일상생활 계획을 위한 스마트폰-사용자 상호작용 기반 지속 발전 가능한 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 방법
기관명 | NDSL |
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저널명 | 정보과학회. 컴퓨팅의 실제 논문지 = KIISE transactions on computing practices |
ISSN | 2383-6318,2383-6326 |
ISBN |
저자(한글) | 이범진,김지섭,류제환,허민오,김주석,장병탁 |
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저자(영문) | |
소속기관 | |
소속기관(영문) | |
출판인 | |
간행물 번호 | |
발행연도 | 2015-01-01 |
초록 | 과거 어플리케이션 다양성만 지향하던 사용자의 수요가 최근 스마트폰의 고도화된 센서와 기계학습이 결합된 지능형 어플리케이션으로의 선호로 전향되고 있다. 이러한 경향을 반영하여 본 논문에서는 스마트폰에 축적된 사용자의 라이프로깅 데이터에서 의미있는 정보를 추출하고, 추출한 정보를 통해 사용자의 인지적 행동을 대신 가능한 인지 에이전트(Cognitive Agent)개념의 스마트폰-사용자 상호작용 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 기법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 라이프로깅데이터를 DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) 클러스터링 기법으로 사용자 주요 관심지역 POI(Point of Interest)를 자동으로 추출하고, 평생학습이 가능한 강화학습의 한 종류인 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)를 사용하여 사용자의 위치-시간-행동을 추론 한다. 제안 방법으로 구현한 사용자 맞춤 일과 계획 시스템의 시간별 사용자 일과 추론 결과는 70%이상의 성능을 보였으며, 하루 일과 계획 지능형 서비스의 새로운 방향을 제시하고 있다. |
원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201507158234887 |
첨부파일 |
과학기술표준분류 | |
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ICT 기술분류 | |
DDC 분류 | |
주제어 (키워드) | 기계학습,위치기반서비스,지능형앱,강화학습,machine learning,reinforcement learning,location-based service,intelligent App |