스마트폰 환경에서 사용자 그룹별 모델을 활용한 사용자 장소 추론

Abstract

스마트폰의 확산으로 스마트폰에 내장된 다양한 센서를 활용한 상황인지 서비스가 고도화 되고 있다. 이와 관련하여 GPS 센서, 무선랜 AP, 기지국 등의 정보를 이용하여 사용자의 위치를 파악하는 연구와 위치 기반 서비스에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 기존의 GPS 등을 통한 위치 파악 방법은 인프라를 구축하는 비용이 소요되고 상대적으로 부정확한 장소 정보를 반환하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 스마트폰으로부터 수집된 시간, 요일, 장소, 주변 동시 출현 사용자 정보 등과 같은 사용자의 상황 로그로부터 수집된 전체 사용자를 대상으로 장소 추론 모델을 학습하여 사용자의 장소를 추론한다. 또한, 사용자의 프로파일로부터 유사 사용자를 그룹핑 하고, 그룹별 장소 추론 모델을 학습하여 사용자의 장소 추론 정확도를 개선하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 Reality Mining 프로젝트 그룹에서 수집된 데이터셋을 사용하여 전체 사용자에 대한 주변 동시 출현 사용자 속성을 이용한 방법과 유사 사용자 그룹별 장소 추론 방법을 비교 실험하였다. 실험 결과, 전체 사용자를 대상으로 장소를 추론하는 방법에 비해 유사 사용자 그룹별로 장소를 추론하는 방법의 분류 정확도가 향상되었음을 확인하였다.