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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
백혜정 (전주기전대학) 박영택 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.2
발행연도
2015.2
수록면
190 - 202 (13page)

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스마트폰내 GPS 및 다양한 센서 데이터를 이용하여 스마트폰 사용자의 이동 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 사용자 목적지와 경로를 예측하여 사용자의 의도에 맞는 서비스를 제공하는 위치기반 지능형 개인화 서비스(Intelligent personal assistant) 연구가 활발히 진행 되고 있다. 위치기반 개인화 서비스의 지능성은 불완전한 센서 데이터로부터 사용자 이동 정보를 처리하여, 실시간으로 사용자의 경로를 예측하는 정확성과 효율성에 좌우된다. 본 논문은 불완전한 정보로부터 사용자의 경로와 목적지를 추론하는 동적 베이지안 네트워크 기반의 강인한 파티클 필터(Robust particle filter)를 제안한다. 제안한 강인한 파티클 필터 방법은 부정확하고, 불완전한 센서 정보를 보완할 수 있는 파티클 생성, 실시간에 계산 복잡도를 감소시키는 효율적인 스위칭 함수와 가중치 함수, 파티클의 정확도를 향상시키는 재표본화로 구성되며, 사용자의 목적지와 경로의 예측 정확성과 효율성의 성능을 향상시켰다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 동적 베이지안 네트워크 기반의 사용자 경로 모델
3. 강인한 파티클 필터(Robust particle filter)를 통한 사용자 경로 예측
4. 실험 및 평가
5. 결론
References

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