KR101718146B1 - 사용자 방문 장소 제공 시스템 및 방법 - Google Patents

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KR101718146B1 KR1020160003256A KR20160003256A KR101718146B1 KR 101718146 B1 KR101718146 B1 KR 101718146B1 KR 1020160003256 A KR1020160003256 A KR 1020160003256A KR 20160003256 A KR20160003256 A KR 20160003256A KR 101718146 B1 KR101718146 B1 KR 101718146B1
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임효상
장유희
이주원
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Abstract

사용자 방문 장소 제공 방법은 사용자의 GPS 궤적 정보를 수신하는 단계, 상기 GPS 궤적 정보에서 미리 설정된 임계 속력 이하로 이동한 구간을 예측 정지 구간으로서 식별하는 단계, 상기 예측 정지 구간에 기초하여 상기 사용자의 방문과 관련된 후보 관심지점을 선별하는 단계, 상기 예측 정지 구간 별로, 상기 후보 관심지점 중 어느 하나를 방문 관심지점으로서 추출하는 단계 및 상기 방문 관심지점에 기초하여 상기 GPS 궤적 정보에 대응하는 시맨틱 궤적을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

사용자 방문 장소 제공 시스템 및 방법 {SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING A USER VISITS A PLACE}
본원은 사용자 방문 장소 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.
모바일 환경에서 사용자의 GPS 궤적은 위치기반 서비스(Location Based Service)에서 새로운 자원으로써 활용되고 있다. 위치기반 서비스의 확장을 위해서는, 단순히 사용자의 위치를 지도에 표시하는 것뿐만 아니라 사용자들이 위치했던 장소들이 내포하고 있는 의미를 발견해 내는 것이 필요하다. 이를 위해, 최근 GPS 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest)의 정보를 결합하여 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)을 생성하고, 이를 분석하는 연구들이 활발히 진행되고 있다.
종래에 공지된 기술들 대부분은, 사용자가 방문했던 관심지점을 찾기 위해, 사용자의 GPS 궤적과 관심지점의 면적 정보(polygon)가 겹치는 경우를 찾고, 이를 사용자가 방문한 관심지점으로 판별하였다. 하지만, 구글 지도, 네이버 지도, OpenStreetMap 등과 같이, 종래에 공개된 대부분의 지리 정보 시스템(GIS, geographic information system)은 실제 관심지점들의 면적 정보를 제공하지 않고 좌표(coordinate) 값만을 제공하기 때문에, 종래의 방법으로는 사용자가 방문했던 장소를 판별하지 못하는 문제가 있다.
또한, 종래의 방법들은 GPS 수신 점 각각에 대해서 면적이 겹치는 관심지점을 찾기 때문에, 만약 GPS 수신점에 오차가 발생하는 경우에는 방문 지점을 제대로 찾지 못한다는 문제가 있다.
본원의 배경이 되는 기술은 한국등록특허 제10-0573181호(등록일: 2006.04.17)에 개시되어 있다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 종래에 공개된 대부분의 지리 정보 시스템이 실제 관심지점들의 면적 정보를 제공하지 않음에 따라 사용자가 방문했던 장소를 판별하지 못하던 문제를 해결할 수 있는 사용자 방문 장소 제공 시스템 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, GPS 오차 발생 시 사용자가 방문한 지점을 제대로 찾지 못하던 문제를 해결할 수 있는 사용자 방문 장소 제공 시스템 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들도 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 방법은 사용자의 GPS 궤적 정보를 수신하는 단계, 상기 GPS 궤적 정보에서 미리 설정된 임계 속력 이하로 이동한 구간을 예측 정지 구간으로서 식별하는 단계, 상기 예측 정지 구간에 기초하여 상기 사용자의 방문과 관련된 후보 관심지점을 선별하는 단계, 상기 예측 정지 구간 별로, 상기 후보 관심지점 중 어느 하나를 방문 관심지점으로서 추출하는 단계 및 상기 방문 관심지점에 기초하여 상기 GPS 궤적 정보에 대응하는 시맨틱 궤적을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 후보 관심지점을 선별하는 단계는 상기 예측 정지 구간에 포함된 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여 확장 영역을 설정하는 단계 및 상기 확장 영역 내에 포함된 관심지점을 상기 후보 관심지점으로서 선별하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 확장 영역을 설정하는 단계는 지리 정보 시스템(GIS, geographic information system)을 기반으로 실제 세계의 도시공간을 단위 영역으로 분할하는 단계, 상기 단위 영역 각각에 포함된 관심지점의 개수를 상기 단위 영역 각각에 대한 관심지점 밀집도로서 정의하는 단계, 상기 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여, 상기 제1 GPS 궤적 정보 각각이 포함된 제1 단위 영역의 관심지점 밀집도를 추출하는 단계 및 상기 단위 영역의 길이 및 상기 제1 단위 영역의 관심지점 밀집도에 기초하여, 상기 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여 상기 확장 영역의 반지름의 크기를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 확장 영역의 반지름의 크기는 상기 제1 단위 영역 내에 포함된 상기 제1 GPS 궤적 정보의 위치로부터, 상기 제1 단위 영역에 포함된 관심지점들 중 적어도 어느 하나의 관심지점을 포함하는 크기일 수 있다.
또한, 상기 반지름의 크기를 결정하는 단계는 상기 제1 GPS 궤적 정보를 포함하는 상기 제1 단위 영역 내에, 관심영역의 수가 많을수록 상기 확장 영역의 반지름의 크기를 작게 결정하고, 상기 관심영역의 수가 적을수록 상기 확장 영역의 반지름의 크기를 크게 결정할 수 있다.
또한, 상기 방문 관심지점을 추출하는 단계는 상기 제1 GPS 궤적 정보에 기초한 상기 후보 관심지점 각각의 근접도 값 및 상기 후보 관심지점 각각이 상기 확장 영역 내에 머문 시간 값을 고려하여 상기 방문 관심지점을 추출할 수 있다.
또한, 상기 방문 관심지점을 추출하는 단계는 상기 후보 관심지점 중 상기 근접도 값이 작고, 상기 머문 시간 값이 큰 관심지점을 상기 방문 관심지점으로서 추출할 수 있다.
또한, 상기 방문 관심지점을 추출하는 단계는 상기 근접도 값 및 상기 머문 시간 값을 정규화함으로써 상기 방문 관심지점을 추출할 수 있다.
또한, 상기 시맨틱 궤적을 생성하는 단계는 상기 예측 정지 구간 내에 포함된 제1 GPS 궤적 정보를 상기 방문 관심지점의 업종정보로 변환시킴으로써 상기 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다.
또한, 상기 임계 속력은 상기 GPS 궤적 정보에 기초하여 산출된 상기 사용자의 평균 이동 속력일 수 있다.
