With the popularity of smartphones and social network services (SNS), online relationships take up much of our lives, but traditional offline relationships are still important. Recently, large-scale spatial-temporal data is generated through the movement of people in the real world through the spread of GPS-embedded devices and Location Based Service (LBS). We try to find and quantify offline relationships from spatial-temporal data. We propose a model consisting of temporal pairwise and spatial influences. Temporal pairwise influence infers and quantifies offline relationships through inductivity and followship. Spatial influence solves the coincidence problem by inferring the characteristics of the place through Location Entropy (LE) and Personal Meaning of a Location (PML). Location Entropy infers to the characteristics of a place in society, and Personal Meaning of a location infers the meaning of a place to an individual. We verified the proposed model in two ways. In the comparative experiment with online relationships to show the reliability of the model, our model showed more than 90% similarity. We have experimented with local-based networks to show that the need to consider local features and that our model reflects local characteristics. Our model not only analyzes real-world human relationships through spatial-temporal data, but also can be an alternative to human relationship analysis that relies on online social networks. It is also expected that the combination of our model and existing online human relations studies will allow us to deepen our understanding of modern people's relationships.
스마트폰과 소셜 네트워크 서비스의 대중화로 우리의 삶의 많은 부분을 온라인 인간관계가 차지하고 있지만 전통적인 오프라인 인간관계는 여전히 중요하다. 최근 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS)를 내장된 기기와 위치 기반 서비스(LBS)의 보급으로 현실 세계 속 사람들의 움직임을 통해 대규모의 시공간 데이터가 발생하고 있다. 우리는 시공간 데이터로부터 오프라인 인간관계를 찾고 이를 수치화 하고자 한다. 이를 위해, 우리는 시간적 상호 영햑력과 공간 영항력로 이루어진 모델을 제안한다. 시간적 상호 영햑력은 유도성과 추종성을 통해 오프라인 인간 관계를 추론하고 수치화 한다. 공간 영항력은 위치 엔트로피와 장소의 개인적 의미(PML)를 통해 장소의 특성을 추론하여 우연성 문제를 해결한다. 위치 엔트로피는 장소가 사회 속에서 가지는 특성을, 장소의 개인적 의미는 장소에 한 개인에 대하여 지닌 의미를 뜻한다. 우리는 제안하는 모델을 2가지 방법을 통해 검증하였다. 모델의 합당함을 보이기 위한 온라인 인간관계와 비교 실험에서 우리의 모델은 90% 이상의 유사성을 보여주었다. 우리는 로컬 기반 네트워크를 이용한 실험을 통해 지역 특징을 고려할 필요성과 우리의 모델이 지역의 특성을 반영하고 있음을 보였다. 우리의 모델은 시공간 데이터를 통해 현실 세계의 인간관계를 분석할 뿐만 아니라, 온라인 소셜 네트워크에 의존하던 인간 관계 분석의 대안이 될 수 있다. 또한 우리의 모델과 기존의 온라인 인간관계 연구들의 결합을 통해 현대 사람들의 관계를 보다 깊이 이해할 수 있을 것으로 예상된다.