위치인식은 정확한 장소기반서비스(LBS)를 위해 필수적인 기술이다. 그러나 일반적으로 널리 활용되는 GPS기반 위치 인식 기술은 GPS신호가 충분히 강한 야외에서만 활용가능하며 실내 혹은 건물 밀집지역과 같은 음영지역에서 적용되는 데에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 서포트벡터머신(SVM)을 이용하여 스마트폰에 장착된 카메라와 GPS 센서를 통해 입력받은 영상 데이터와 GPS 좌표의 통합정보로부터 장소를 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 평가하기 위해 네 종류의 실내외 장소에서 촬영한 약 4000개의 영상-GPS 데이터로부터 사용자의 현재 장소를 인식하였다. 실험 결과는 제안하는 방법을 통해 위치관련 정보가 없는 상황에서도 영상정보 만으로도 사용자의 현재 장소를 인식하는 것이 가능함을 보여준다. 또한 영상 데이터와 동시에 기록된 GPS 데이터를 SVM에 입력되는 벡터의 가중치로 사용함으로써 인식 정확도를 향상 시킬 수 있음을 확인하였다.
Place awareness (logical location context awareness) is an essential method for a location-based service (LBS) that is widely provided to smartphone users. However, GPS-based place awareness is only valid when not only a user is located at outdoor positions where a GPS signal is strong enough but also the information on the relation between a physical location and a symbolic place is available. Here we propose a novel place awareness method using visual information as well as GPS data. The proposed method predicts the current place of a user from GPS-tagged scene photographs taken by the digital camera equipped in a smartphone. Our method uses a modified support vector machine (SVM) where scene images and GPS coordinates are given as the instances and the weight parameters of the model, respectively, for classifying the place from the scene. We evaluate our method on the place awareness from approximately 4,000 photographs of four places including hallway, classroom, restaurant, and outdoor. Experimental results show that the proposed method can precisely recognize the place with scene photos only when GPS information is not available and the awareness accuracy is improved in the GPS-available case.