한편, 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 시스템은 사용자의 GPS 궤적 정보를 수신하는 GPS 궤적 수신부, 상기 GPS 궤적 정보에서 미리 설정된 임계 속력 이하로 이동한 구간을 예측 정지 구간으로서 식별하는 예측 정지 구간 식별부, 상기 예측 정지 구간에 기초하여 상기 사용자의 방문과 관련된 후보 관심지점을 선별하는 후보 관심지점 선별부, 상기 예측 정지 구간 별로, 상기 후보 관심지점 중 어느 하나를 방문 관심지점으로서 추출하는 방문 관심지점 추출부 및 상기 방문 관심지점에 기초하여 상기 GPS 궤적 정보에 대응하는 시맨틱 궤적을 생성하는 시맨틱 궤적 생성부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 후보 관심지점 선별부는 상기 예측 정지 구간에 포함된 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여 확장 영역을 설정하고, 상기 확장 영역 내에 포함된 관심지점을 상기 후보 관심지점으로서 선별할 수 있다.
또한, 상기 후보 관심지점 선별부는 지리 정보 시스템(GIS, geographic information system)을 기반으로 실제 세계의 도시공간을 단위 영역으로 분할하고, 상기 단위 영역 각각에 포함된 관심지점의 개수를 상기 단위 영역 각각에 대한 관심지점 밀집도로서 정의하고, 상기 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여, 상기 제1 GPS 궤적 정보 각각이 포함된 제1 단위 영역의 관심지점 밀집도를 추출하고, 상기 단위 영역의 길이 및 상기 제1 단위 영역의 관심지점 밀집도에 기초하여, 상기 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여 상기 확장 영역의 반지름의 크기를 결정할 수 있다.
또한, 상기 확장 영역의 반지름의 크기는 상기 제1 단위 영역 내에 포함된 상기 제1 GPS 궤적 정보의 위치로부터, 상기 제1 단위 영역에 포함된 관심지점들 중 적어도 어느 하나의 관심지점을 포함하는 크기일 수 있다.
또한, 상기 후보 관심지점 선별부는 상기 제1 GPS 궤적 정보를 포함하는 상기 제1 단위 영역 내에, 관심영역의 수가 많을수록 상기 확장 영역의 반지름의 크기를 작게 결정하고, 상기 관심영역의 수가 적을수록 상기 확장 영역의 반지름의 크기를 크게 결정할 수 있다.
또한, 상기 방문 관심지점 추출부는 상기 제1 GPS 궤적 정보에 기초한 상기 후보 관심지점 각각의 근접도 값 및 상기 후보 관심지점 각각이 상기 확장 영역 내에 머문 시간 값을 고려하여 상기 방문 관심지점을 추출할 수 있다.
또한, 상기 방문 관심지점 추출부는 상기 후보 관심지점 중 상기 근접도 값이 작고, 상기 머문 시간 값이 큰 관심지점을 상기 방문 관심지점으로서 추출할 수 있다.
또한, 상기 방문 관심지점 추출부는 상기 근접도 값 및 상기 머문 시간 값을 정규화함으로써 상기 방문 관심지점을 추출할 수 있다.
또한, 상기 시맨틱 궤적 생성부는 상기 예측 정지 구간 내에 포함된 제1 GPS 궤적 정보를 상기 방문 관심지점의 업종정보로 변환시킴으로써 상기 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다.
또한, 상기 임계 속력은 상기 GPS 궤적 정보에 기초하여 산출된 상기 사용자의 평균 이동 속력일 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 본원은 GPS 궤적 정보와 관심지점의 좌표 값을 이용하여 사용자가 방문한 관심지점을 시맨틱 궤적으로 제공함으로써, 관심지점의 면적 정보가 주어지지 않은 상황에서도 사용자가 방문한 관심지점을 추정할 수 있는 효과가 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 본원은 예측 정지 구간에 포함된 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여 확장 영역을 설정하고, 확장 영역 내에 포함된 관심지점을 후보 관심지점으로 선별하되, 확장 영역의 크기를 주변의 관심지점의 개수에 기초하여 결정함으로써, 관심지점의 면적 정보가 주어지지 않은 상황에서도 사용자가 방문한 관심지점을 보다 정확하게 추정할 수 있는 효과가 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 본원은 후보 관심지점 중 근접도 값이 작고 머문 시간 값이 큰 관심지점을 방문 관심지점으로 추출함으로써, GPS 오차가 발생한 경우에도 사용자가 방문한 지점을 보다 정확하게 추정할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 방법의 전체 흐름을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 시스템에서 확장 영역의 설정 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 시스템에서 방문 관심지점의 추출 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 시스템에서 제공되는 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 7은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 방법에서 후보 관심지점을 선별하는 방법에 대한 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연걸"되어 있는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본원은 GPS 궤적 정보와 관심지점의 중심점 정보(또는 좌표 값)을 이용하여 사용자가 방문한 관심지점을 시맨틱 궤적으로 제공함으로써, 관심지점의 면적 정보가 주어지지 않은 상황에서도 사용자가 방문한 관심지점을 추정할 수 있는 사용자 방문 장소 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 시스템(100)은 GPS 궤적 수신부(110), 예측 정지 구간 식별부(120), 후보 관심지점 선별부(130), 방문 관심지점 추출부(140) 및 시맨틱 궤적 생성부(150)를 포함할 수 있다.
본격적인 설명에 앞서, 우선 도 2를 참조하여 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 시스템(100)을 통해 제공 가능한 사용자 방문 장소 제공 방법의 전체 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 방법의 전체 흐름을 개략적으로 나타낸 도면이다. 도 2를 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 방법은 사용자 방문 제공 시스템(100)에 의하여 수행될 수 있다.
스텝 1에서, GPS 궤적 수신부(110)는 사용자 단말기로부터 사용자의 GPS 궤적 정보를 수신할 수 있다.
이후 스텝 2에서, 예측 정지 구간 식별부(120)는 GPS 궤적 정보에서 미리 설정된 임계 속력(예를 들어, 사용자의 평균 이동 속력) 이하로 이동한 구간을 예측 정지 구간으로서 식별할 수 있다.
스텝 2에서 예측 정지 구간 식별부(120)는, 사용자가 정지했을 것으로 예상되는 구간들을 예측 정지 구간으로서 식별할 수 있다.
예를 들어, 스텝 2에서는 예측 정지 구간으로서 4개의 구간이 식별될 수 있으며, 4개의 예측 정지 구간은 제1 예측 정지 구간(P1), 제2 예측 정지 구간(P2), 제3 예측 정지 구간(P3) 및 제4 예측 정지 구간(P4)일 수 있다.
이후 스텝 3에서, 후보 관심지점 선별부(130)는 스텝 2에서 식별된 예측 정지 구간에 기초하여, 사용자의 방문과 관련된 후보 관심지점(예를 들어, 사용자가 방문했을 것으로 추정되는 관심지점의 후보들)을 선별할 수 있다.
