모바일 라이프 브라우저

모바일 라이프 브라우저 모바일 팀 (김경중, 이영설, 황금성, 홍진혁) 2006년 9월 15일

발표 순서 • 전체 시스템 구조 • 로그 수집 • 시각화 모듈 • 탐색 및 장소 Labeling 모듈 • 개념 검색 • 키 그래프기반 요약

전체 구조도 위치 Annotation 모듈 시각화 모듈 검색 모듈 (단순 검색, 개념 검색) 개념 네트워크 (상식 DB) 요약 모듈 (키 그래프) Location Positioning Server 일상 생활 DB 위치 레이블링

로그 수집 로그의 종류

로그 수집 로그 수집 시스템 GPS Device Web Phone 날씨 Log GPS Log 충전량 Log 사진 Log MP3 Log Call Log SMS Log 사진보기 Log FTP Client Module (구현 안됨) FTP Server Module 충전량 DB 사진 DB MP3 DB Call DB SMS DB GPS DB 날씨 DB 사진보기 DB

로그 수집 로그 수집 시스템 기능 • 특정 키워드를 가진 파일을 업로드 하면 파싱되어 DB에 Insert • 예) GPS 로그 : 파일명에 “gps” 문자열 포함 • 파일 자체는 그대로 서버의 파일시스템에 저장 • 현재 구현되어 있음 • 사용자는 자신의 ID로 서버에 접속하여 로그를 업로드 • 일정시간마다 주기적으로 특정 디렉토리의 파일을 자동으로 업로드 • 개발자는 단지 로그를 스마트폰의 특정 디렉토리에 저장 • FTP 클라이언트 모듈을 구현 해야 함 (구현 되어 있지 않음) • 로그 수집 모듈 자체를 통합하지 않아도 DB에 저장 및 이용에 편리

로그 수집 로그 DB의 이용 • 현재 3명의 여대생으로부터 2주에 걸쳐 모은 로그 데이터를 DB에 저장함 • MySQL에 저장된 데이터를 ODBC를 이용하여 사용할 수 있음.

로그 수집 DB 테이블

시각화 기능 • 로그 정보 표시 기능 • GPS, Call, SMS, MP3, Photo • GPS 추정 위치 표시 기능 • 맵 정보 표시 기능 • 일반 지도(알맵), 위성 지도(구글 어쓰) • 시간 탐색 기능 • 하루종일, 일부 시간 선택, 짧은 시간 선택(Instant Mode) • 쿼리 기능 • 유저 이름, 날짜 • 필터링 기능: Colorize • Call, SMS, MP3, Photo 로그 발생 지점 • 날씨, 장소 필터링 • 이미지 리스트 표시

맵 관찰 영역 쿼리 영역 필터 영역 이미지리스트영역 시각화

시각화 맵 관찰 영역 • GPS 이동 경로 및 맵을 표시 • 사용자의 이동 경로를 점으로 표시 • 로그 정보 표시 • 마우스를 가져가면 해당 위치 로그 정보 표시 • Time Line 그래프는 관찰할 시간대 선택 • Instant Mode: 커서가 위치한 시간대(±30분)만 표시 • Show Approximated: GPS가 끊긴 시점의 좌표 추정치로 표시 • 기타 기능 • GPS 오류 (Outlier) 처리 • 결손(Missing) 데이터 추산

시각화 GPS 오류 (Outlier) 처리 • 1초 이전/이후 로그가 1km이상 떨어져 있는 경우 표시 안 함 • tcur, tprev, tnext는 현재와 이전, 이후에 관측된 GPS 좌표의 시각 • da,b는 ta와 tb사이의 좌표간 거리 • pa는 ta의 GPS 좌표

시각화 결손(Missing) 데이터 추산 회색부분

시각화 GPS 맵 표현 • 좌표계 • 기본 GPS당 픽셀 벡터(Pixel per GPS) 사용: vnppg • 스케일 벡터 사용: vns • 유저별 추천 맵 선택 • 유저와 날짜별 추천 맵 사용 • 맵 자동 선택 모드 • Ii는 i번째 맵 이미지 • PI는 I에 포함된 좌표 집합

시각화 맵 자동 선택

시각화 맵 이미지 데이터 • 알맵 (31개) • 구글 어쓰 (31개) … …

시각화 로그 정보 필터링 기능 • 빨간점: Call, SMS, Mp3, Photo 필터링 결과 • 노란점: 날씨 필터링 결과 • 녹색점: 장소 필터링 결과

시각화 시간 탐색 기능

시각화 이미지 리스트 표시

시각화 컨셉넷 검색 결과 필터링

탐색 및 장소 Labeling 모듈 탐색과 레이블링의 필요성 • 탐색 (Explore) • 사용자가 방문한 위치를 요약해서 보기 위해서 필요 • 단순한 키그래프 요약으로는 의미를 알기 어렵고, GPS 방문 위치를 화면에 표시해주는 인터페이스는 직관적으로 보기는 쉽지만 어떤 곳을 방문했는지 시간순서대로 파악하기 어려움 • 레이블링 (Labeling) • GPS의 위도, 경도 정보를 시맨틱 위치 정보로 변경해주기 위해서 필요 • 위치 정보는 사용자의 행동을 추론하기 위한 가장 중요한 정보임 • 반면 레이블링에는 막대한 수고를 필요 • 레이블링에 필요한 수고를 최소화하기 위해서 제작

