최근 스마트폰의 사용량이 급증함에 따라 GPS를 이용한 어플리케이션이 널리 보급되고 있다. GPS 센서는 에너지 소모가 크다는 단점이 있기 때문에 실내에서 불필요하게 사용되는 횟수를 줄인다면 에너지를 절약할 수 있다. 기존연구에서는 GPS사용을 줄이기 위한 방법이나, GPS 센서의 사용주기를 조절하는 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 에너지를 절약하면서 지역정보를 얻기 위해 GPS 센서보다 에너지를 적게 소모하는 다른 스마트폰 내장센서를 사용한 베이지안 네트워크의 추론방법을 제안한다. 또한 실제 안드로이드 플랫폼상에서 실험 및 평가를 수행하여 그 유용성을 입증한다.
Recently, as the number of smart phone users increases rapidly, various applications using GPS become widespread. Because there is a drawback to a GPS sensor which consumes too much energy, we have to decrease the unnecessary usage of GPS receiver at indoors to reduce the energy consumption. Most of previous works focused on how to reduce the frequency or the period to use GPS. In this paper, we propose a method to save battery using Bayesian network inference with built-in sensors in a smartphone to get location information efficiently. In order to show the usefulness of the proposed method, we have developed an application in Android platform and performed experiments to evaluate Bayesian networks.