스텝 3에서 후보 관심지점 선별부(130)는, 스텝 2에서 식별된 예측 정지 구간에서 사용자가 방문했을 만한 관심지점들을 선별할 수 있다.
스텝 3에서 후보 관심지점 선별부(130)는 후보 관심지점의 선별을 위해, 예측 정지 구간에 포함된 GPS 궤적 정보 각각에 대하여 확장 영역을 설정할 수 있고, 확장 영역 내에 포함된 관심지점을 후보 관심지점으로서 선별할 수 있다.
예를 들어, 제1 예측 정지 구간(P1)에 포함된 GPS 궤적 정보들의 확장 영역(A10) 내에서는 후보 관심지점으로서 제1 관심지점(1) 및 제2 관심지점(2)이 선별될 수 있다. 제2 예측 정지 구간(P2)에 포함된 GPS 궤적 정보들의 확장 영역(A20) 내에서는 후보 관심지점으로서 제3 관심지점(3)이 선별될 수 있다. 제3 예측 정지 구간(P3)에 포함된 GPS 궤적 정보들의 확장 영역(A30) 내에서는 후보 관심지점으로서 제4 관심지점(4)이 선별될 수 있다. 제4 예측 정지 구간(P4)에 포함된 GPS 궤적 정보들의 확장 영역(A40) 내에서는 후보 관심지점으로서 제5 관심지점(5)이 선별될 수 있다.
스텝 3에서 후보 관심지점 선별부(130)는, 후보 관심지점을 선별할 때 일정 수의 후보 관심지점의 수를 확보하기 위하여, 관심지점 밀집도를 고려하여 확장 영역의 반지름의 크기를 결정할 수 있다. 이는 후술하여 보다 자세히 설명하기로 한다.
이후 스텝 4에서, 방문 관심지점 추출부(140)는 예측 정지 구간 별로 후보 관심지점 중 어느 하나를 방문 관심지점으로서 추출할 수 있다.
스텝 4에서 방문 관심지점 추출부(140)는, 후보 관심지점들 중에서 사용자가 실제로 방문했을 관심지점을 추정할 수 있다.
방문 관심지점 추출부(140)는 GPS 궤적 정보에 기초한 후보 관심지점의 근접도 및 후보 관심지점이 확장 영역 내에 머문 시간을 고려하여 방문 관심지점을 추출할 수 있다. 이는 후술하여 보다 자세히 설명하기로 한다.
예를 들어, 제1 예측 정지 구간(P1) 내에서는 후보 관심지점인 제1 관심지점(1)과 제2 관심지점(2) 중에서, GPS 궤적 정보에 보다 근접하게 위치한 제2 관심지점(2)이 방문 관심지점으로서 추출될 수 있다. 제2 예측 정지 구간(P2) 내에서는 제3 관심지점(3)이 방문 관심지점으로서 추출될 수 있다. 제3 예측 정지 구간(P3) 내에서는 제4 관심지점(4)이 방문 관심지점으로서 추출될 수 있다. 제4 예측 정지 구간(P4) 내에서는 제5 관심지점(5)이 방문 관심지점으로서 추출될 수 있다.
이후 스텝 5에서, 시맨틱 궤적 생성부(150)는 스텝 4에서 추출된 방문 관심지점에 기초하여 GPS 궤적 정보에 대응하는 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다.
시맨틱 궤적 생성부(150)는 스텝 4에서 추출된 방문 관심지점을 이용함으로써, 좌표 간의 이동으로 표현되었던 GPS 궤적 정보를 사용자가 방문한 관심지점의 업종정보로 나타내는 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다.
예를 들어, 시맨틱 궤적 생성부(150)는, 제1 예측 정지 구간(P1)에 포함된 GPS 궤적 정보를 2 관심지점(2)의 업종정보(예를 들어, 레스토랑)로 변환시키고, 제2 예측 정지 구간(P2)에 포함된 GPS 궤적 정보를 3 관심지점(3)의 업종정보(예를 들어, 카페)로 변환시키고, 제3 예측 정지 구간(P3)에 포함된 GPS 궤적 정보를 4 관심지점(4)의 업종정보(예를 들어, 마트)로 변환시키고, 제4 예측 정지 구간(P4)에 포함된 GPS 궤적 정보를 5 관심지점(5)의 업종정보(예를 들어, 하숙집)로 변환시킴으로써, 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다.
스텝 1 내지 스텝 5의 과정을 통해, 이러한 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 방법은 관심지점의 면적 정보가 주어지지 않은 상황에서도 사용자가 방문한 관심지점을 보다 정확히 추정할 수 있다. 이하에서는 도 1을 참조하여 본원을 보다 자세히 설명하기로 한다.
도 1을 참조하면, GPS 궤적 수신부(110)는 사용자 단말기로부터 사용자의 GPS 궤적 정보를 수신할 수 있다. 사용자 단말기는 노트북, 태블릿 PC, 휴대폰, 스마트폰, PDA 등과 같은 휴대용 단말을 포함할 수 있다.
또한, GPS 궤적 수신부(110)는 사용자 단말기로부터 GPS 정보를 실시간으로 수신하고, 실시간으로 수신된 GPS 정보에 기초하여 GPS 궤적 정보를 생성할 수 있다. GPS 궤적 수신부(110)는 실시간으로 수신된 GPS 궤적 정보로부터 속력을 계산할 수 있다. 일예로, GPS 궤적 정보는 도 2의 스텝 1에 도시된 바와 같을 수 있다.
예측 정지 구간 식별부(120)는 GPS 궤적 정보에서 미리 설정된 임계 속력 이하로 이동한 구간을 예측 정지 구간(PSI, Predictive Stop Interval)으로서 식별할 수 있다. 이때, 미리 설정된 임계 속력은 GPS 궤적 정보에 기초하여 산출된 사용자의 평균 이동 속력일 수 있다.
이하, 예측 정지 구간을 설명하기에 앞서, 본원에서 설명하는 GPS 궤적(GPS Trajectory) 정보와 관심지점(POI, Point of Interest) 정보에 대해 정의하면 다음과 같다.
사용자의 이동 경로를 나타내는 GPS 궤적(GPS Trajectory) 정보는 GT = {P1, …, Pi, …, Pn}로 표현될 수 있다. GPS 궤적의 한 지점(position)인 Pi는 Pi = (id, (x, y), t)로 나타낼 수 있다. 이때, id는 지점의 식별정보를 의미하고, (x, y)는 각 지점의 좌표를 의미하고, t는 GPS 정보를 수신한 시점(timestamp)을 의미한다.
관심지점(POI, Point of Interest) 정보는 (pid, (x, y), c)로 표현될 수 있다. 이때, pid는 관심지점의 식별정보를 나타내고, (x, y)는 관심지점의 좌표 정보를 나타내고, c는 업종정보를 나타낸다. 사용자가 방문 가능한 모든 관심지점의 집합은 POIset = {POI1, …, POIm}으로 표현할 수 있다.
