User Location Prediction Within a Building Using Search Tree

탐색 트리를 이용한 건물 내 사용자의 위치 예측 방법

The prediction of user location within a building can be applied to many areas like visitor guiding. The existing methods for solving this problem consider limited number of locations a user visited in the past to predict the current location. It cannot model the complex movement patterns, and makes the system inefficient by modeling simple ones too detail. Also it causes prediction errors. In this paper, there is no restriction on the length of past movement patterns to consider for current location prediction. For this purpose, a modified search tree is used. The search tree is constructed to make exact matching as needed for location prediction. The search tree makes the efficient and accurate prediction possible.

건물 내에서 특정 사용자의 현 위치를 예측하는 문제는 방문자의 안내 등 다양하게 응용될 수 있다. 이 문제를 풀기 위해 기존 방법들은 사용자가 과거에 이동한 패턴을 한정된 길이만큼만 고려하여 예측한다. 이는 복잡한 이동 패턴을 모델링 할 수 없고, 단순한 이동 패턴은 필요 이상으로 상세히 모델링함으로써 시스템의 효율을 떨어뜨림은 물론이고, 예측 오류를 야기한다. 본 논문에서는 기존의 방법들과는 달리 최근 이동 경로의 길이에 제한을 두지 않고 이동 패턴을 구분하는데 필요한 만큼만 고려하여 예측 결과를 도출하고자 한다. 이를 위해 탐색 트리를 사용하는데, 이 탐색 트리는 위치 예측에 필요한 만큼만 장소를 비교하도록 구성된다. 이 탐색 트리는 효율적이고 정확한 예측을 가능하게 해준다.