모바일 장치에서 수집되는 로그 데이터는 개인의 일상에 대한 다양하고 지속적인 정보를 담고 있다. 이로부터 얻을 수 있는 사용자의 위치, 사진, 사용중인 모바일장치 기능 및 서비스의 종류를 통하여 사용자의 상태를 추론하고 개인의 일상을 이해하는 연구가 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치로부터 실시간으로 로그 데이터를 수집, 분석하고 이를 지도기반으로 시각화하여 개인 일상에 대한 정보를 효과적으로 관리할 수 있도록 하며 다른 사용자와 이 정보를 공유하여 상호 사용 가능한 어플리케이션을 개발한다. 제안하는 어플리케이션은 베이지안 네트워크 확률 모델을 채택하여 개인의 상황을 추론한다. 실험에서는 실제로 수집된 로그 정보를 바탕으로 효율적 시각화 및 다른 사용자와의 정보 공유 기능의 유용성을 확인하였다.
The log data collected on a mobile device contain diverse and continuous information about the user. From the log data, the location, pictures, running functions and services of the user can be obtained. It has interested in the research inferring the contexts and understanding the everyday-life of mobile users. In this paper, we have studied the methods for real-time collection of log data from mobile devices, analysis of the data, map based visualization and effective management of the personal everyday-life information. We have developed an application for sharing the contexts. The proposed application infers the personal contexts with Bayesian network probabilistic model. In the experiments, we confirm that the usability of visualization and information sharing functions based on the real world log data.