예측 정지 구간(PSI, Predictive Stop Interval)은 GPS 궤적 정보에서 사용자가 정지했을 것이라고 예측되는 구간을 의미한다. 이때, 정지라 함은 일반적으로 움직임을 멈춘 상태를 의미하지만, 사용자의 이동 경로를 나타내는 GPS 궤적 정보의 경우에는 수신 오차로 인하여 실제 사용자가 정지해 있더라도 속력이 0이 되는 경우가 드물다. 또한, 실제 사용자의 이동 수단은 차량, 대중교통, 도보 등 다양할 수 있으나, 사용자가 원하는 장소를 최종적으로 방문할 때에는 일반적으로 걸어서 이동하게 된다. 이러한 점을 고려하여, 본원의 일 실시예에 따른 예측 정지 구간 식별부(120)는 사용자가 평균 이동 속력(예를 들어, 평균적으로 걷는 속력)을 임계 속력으로 설정하고, GPS 궤적 정보에서 평균 이동 속력 이하로 움직인 구간을 예측 정지 구간으로서 식별할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따라서는, 사용자의 평균 이동 속력을 1.3 m/s로 정의할 수 있다. 이에 기초하여, 예측 정지 구간 식별부(120)는 GPS 궤적 정보의 Pi에서 Pi+1까지의 평균 속력이 1.3 m/s
Figure 112016002852895-pat00001
a 이하가 되는 구간을 예측 정지 구간으로서 정의할 수 있다. 예측 정지 구간은 하기 식 1과 같이 표현될 수 있다.
[식 1]
Figure 112016002852895-pat00002
식 1을 만족하는 임의의 k 번째 예측 정지 구간은 PSIk = (Pi, Pi+1, …, Pi+l)로 표현될 수 있다. 또한, GPS 궤적 정보에서 식별된 예측 정지 구간(PSIk)의 집합은 PSIset = {PSI1, …, PSIm}으로 나타낼 수 있다.
식 1에서 α는 0＜α ≤ 1인 실수로서, 응용 환경에 따라 걷는 속도 기준(즉, 임계 속력 기준)을 조정하기 위해 이용될 수 있다. α가 작아질수록 예측 정지 구간을 정밀하게 식별하는 것이 가능하지만,
α이 너무 작아지게 되면 사용자가 실제 정지해 있었던 구간이 여러 개의 예측 정지 구간으로 분할되는 문제가 발생하기 때문에, α의 값은 응용 환경에 따라 결정될 수 있다.
후보 관심지점 선별부(130)는 예측 정지 구간에 기초하여, 사용자의 방문과 관련된 후보 관심지점(CPOI, Candidate POI)을 선별할 수 있다. 후보 관심지점 선별부(130)는 사용자가 실제로 방문한 관심지점(즉, 방문 관심지점)을 추출하기 위해, 사용자가 방문했을 것으로 추정되는 관심지점의 후보들(즉, 후보 관심지점)을 선별할 수 있다.
후보 관심지점 선별부(130)는 후보 관심지점의 선별을 위해, 예측 정지 구간에 포함된 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여 확장 영역을 설정할 수 있다. 또한, 후보 관심지점 선별부(130)는 설정된 확장 영역 내에 포함된 관심지점을 후보 관심지점으로서 선별할 수 있다. 이때, 제1 GPS 궤적 정보(PSIk)는 GPS 궤적 수신부(110)에서 수신한 전체 GPS 궤적 정보 중 예측 정지 구간(PSIset)에 포함된 GPS 궤적을 의미할 수 있다.
후보 관심지점 선별부(130)는 예측 정지 구간 식별부(120)에서 식별된 예측 정지 구간들 각각에서 사용자가 실제로 방문했다고 추정되는 후보 관심지점(CPOI, Candidate POI)들을 선별하기 위해, 예측 정지 구간에 포함된 GPS 궤적 지점들(즉, 제1 GPS 궤적 지점들) 각각을 영역으로 확장할 수 있으며, 확장된 영역 내에 포함된 관심지점들을 후보 관심지점으로서 선별할 수 있다.
GPS의 지점들은 GPS 오차로 인하여, 실제 사용자의 위치를 정확하게 나타내지 못하는 문제가 있다. 따라서, 후보 관심지점 선별부(130)를 통해 설정되는 확정 영역이라 함은 사용자가 머물렀을 가능성이 있는 모든 점을 포함한 영역이라 할 수 있다. 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 시스템(100)은 GPS 오차를 고려하여 후보 관심지점을 선별할 수 있으며, 이를 위해 제1 GPS 궤적 각각에 대하여 확장 영역의 반지름의 크기 결정할 수 있다.
이하에서는 설명의 편의를 위해, k번째 예측 정지 구간 PSIk에 포함된 한 점 Pi를 Pk,i로 표현하고, Pk,i의 좌표 값을 중점으로 반지름이 R인 원을 Circlek,i = (Pk,i, R)로 표현하기로 한다.
후보 관심지점 선별부(130)는 제1 GPS 궤적 정보 각각의 지점들을 영역으로 확장하기 위해, PSIk의 모든 Pi를 중심으로 반지름이 R인 원(Circlek,i)을 생성할 수 있으며, 생성된 Circlek,i 내부에 포함되는 관심지점들을 후보 관심지점(CPOI)로 선별할 수 있다.
이때, 제1 GPS 궤적 정보 각각의 지점(Pi)을 중심으로 생성되는 원의 크기가 모두 동일할 경우, 관심지점이 밀집해 있는 지역에서는 너무 많은 후보 관심지점이 선별되어 사용자가 실제 방문한 관심지점을 판별할 때 비용(cost)이 증가할 수 있다. 반대로 관심지점의 수가 드문 지역에서는 후보 관심지점을 선별하지 못하거나 너무 적은 수의 후보 관심지점이 선별됨으로써, 사용자가 실제 방문한 관심지점이 후보 관심지점에 포함되지 않을 수 있다. 따라서, 후보 관심지점 선별부(130)는 일정 수의 후보 관심지점을 확보하기 위해, Pi 주변의 관심지점의 개수에 따라 반비례하게 확장 영역의 반지름의 크기(R)를 결정할 수 있다.
후보 관심지점 선별부(130)는 R을 주변 관심지점의 개수에 따라 결정하기 위해, 먼저, 전체 지역을 길이가 L인 단위 영역(즉, 정사각형 셀(cell))로 분할하고, 셀에 포함된 관심지점의 개수를 관심지점 밀집도(POIdensity)로 정의할 수 있다. 또한, 후보 관심지점 선별부(130)는 Circlek,i를 생성하기 위해, Pk,i가 포함된 셀을 찾고, Pk,i가 포함된 셀의 관심지점 밀집도(POIdensityk,i)를 추출할 수 있다.
