This research proposes a novel methodology for aggregating various corpus of a certain location sourced from the blogosphere to generate a location description which can support human’s recognition and find the desired location. Location information is required to travel from one place to the other. People acquire location information from various sources in various forms. A typical one is an official address. This however is composed of street names and address numbers which makes it hard to intuitively find the location. Map is another source of location information which is in a form of a picture. However map does not directly give explicit information but by a cognitive translation process, we acquire the implicit location information.
Typical implicit location information is the description directly given by a person. The location description created by people is landmark based description, because people tend to perceive a location by its relative landmarks. This location description created by one person alone may not be accurate or understandable due to its subjective characteristics. Therefore by sourcing a large number of various corpora of location descriptions from the blogosphere and by the aggregation scheme proposed, we generated location descriptions that are more accurate and objective for human way-finding.
Four steps of generating location descriptions are defined: phrase extraction, phrase aggregation, phrase ranking and phrase selection and arrangement. The mechanism for each stages of the system was specified and finally evaluated for its effectiveness. The experimental results of this study showed that, in a comparison of the official address as well as the location descriptions of random bloggers, the recognition of the location description generated by the proposed scheme showed a higher level of accuracy and efficiency in time.
본 연구는 블로그에서 추출한 특정 위치의 언어 자료를 바탕으로 이용자에게 직관적이고 효율적인 위치설명을 제공할 수 있는 언어 조합 매카니즘에 대한 방법을 제시하고 평가하는 데에 목적을 두고 있다.
사람이 한 장소에서 다른 장소로 이동할 경우 목적지의 위치정보를 필요로 하는데 이를 다양한 정보원에서 다양한 형태로 제공받게 된다. 대표적인 형태로 행정상의 주소 체계를 들 수 있다. 주소 체계는 거리명과 번지수로 구성되어 있기 때문에 직관적으로 목적지를 찾는 데에 한계가 있다. 지도는 metric based이미지로 구성된 또 다른 위치정보의 형태로써 명시적 정보 (explicit information)로부터 해석하여 인지하기까지의 프로세스를 거쳐야 한다. 반면 암시적 정보 (implicit information)은 직관적이고 쉽게 인지된다. 대표적인 암시적 정보로 ‘사람을 통한 길 안내’를 들 수 있다. 사람은 대체적으로 랜드마크를 중심으로 위치를 인식하기 때문에 ‘사람을 통한 길 안내’는 지역 내 랜드마크에 대한 정보를 담고 있다. 그러나 한 사람에게만 길 안내를 받을 경우 주관적 속성으로 인하여 정확하지 않거나 이해하기 어렵다. 그러므로 본 연구에서 제시한 방법을 통해 다수의 블로그에서 추출한 위치 정보의 언어 자료를 조합으로써 이용자에게 보다 정확하고 객관적인 길 안내 서비스를 제공한다.
구문 추출, 구문 통합, 구문 랭킹, 구문 선택과 배열의 4단계 방법론을 제시하고자 한다. 각 단계별 메커니즘을 구체화하였으며 동시에 이들의 효과를 평가하였다. 실험 결과, 행정상의 주소 체계와 랜덤 블로거가 제공하는 위치 정보보다 제시한 방법론을 통하여 제공되는 위치 정보의 정확도와 효율성이 입증되었다.
