하는 LBSNS 서비스 모델을 제시한다. 또한, 향후 모바일 환경에서 위치기반 소셜 네트워크 서비스의 의미있는 연구방향을 기술한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1-8
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• 2013

스마트폰의 사용이 일상화되면서, 그 휴대성에 의해서 소셜 네트워크 서비스(SNS, Social Network Service) 어플리케이션의 사용이 매우 활발하다. 또한 위치 이동에 따른 정보의 활용이 가능한 위치 기반 서비스(Location based Service)의 수요가 확대되면서 SNS와 결합된 형태의 서비스가 스마트폰의 사용성을 향상시키고 있다. 본 논문에서는 사용자의 위치를 실시간으로 추적하여 이동하는 위치에 따라 작성되어진 SNS를 위한 정보를 자동으로 알려주는 LBSNS(Location Based Social Networking Service)가 가능한 어플리케이션을 구현한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.352-368
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• 2021

Sign-in point of interest (POI) are extremely sparse in location-based social networks, hindering recommendation systems from capturing users' deep-level preferences. To solve this problem, we propose a content-aware POI recommendation algorithm based on a convolutional neural network. First, using convolutional neural networks to process comment text information, we model location POI and user latent factors. Subsequently, the objective function is constructed by fusing users' geographical information and obtaining the emotional category information. In addition, the objective function comprises matrix decomposition and maximisation of the probability objective function. Finally, we solve the objective function efficiently. The prediction rate and F1 value on the Instagram-NewYork dataset are 78.32% and 76.37%, respectively, and those on the Instagram-Chicago dataset are 85.16% and 83.29%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method can obtain a higher precision rate than several other newer recommended methods.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.903-905
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• 2012

최근 증강현실(Augmented Reality, AR)에 대한 연구가 활발히 진행 중이고, 소셜 네트워크 시스템(Social Network System)에 증강현실 기능의 추가 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크를 위한 GPS기반 증강현실 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 페이스북(facebook)에서 친구 목록을 자동으로 동기화하여 최근 체크인 좌표를 추가하고, AR을 이용하여 추가된 위치 좌표를 실제 환경에서 표현하는 시스템이다. 기존 이용자들이 사용했던 마커 기반 AR 시스템은 핸드 장치 구동에 필요한 프로세싱 빈도와 저장 공간의 소모가 많다. 위치 기반 AR 어플리케이션은 기존 마커기반 AR 시스템의 단점을 해결 할 수 있다. 따라서, 본 논문의 시스템은 향후 iOS 핸드 장치를 가지고 있는 사용자가 GPS기반 AR 시스템은 Wifi와 4G 네트워크에 대해 최적의 속도를 자동으로 검색하여 사용하여 소셜 네트워크 서비스의 제공이 가능하다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권5호
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• pp.576-589
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• 2023

To upgrade home style recommendations and user satisfaction, this paper proposes a personalized and optimized recommendation algorithm for interior design style based on local social network, which includes data acquisition by three-dimensional (3D) model, home-style feature definition, and style association mining. Through the analysis of user behaviors, the user interest model is established accordingly. Combined with the location-based social network of association rule mining algorithm, the association analysis of the 3D model dataset of interior design style is carried out, so as to get relevant home-style recommendations. The experimental results show that the proposed algorithm can complete effective analysis of 3D interior home style with the recommendation accuracy of 82% and the recommendation time of 1.1 minutes, which indicates excellent application effect.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.762-767
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• 2013

최근 증강현실(Augmented Reality, AR)에 대한 연구가 활발히 진행 중이고, 소셜 네트워크 시스템(Social Network System)에 증강현실 기능의 추가 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크를 위한 GPS기반 증강현실 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 페이스북(facebook)에서 친구 목록을 자동으로 동기화하여 최근 체크인 좌표를 추가하고, AR을 이용하여 추가된 위치 좌표를 실제 환경에서 표현하는 시스템이다. 기존 이용자들이 사용했던 마커기반 AR 시스템은 핸드 장치 구동에 필요한 프로세싱 빈도와 저장 공간의 소모가 많다. 그러나, 위치기반 AR어플리케이션은 기존 마커기반 AR 시스템의 단점을 해결 할 수 있다. 따라서, 본 논문의 시스템은 향후 iOS 핸드 장치를 가지고 있는 사용자가 GPS기반 AR 시스템을 Wifi와 4G 네트워크에 대해 최적의 속도를 자동으로 검색하여 소셜 네트워크 서비스의 제공이 가능하다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권2호
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• pp.126-132
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• 2015