이때, 후보 관심지점 선별부(130)는 셀 내부에 포함된 Pk,i로부터 생성된 Circlek,i가 셀에 포함된 관심지점들 중 최소 하나의 관심지점을 포함하도록, R의 크기를 결정할 수 있다. 후보 관심지점 선별부(130)는 일예로, 셀 내부의 관심지점들의 위치가 균일하게 분포되어 있다고 가정하고 R을 결정할 수 있다. 이에 따라, R의 크기는 Pk,i 주변에 관심지점의 수가 많을수록 작게 결정되고, 반대로 관심지점의 수가 적을수록 크게 결정될 수 있다. 확장 영역의 반지름의 크기(R)은 하기 식 2와 같이 표현될 수 있으며, R은 Pk,i가 포함된 셀의 관심지점 밀집도(POIdensityk,i)와 단위 영역의 길이 L에 기초하여 결정될 수 있다.
[식 2]
Figure 112016002852895-pat00003
후보 관심지점 선별부(130)를 통한 확장 영역의 설정 예는 도 3을 참조하여 보다 쉽게 이해될 수 있다. 도 3은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 시스템에서 확장 영역의 설정 예를 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 일예로, 제1 서브 궤적(P1)과 제2 서브 궤적(P2)은 예측 정지 구간 내에 포함된 제1 GPS 궤적 정보일 수 있다. 제1 서브 궤적(P1)은 t 시간에서의 GPS 궤적이고, 제2 서브 궤적(P2)은 t+1 시간에서의 GPS 궤적일 수 있다.
후보 관심지점 선별부(130)는 제1 GPS 궤적 정보(P1, P2) 각각에 대한 확장 영역을 설정하기 위해, 지리 정보 시스템(GIS, geographic information system)을 기반으로 실제 세계의 도시공간(즉, 전체 영역)을 L 길이인 정사각형의 단위 영역으로 분할할 수 있다. 도 3의 경우, 전체 영역은 단위 영역 1(C1), 단위 영역 2(C2), 단위 영역 3(C3) 및 단위 영역 4(C4)로 분할될 수 있다.
이후, 후보 관심지점 선별부(130)는 단위 영역 각각에 포함된 관심지점의 개수를 단위 영역 각각에 대한 관심지점 밀집도(POIdensity)로서 정의할 수 있다. 예를 들어, 단위 영역 1(C1)에는 3개의 관심영역(a, b, c)이 존재하므로, 단위 영역 1(C1)의 관심지점 밀집도는 3으로 정의할 수 있다. 단위 영역 2(C2), 단위 영역 3(C3) 및 단위 영역 4(C4) 각각에는 1개의 관심영역이 존재하므로, 단위 영역 2(C2), 단위 영역 3(C3) 및 단위 영역 4(C4)의 관심지점 밀집도는 각각 1로 정의할 수 있다.
이후, 후보 관심지점 선별부(130)는 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여, 제1 GPS 궤적 정보 각각이 포함된 제1 단위 영역의 관심지점 밀집도(POIdensityk,i)를 추출할 수 있다. 이때, 제1 단위 영역은 전체 영역 중 제1 GPS 궤적 정보가 포함된 단위 영역을 의미한다.
보다 자세하게는, 후보 관심지점 선별부(130)는 전체 영역 중에서 제1 GPS 궤적 정보가 위치한 단위 영역(즉, 제1 단위 영역)을 식별하고, 상기 식별된 단위 영역으로부터 추출된 관심지점 밀집도를 해당 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대응시킬 수 있다.
예를 들어, 제1 서브 궤적(P1)은 단위 영역 1(C1)에 포함되어 있고, 제2 서브 궤적(P2)은 단위 영역 4(C4)에 포함되어 있으므로, 후보 관심지점 선별부(130)는 제1 서브 궤적(P1)에 대한 관심지점 밀집도로서 3을 추출하고, 제2 서브 궤적(P2)에 대한 관심지점 밀집도로서 1을 추출할 수 있다.
이후, 후보 관심지점 선별부(130)는 단위 영역의 길이(L) 및 제1 단위 영역의 관심지점 밀집도(POIdensityk,i)에 기초하여, 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여 확장 영역의 반지름의 크기(R)를 결정할 수 있다.
이때, 확장 영역의 반지름의 크기(R)는 제1 단위 영역 내에 포함된 제1 GPS 궤적 정보의 위치로부터, 제1 단위 영역에 포함된 관심지점들 중 적어도 어느 하나의 관심지점을 포함하는 크기일 수 있다.
예를 들어, 제1 서브 궤적(P1)의 경우, 단위 영역 1(C1) 내에는 3개의 관심영역(a, b, c)들이 존재하므로, 제1 서브 궤적(P1)에 대한 확장 영역(A1')의 반지름의 크기(R1)는 단위 영역 1(C1)에 존재하는 3개의 관심영역(a, b, c)들 중 적어도 어느 하나로서, 관심영역 c를 포함하는 크기로 설정될 수 있다. 제2 서브 궤적(P2)의 경우, 단위 영역 4(C4) 내에는 1개의 관심영역(d)만 존재하므로, 제2 서브 궤적(P2)에 대한 확장 영역(A2')의 반지름의 크기(R2)는 관심영역 d를 포함하는 크기로 설정될 수 있다.
도 3의 예시에서는, 설명의 편의상 제1 서브 궤적(P1)의 확장 영역(A1') 내에 관심영역 c 만 존재하는 것으로 예시하였으나, 이에 한정된 것은 아니며, 복수 개의 관심영역들이 존재할 수도 있다. 예를 들어, 관심영역 b와 관심영역 c가 제1 서브 궤적(P1)으로부터 동일한 거리에 존재하는 경우, 제1 서브 궤적(P1)의 확장 영역(A1')내에는 관심영역 b와 관심영역 c가 존재할 수 있다.
후보 관심지점 선별부(130)는 제1 GPS 궤적 정보를 포함하는 제1 단위 영역 내에, 관심영역의 수가 많을수록 확장 영역의 반지름의 크기를 작게 결정하고, 관심영역의 수가 적을수록 확장 영역의 반지름의 크기를 크게 결정할 수 있다.
예를 들어, 후보 관심지점 선별부(130)는 일정 수의 후보 관심지점을 확보하기 위해, P1, P2 각각에 대한 반지름의 크기를 P1, P2 각각의 주변 관심지점의 개수에 따라 반비례하게 결정하므로, 주변 관심지점(a, b, c)의 개수가 많은 P1의 반지름의 크기(R1)를 주변 관심지점(d)의 개수가 적은 P2의 반지름의 크기(R2) 보다 작게 결정할 수 있다.
방문 관심지점 추출부(140)는 예측 정지 구간 별로, 후보 관심지점들 중 어느 하나를 방문 관심지점으로서 추출할 수 있다.