탐색 및 장소 Labeling 모듈 탐색 및 장소 Labeling 모듈 Naver Map Web Page • 레이블링 진행 • 현재 데이터의 약 70 % 정도가 레이블링됨 (빈도수가 높은 것부터 레이블링) 추천 장소명 MySQL DB 장소명 업데이트 Labeling Module 위도, 경도, 장소명 Explore Module 방문시간, 장소명

1``×1`` Block 레이블링

탐색 및 장소 Labeling 모듈 탐색 기능 및 구현 상황 • 탐색(Explore) • 시간순서와 위도, 경도를 토대로 사용자 방문 장소의 내역을 보여줌 • 간단하게 사용자의 위치 변경을 알 수 있음. • DB에 있는 내용을 정리하여 보여줌

탐색 및 장소 Labeling 모듈 레이블링 기능 및 구현상황 • 레이블링(Labeling) • 웹브라우저 컨트롤을 통해 네이버 API를 이용한 위치 표기 • 특정 위도, 경도의 위치와 현재 DB에 있는 위치정보, 그리고 추천하는 장소명을 표시함. • 레이블링된 장소를 수정하거나 업데이트 하는 것도 가능

개념 검색 ConceptNet • API Document • http://165.132.140.237:8001/ • http://165.132.140.237:8000/ • Basic Function • get_analogous_concepts • get_context • project_affective • project_consequences • project_details • project_spatial • guess_concept • guess_mood • guess_topic

개념 검색 개념검색 (1) • 목적: 사용자 질의를 이용한 로그모델 탐색 • 방법: ConceptNet을 이용한 개념 매칭 • 사용함수 • project_affective: 입력 개념과 감성적 유사성이 높은 개념들의 집합 A = {a1, a2, ..., ai} 추출 • project_consequences: 입력 개념과 동시에 발생하거나 순차적으로 발생하는 개념들의 집합 C = {c1, c2, ..., cj} 추출 • project_details: 입력 개념과 유사한 특성을 가지거나 집합관계, 하위 이벤트 등의 개념들의 집합 D = {d1, d2, ..., dk} 추축 • project_spatial: 입력 개념과 관련된 장소 개념들의 집합 S = {s1, s2, ..., sl} 추출

개념 검색 개념검색 (2) • 단계 1: ConceptNet을 이용하여 사용자 질의 Q = {q1, q2, ..., qn}에 대한 CQ = {QA, QC, QD, QS} 계산 • 단계 2:CQ에서 얻어진 개념들과 사용자 로그에 존재하는 각 개념들 {L1, L2, ..., Lm} (m은 로그에 존재하는 개념 수)과 비교 • Q와 Lt사이의 상관도 R계산 for(int a = 0; a<m; a++) { Ra = 0; Ra += wa × Calculate_relationship(QA, La); Ra += wc × Calculate_relationship(QC, La); Ra += wd × Calculate_relationship(QD, La); Ra += ws × Calculate_relationship(QS, La); } float Calculate_relationship(CQ, La) { float Value = 0.0f; for each(i ∈ CQ) for each(j ∈ La) if(cqi == laj) Value += cqi; return Value; }

개념 검색 개념검색 결과

키그래프 기반 요약 키그래프의 특징 • 키그래프 (KeyGraph) • 데이터의 발생빈도와 사건들의 연결 관계를 통해 중요한 데이터 선택 • 키그래프의 특징 • 특별히 학습이나 휴리스틱이 주어지지 않더라도 활용이 가능 • 자주 함께 발생하는 (co-occurrence) 사건들에 대한 그룹 발견 • 자주 일어나지 않지만 중요한 데이터 선택

키그래프 기반 요약 키 그래프 예

키그래프 기반 요약 키그래프 기반 요약 • 사용자의 하루 요약 • 사용자의 하루를 몇개의 단어로 요약 • 위치 레이블을 이용함 • 키그래프 기반 요약 • 사용자의 로그 : 장소1, 장소2, 장소3, …, 장소N • 문장의 구분: 장소가 급격히 바뀐 경우, GPS 속도가 크게 변한 경우, 건물에 들어가 blocking이 일어난 경우 • 문제점 : 장소만으로는 사용자의 행위와 관련한 정보를 알기 어려움

키그래프 기반 요약 컨셉넷을 이용한 키그래프 • 키그래프 적용을 위한 컨셉넷의 이용 • 장소명을 영문으로 변환하여 컨셉넷에 입력 • 장소와 관련한 개념을 이용하여 키그래프를 구성 • 장소1, 장소2, 장소3, …., 장소N 개념11, 개념12, 개념13, 개념21, 개념 22, 개념 23, ….개념N1, 개념N2 • 관련성이 임계치 이상인 경우만 고려 컨셉넷 DB 키그래프 모듈 관련 개념(영문) 장소명(한글) 장소명(영문) 장소명 DB

키그래프 기반 요약 요약 기능 및 구현 상황 • 실제 구현 화면 • 중요한 개념 6개를 선별할수 있음 (개수 조절 가능) • 현재 GPS 로그를 토대로 한 방문장소를 기반으로 하였기 때문에 Road가 압도적으로 많음 (야외에서만 GPS가 잡히고 야외에서는 주로 도로를 통해 다닌 정보가 기록됨) • 빈도수를 기반으로 하는 키그래프가 Road에 영향을 받게 됨

모바일 라이프 브라우저

모바일 라이프 브라우저

Presentation Transcript