In mobile computing research area, it is highly desirable to understand the characteristics of user movement so that the user friendly location aware services could be rendered effectively. Location based social networks (LBSNs) have flourished recently and are of great potential for movement behavior exploration and datadriven application design. While there have been some efforts on user check-in movement behavior in LBSNs, they lack comprehensive analysis of social influence on them. To this end, the social-spatial influence and social-temporal influence are analyzed synthetically in this paper based on the related information exposed in LBSNs. The check-in movement behaviors of users are found to be affected by their social friendships both from spatial and temporal dimensions. Furthermore, a probabilistic model of user mobile behavior is proposed, incorporating the comprehensive social influence model with extent personal preference model. The experimental results validate that our proposed model can improve prediction accuracy compared to the state-of-the-art social historical model considering temporal information (SHM+T), which mainly studies the temporal cyclic patterns and uses them to model user mobility, while being with affordable complexity.

• 한국IT서비스학회지
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• 제13권4호
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• pp.205-230
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• 2014

In recent years, the social network service (SNS) and the location-based social network service (LBSNS) industry is expanding and the competition within the field is increasing much more. Since 2010, the full-scaled studies of SNS and LBSNS have begun. With the growth of SNS and LBSNS markets, SoLoMo (Social-Local-Mobile) is also becoming the trend for applications in different fields. However, despite the importance of SoLoMo, there have been little studies on the characteristics of SoLoMo applications. The purpose of this research is to investigate the effect of characteristics and perceived privacy risk of mobile location-based SNS on intention to use SoLoMo applications. For the purpose, we proposed a SoLoMo service acceptance model with TAM (Technology Acceptance Model) and the characteristics of SoLoMo applications. The characteristics consist of three factors, i.e. SNS, location, and mobile-related factors. This study also considered a gamification and a perceived privacy risk factor influencing on SoLoMo service usage in our proposed research model. The results of our empirical analysis using partial least squares (PLS) method show that the characteristics of SoLoMo applications including SNS, location, and mobile-related features, gamification, and perceived privacy risk have partially an effect on intention to use SoLoMo applications. Based on these results, SoLoMo-related companies will be able to increase the usage of SoLoMo services by differentiating their own strategies with these factors influencing on SoLoMo services.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1323-1330
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• 2014

민원 서비스 지원은 정부와 시민, 시민과 시민 사이의 상호 작용이 중요한 가치를 가지며, 시민들 사이의 참여가 매우 중요하다. 이런 시민들 사이의 상호 작용은 소셜 네트워크 서비스와 같은 공개된 서비스에서 자신의 상황 정보를 불특정 다수의 여러 사람과 공유함으로써 앱의 사용을 확산시킬 수 있다. 모바일 기반의 소셜 네트워크 서비스는 정부와 시민간의 상호 작용을 증대시키고 사용자의 상황 정보를 SNS에 게시하기 위한 다양한 센서들을 내장하고 있다. 본 논문에서는 위치 기반의 상황 정보를 이용하여 안드로이드 기반의 민원 서비스를 위한 소셜 네트워크 애플리케이션을 제안하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 애플리케이션은 저성능의 시스템에도 적용 가능하고, 높은 성능을 나타내므로 사용자의 위치에서 가장 가까운 SNS에 콘텐트를 추가하면, 근거리에 있는 사용자들은 새로운 정보를 감지하여 콘텐츠를 공유할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.64-75
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• 2018

위치 인식 기술의 발전 및 스마트 디바이스 사용의 활성화로 인해 위치 기반 서비스과 소셜 네트워크를 결합하여 사용자에게 정보를 공유하는 위치 기반 소셜 네트워크(LBSN: Location Based Social Network)이 활성화되고 있다. 위치 기반 소셜 네트워크에서 사용자의 체크인 기능을 이용하여 사용자가 가 흥미있어 할 만한 장소를 추천하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 위치기반 소셜 네트워크에서 시간과 사용자 활동을 고려한 장소 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 논문에서 고려하지 못한 시간에 따른 사용자의 선호도 변화와 지역의 전문가, 희귀한 장소에 대한 사용자의 관심을 고려한다. 다시 말해, 사용자의 선호도 변화를 고려하기 위해 시간에 따른 체크인 이력을 사용하고 지역의 전문가를 판별하기 위해 사용자 활동 영역을 구분한다. 그리고 사용자가 선호하는 장소에 가중치를 주기 위하여 희귀한 장소를 고려한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.