방문 관심지점 추출부(140)는 제1 GPS 궤적 정보에 기초한 후보 관심지점 각각의 근접도 값 및 후보 관심지점 각각이 확장 영역 내에 머문 시간을 고려하여 방문 관심지점을 추출할 수 있다. 또한, 방문 관심지점 추출부(140)는 후보 관심지점 중 근접도 값이 작고, 머문 시간 값이 큰 관심지점을 방문 관심지점으로서 추출할 수 있다. 또한, 방문 관심지점 추출부(140)는 근접도 값 및 머문 시간 값을 정규화함으로써 방문 관심지점을 추출할 수 있다. 방문 관심지점 추출부(140)에 대한 보다 자세한 설명은 다음과 같다.
방문 관심지점(VPOIk, Visited POI)은 예측 정지 구간 별 각각에서 선별된 후보 관심지점들(CPOIsetk) 중 사용자가 실제로 머물렀을 가능성이 가장 높은 후보 관심지점을 의미한다. 방문 관심지점 추출부(140)는 후보 관심지점들 중 방문 관심지점(VPOIk)을 추출하기 위해, 후보 관심지점 각각 마다 근접도(proximity)와 머문 시간(duration)을 고려할 수 있다.
근접도(proximity)는 각각의 후보 관심지점이 예측 정지 구간(PSIk)과 얼마나 가까운 거리에 있는지를 나타내는 정보로서, 후보 관심지점이 예측 정지 구간과 가깝게 위치할수록 근접도는 높다고 정의할 수 있다. 이에 기초하여, 방문 관심지점 추출부(140)는, 근접도 값을 Pk,i를 중점으로 생성된 Circlek,i내부에 포함된 CPOIi와 Pk,i 간 거리의 합으로 정의할 수 있다. 따라서 근접도는 상기 거리의 합이 작을수록 높고, 상기 거리의 합이 클수록 낮다고 할 수 있다. 이는 도 4를 참조하여 보다 쉽게 이해될 수 있다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 시스템에서 방문 관심지점의 추출 예를 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, Pk,1, Pk,2, Pk,3,및 Pk,4 각각은 예측 정지 구간에 포함된 제1 GPS 궤적일 수 있다. A1은 Pk,1의 확장 영역, A2는 Pk,2의 확장 영역, A3은 Pk,3의 확장 영역, A4는 Pk,4의 확장 영역을 의미할 수 있다. A1 내지 A4 각각의 확장 영역의 크기는 관심지점 밀집도에 의하여 각기 다르게 형성됨을 확인할 수 있다.
예를 들어, 제1 후보 관심지점(CPOI1)의 근접도 값은 Pk,1와 CPOI1 간의 거리, 및 Pk,2와 CPOI1 간의 거리를 합한 값이 될 수 있다. 하기 식 3은 근접도의 정의를 나타내며, 방문 관심지점 추출부(140)는 식 3을 이용함으로써, 후보 관심지점들 각각의 근접도 값을 연산할 수 있다.
[식 3]
Figure 112016002852895-pat00004
한편, 머문 시간(duration)은 하기 식 4와 같이 정의될 수 있다.
[식 4]
Figure 112016002852895-pat00005
식 4를 참조하면, 방문 관심지점 추출부(140)는 머문 시간 값을 CPOIi가 Pk,i를 중점으로 생성된 각각의 원들에 포함되어 있었던 예측 시간(PT, predictive time)의 합으로 정의할 수 있다.
예측 시간(PTk,i)은 예측 정지 구간(PSIk)의 한 지점 Pk,i에서 사용자가 멈추어 있었던 개략적인 시간을 의미하는 것으로서, 예측 시간은 하기 식 5를 통해 계산될 수 있다.
[식 5]
Figure 112016002852895-pat00006
예를 들어, Pk,1에서의 예측 시간(PTk,1)은 30 sec, Pk,2에서의 예측 시간(PTk,2)은 40 sec, Pk,3에서의 예측 시간(PTk,3)은 60 sec, Pk,4에서의 예측 시간(PTk,4)은 20 sec인 경우, 도 4에서 제2 후보 관심지점(CPOI2)의 머문 시간 값(duration)은 90 sec (30 sec + 40 sec + 20 sec = 90 sec)일 수 있다.
방문 관심지점 추출부(140)는 예측 정지 구간 각각에 대하여, 예측 정지 구간 별로 선별된 후보 관심지점들(CPOIsetk) 중에서 근접도 값이 작으면서 머문 시간이 긴 후보 관심지점을 방문 관심지점으로서 추출할 수 있다.
이때, 근접도 값을 나타내는 단위는 거리이고, 머문 시간 값을 나타내는 단위는 시간으로서, 근접도 값과 머문 시간 값은 서로 다른 스케일을 가지기 때문에, 방문 관심지점 추출부(140)는 후보 관심지점들 각각에 대하여 산출된 근접도 값과 머문 시간 값을 하기 식 6을 통해 정규화할 수 있다.
[식 6]
Figure 112016002852895-pat00007
이때, 하기 식 7과 같이, 방문 관심지점(VPOIk)의 머문 시간이 최소 임계 시간(△minDuration) 미만인 경우, 방문 관심지점 추출부(140)는 이를 실제 사용자가 방문 관심지점(VPOIk)에 머무르지 않은 것으로 판단할 수 있다. 이에 따라, 방문 관심지점 추출부(140)는 방문 관심지점 추출 시, 최소 임계 시간 미만인 방문 관심지점(VPOIk)을 제외시킬 수 있다.
시맨틱 궤적 생성부(150)는 방문 관심지점에 기초하여 GPS 궤적 정보에 대응하는 시맨틱 궤적(ST, Semantic Trajectory)을 생성할 수 있다.
시맨틱 궤적 생성부(150)는 예측 정지 구간(PSIset) 내에 포함된 제1 GPS 궤적 정보(PSIi) 각각을 방문 관심지점(VPOIi)의 업종정보로 변환시킴으로써 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다.
시맨틱 궤적(ST)은 GPS 궤적(GT) 정보로부터 식별된 예측 정지 구간(PSIk)에서 방문 관심지점(VPOI)로 선택된 관심지점의 업종정보의 시퀀스를 의미하며, 시맨틱 궤적은 ST = (VPOI1.c, …, VPOIi .c, …, VPOIm .c)로 표현될 수 있다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 시스템에서 제공되는 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 5는, 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 시스템(100)의 각 부의 처리 과정을 하나의 알고리즘으로 나타낸 것으로서, 간단히 살펴보면 다음과 같다.
도 5를 참조하면, 사용자 방문 장소 제공 시스템(100)은, GPS 궤적 정보로부터 속력을 계산할 수 있다(line 1 참조). 다음으로, 시스템(100)은 예측 정지 구간(PSI)을 식별하기 위해 식 1을 만족시키는 모든 구간을 찾아 예측 정지 구간(PSI)을 생성하고, 생성된 모든 예측 정지 구간(PSI)을 순차적으로 예측 정지 구간 집합(PSIset)에 추가할 수 있다(line 2 내지7 참조). 다음으로, 시스템(100)은 예측 정지 구간(PSI) 별로 후보 관심지점(CPOI)을 선별하기 위해, 예측 정지 구간(PSI)의 각 지점(P)을 중점으로 원을 생성할 수 있다. 이때, 생성되는 원의 반지름 R은 식 2를 통해 결정될 수 있으며, 원 내부에 포함되는 관심지점을 후보 관심지점으로 선별할 수 있다(line 8 내지 17 참조). 다음으로, 시스템(100)은 식 6과 같이 머문 시간이 길고 근접도 값이 작은 후보 관심지점(CPOI)을 방문 관심지점(VPOI)로 선정할 수 있으며, 이때 식 7과 같이, 선정된 방문 관심지점(VPOI)의 머문 시간이 최소 임계 시간 미만인 경우에는 제거할 수 있다(line 18 내지 23 참조). 다음으로, 시스템(100)은 최종 선정된 방문 관심지점(VPOI)의 업종정보를 시맨틱 궤적(ST)에 추가할 수 있다(line 24 참조).
이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 방법에 대한 동작 흐름도이고, 도 7은 본원의 일 실시예에 따른 사용자 방문 장소 제공 방법에서 후보 관심지점을 선별하는 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 6 내지 도 7에 도시된 사용자 방문 장소 제공 방법은 앞선 도 1 내지 도 5를 통해 설명된 사용자 방문 장소 제공 시스템(100)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 5를 통해 사용자 방문 장소 제공 시스템(100)에 대하여 설명된 내용은 도 6 내지 도 7에도 적용된다.
도 6을 참조하면, 단계S610에서는 GPS 궤적 수신부(110)를 통해, 사용자 단말기로부터 사용자의 GPS 궤적 정보를 수신할 수 있다.
다음으로, 단계S620에서는 예측 정지 구간 식별부(120)를 통해, GPS 궤적 정보에서 미리 설정된 임계 속력 이하로 이동한 구간을 예측 정지 구간(PSI)으로서 식별할 수 있다. 이때, 미리 설정된 임계 속력은 GPS 궤적 정보에 기초하여 산출된 사용자의 평균 이동 속력일 수 있다.
다음으로, 단계S630에서는 후보 관심지점 선별부(130)를 통해, 예측 정지 구간에 기초하여 사용자의 방문과 관련된 후보 관심지점(CPOI)을 선별할 수 있다.
단계S630에서 후보 관심지점 선별부(130)는 사용자가 실제로 방문한 관심지점(즉, 방문 관심지점)을 추출하기 위해, 사용자가 방문했을 것으로 추정되는 관심지점의 후보들(즉, 후보 관심지점)을 선별할 수 있다. 이는 도 7을 참조하여 보다 쉽게 이해될 수 있다.
단계S630에서 후보 관심지점 선별부(130)는 확장 영역을 설정하기 위해, 지리 정보 시스템(GIS)을 기반으로 실제 세계의 도시공간을 단위 영역으로 분할할 수 있다(S631). 이후, 후보 관심지점 선별부(130)는 단위 영역 각각에 포함된 관심지점의 개수를 단위 영역 각각에 대한 관심지점 밀집도(POIdensity)로서 정의할 수 있다(S632). 이후, 후보 관심지점 선별부(130)는 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여, 제1 GPS 궤적 정보 각각이 포함된 제1 단위 영역의 관심지점 밀집도(POIdensityk,i)를 추출할 수 있다(S633). 이후, 후보 관심지점 선별부(130)는 단위 영역의 길이 및 제1 단위 영역의 관심지점 밀집도(POIdensityk,i)에 기초하여, 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여 확장 영역의 반지름의 크기(R)를 결정할 수 있다(S634). 이에 대한 설명은 상기에 보다 자세히 설명했으므로, 이하 생략하기로 한다.
이후, 단계S630에서 후보 관심지점 선별부(130)는, 단계S634에서 결정된 반지름의 크기에 기초하여, 예측 정지 구간에 포함된 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대해 확장 영역을 설정할 수 있다. 또한, 후보 관심지점 선별부(130)는 설정된 확장 영역 내에 포함된 관심지점을 후보 관심지점으로서 선별할 수 있다.
다음으로, 단계S640에서는 방문 관심지점 추출부(140)를 통해, 예측 정지 구간 별로, 후보 관심지점들 중 어느 하나를 방문 관심지점으로서 추출할 수 있다.
단계S640에서 방문 관심지점 추출부(140)는 제1 GPS 궤적 정보에 기초한 후보 관심지점 각각의 근접도 값 및 후보 관심지점 각각이 확장 영역 내에 머문 시간을 고려하여 방문 관심지점을 추출할 수 있다. 또한, 방문 관심지점 추출부(140)는 후보 관심지점 중 근접도 값이 작고, 머문 시간 값이 큰 관심지점을 방문 관심지점으로서 추출할 수 있다. 또한, 방문 관심지점 추출부(140)는 근접도 값 및 머문 시간 값을 정규화함으로써 방문 관심지점을 추출할 수 있다.
다음으로, 단계S650에서는 시맨틱 궤적 생성부(150)를 통해, 방문 관심지점에 기초하여 GPS 궤적 정보에 대응하는 시맨틱 궤적(ST, Semantic Trajectory)을 생성할 수 있다.
단계S650에서 시맨틱 궤적 생성부(150)는 예측 정지 구간 내에 포함된 제1 GPS 궤적 정보 각각을 방문 관심지점의 업종정보로 변환시킴으로써 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S610 내지 S650 은 본원의 구현 예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
본원의 일 실시 예에 따른 사용자 방문 장소 제공 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 전술한 사용자 방문 장소 제공 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 사용자 방문 장소 제공 시스템
110: GPS 궤적 수신부 120: 예측 정지 구간 식별부
130: 후보 관심지점 선별부 140: 방문 관심지점 추출부
150: 시맨틱 궤적 생성부

Claims (21)

  1. 사용자의 GPS 궤적 정보를 수신하는 단계;
    상기 GPS 궤적 정보에서 미리 설정된 임계 속력 이하로 이동한 구간을 예측 정지 구간으로서 식별하는 단계;
    상기 예측 정지 구간에 기초하여 상기 사용자의 방문과 관련된 후보 관심지점을 선별하는 단계;
    상기 예측 정지 구간 별로, 상기 후보 관심지점 중 어느 하나를 방문 관심지점으로서 추출하는 단계; 및
    상기 방문 관심지점에 기초하여 상기 GPS 궤적 정보에 대응하는 시맨틱 궤적을 생성하는 단계,
    를 포함하고,
    상기 후보 관심지점을 선별하는 단계는,
    상기 예측 정지 구간에 포함된 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여 확장 영역을 설정하고, 상기 확장 영역 내에 포함된 관심지점을 상기 후보 관심지점으로서 선별하되,
    상기 확장 영역의 설정시, 지리 정보 시스템(GIS, geographic information system)을 기반으로 실제 세계의 도시공간을 단위 영역으로 분할하고, 상기 단위 영역 각각에 포함된 관심지점의 개수를 상기 단위 영역 각각에 대한 관심지점 밀집도로서 정의하고, 상기 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여, 상기 제1 GPS 궤적 정보 각각이 포함된 제1 단위 영역의 관심지점 밀집도를 추출하며, 상기 단위 영역의 길이 및 상기 제1 단위 영역의 관심지점 밀집도에 기초하여, 상기 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여 상기 확장 영역의 반지름의 크기를 결정하는 것인, 사용자 방문 장소 제공 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 확장 영역의 반지름의 크기는
    상기 제1 단위 영역 내에 포함된 상기 제1 GPS 궤적 정보의 위치로부터, 상기 제1 단위 영역에 포함된 관심지점들 중 적어도 어느 하나의 관심지점을 포함하는 크기인 것인, 사용자 방문 장소 제공 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 반지름의 크기를 결정하는 단계는
    상기 제1 GPS 궤적 정보를 포함하는 상기 제1 단위 영역 내에, 관심영역의 수가 많을수록 상기 확장 영역의 반지름의 크기를 작게 결정하고, 상기 관심영역의 수가 적을수록 상기 확장 영역의 반지름의 크기를 크게 결정하는 것인, 사용자 방문 장소 제공 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 방문 관심지점을 추출하는 단계는
    상기 제1 GPS 궤적 정보에 기초한 상기 후보 관심지점 각각의 근접도 값 및 상기 후보 관심지점 각각이 상기 확장 영역 내에 머문 시간 값을 고려하여 상기 방문 관심지점을 추출하는 것인, 사용자 방문 장소 제공 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 방문 관심지점을 추출하는 단계는
    상기 후보 관심지점 중 상기 근접도 값이 작고, 상기 머문 시간 값이 큰 관심지점을 상기 방문 관심지점으로서 추출하는 것인, 사용자 방문 장소 제공 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 방문 관심지점을 추출하는 단계는
    상기 근접도 값 및 상기 머문 시간 값을 정규화함으로써 상기 방문 관심지점을 추출하는 것인, 사용자 방문 장소 제공 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 시맨틱 궤적을 생성하는 단계는
    상기 예측 정지 구간 내에 포함된 제1 GPS 궤적 정보를 상기 방문 관심지점의 업종정보로 변환시킴으로써 상기 시맨틱 궤적을 생성하는 것인, 사용자 방문 장소 제공 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 임계 속력은
    상기 GPS 궤적 정보에 기초하여 산출된 상기 사용자의 평균 이동 속력인 것인, 사용자 방문 장소 제공 방법.
  11. 사용자의 GPS 궤적 정보를 수신하는 GPS 궤적 수신부;
    상기 GPS 궤적 정보에서 미리 설정된 임계 속력 이하로 이동한 구간을 예측 정지 구간으로서 식별하는 예측 정지 구간 식별부;
    상기 예측 정지 구간에 기초하여 상기 사용자의 방문과 관련된 후보 관심지점을 선별하는 후보 관심지점 선별부;
    상기 예측 정지 구간 별로, 상기 후보 관심지점 중 어느 하나를 방문 관심지점으로서 추출하는 방문 관심지점 추출부; 및
    상기 방문 관심지점에 기초하여 상기 GPS 궤적 정보에 대응하는 시맨틱 궤적을 생성하는 시맨틱 궤적 생성부,
    를 포함하고,
    상기 후보 관심지점 선별부는,
    상기 예측 정지 구간에 포함된 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여 확장 영역을 설정하고, 상기 확장 영역 내에 포함된 관심지점을 상기 후보 관심지점으로서 선별하되,
    상기 확장 영역의 설정시, 지리 정보 시스템(GIS, geographic information system)을 기반으로 실제 세계의 도시공간을 단위 영역으로 분할하고, 상기 단위 영역 각각에 포함된 관심지점의 개수를 상기 단위 영역 각각에 대한 관심지점 밀집도로서 정의하고, 상기 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여, 상기 제1 GPS 궤적 정보 각각이 포함된 제1 단위 영역의 관심지점 밀집도를 추출하며, 상기 단위 영역의 길이 및 상기 제1 단위 영역의 관심지점 밀집도에 기초하여, 상기 제1 GPS 궤적 정보 각각에 대하여 상기 확장 영역의 반지름의 크기를 결정하는 것인, 사용자 방문 장소 제공 시스템.
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 제11항에 있어서,
    상기 확장 영역의 반지름의 크기는
    상기 제1 단위 영역 내에 포함된 상기 제1 GPS 궤적 정보의 위치로부터, 상기 제1 단위 영역에 포함된 관심지점들 중 적어도 어느 하나의 관심지점을 포함하는 크기인 것인, 사용자 방문 장소 제공 시스템.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 후보 관심지점 선별부는
    상기 제1 GPS 궤적 정보를 포함하는 상기 제1 단위 영역 내에, 관심영역의 수가 많을수록 상기 확장 영역의 반지름의 크기를 작게 결정하고, 상기 관심영역의 수가 적을수록 상기 확장 영역의 반지름의 크기를 크게 결정하는 것인, 사용자 방문 장소 제공 시스템.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 방문 관심지점 추출부는
    상기 제1 GPS 궤적 정보에 기초한 상기 후보 관심지점 각각의 근접도 값 및 상기 후보 관심지점 각각이 상기 확장 영역 내에 머문 시간 값을 고려하여 상기 방문 관심지점을 추출하는 것인, 사용자 방문 장소 제공 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 방문 관심지점 추출부는
    상기 후보 관심지점 중 상기 근접도 값이 작고, 상기 머문 시간 값이 큰 관심지점을 상기 방문 관심지점으로서 추출하는 것인, 사용자 방문 장소 제공 시스템.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 방문 관심지점 추출부는
    상기 근접도 값 및 상기 머문 시간 값을 정규화함으로써 상기 방문 관심지점을 추출하는 것인, 사용자 방문 장소 제공 시스템.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 시맨틱 궤적 생성부는
    상기 예측 정지 구간 내에 포함된 제1 GPS 궤적 정보를 상기 방문 관심지점의 업종정보로 변환시킴으로써 상기 시맨틱 궤적을 생성하는 것인, 사용자 방문 장소 제공 시스템.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 임계 속력은
    상기 GPS 궤적 정보에 기초하여 산출된 상기 사용자의 평균 이동 속력인 것인, 사용자 방문 장소 제공 시스템.
  21. 제1항 및 제4항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체.
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