Place is one of the important context information to provide context aware services to the users in smart environments. Many researchers in mobile robotics community or context-aware service system have suggested various solutions using vision data processing or additional geographical information such as Google Maps. However, recognizing the place by processing vision and image data must be too big burden to IoT devices. Geographical information such as a building structure drawing or a blueprint of a building may not available for IoT devices. As the number of Internet of Things (IoTs) grows explosively, limitations of existing approaches can be solved with the IoT environment since IoT devices in a place can detect each other easily. In this paper, we propose a novel approach that utilizes Key-Device Values and similarity measure between the devices to recognize a place. Our proposed approach measures similarity between an IoT space input and representative feature set of each known place a priory and determines the most probable place of the IoT space. We evaluate with Euclidean, cosine and weighted cosine similarity. Experimental results show that Key-Device concept remarkably improves precision and recall of place recognition.
장소는 스마트 환경에서 사용자들에게 상황 인지 기반 서비스를 제공하기 위하여 필요한 중요한 문맥 정보 중 하나이다. 모바일 로보틱스 분야나 상황 인지 시스템 분야에서 수많은 연구자들이 영상 정보 처리나 구글 지도와 같은 추가적인 지리 정보를 이용하는 다양한 장소 인식 기법들을 제안하였다. 하지만 영상 데이터를 처리하여 장소를 인식하는 것은 사물인터넷 기기가 처리하기에는 큰 부담이 있다는 단점이 있다. 지리 정보를 이용한 장소 인식은 건물의 전개도와 같이 알아내기 힘든 정보를 필요로 한다. 사물인터넷 기기의 증가는 서로 간의 감지가 가능하다는 특성을 통해 이와 같은 제한점을 해결할 수 있다. 이 논문에서, 우리는 키 디바이스 값과 사물인터넷 기기간의 유사도를 이용하여 장소를 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 우리가 제안한 기법은 먼저 입력으로 들어오는 사물인터넷 공간과 알려진 장소들에 대해 그 장소의 대표 기기 집합 간의 유사도를 측정하고 기존의 장소들 중 가장 유사한 장소를 찾아낸다. 우리는 유클리드 거리와 코사인 유사도, 가중 코사인 유사도를 이용하여 제안한 기법을 평가하였고 실험 결과를 통해 키 디바이스 개념을 통해 장소 인식의 정밀도와 재현율이 현저하게 좋아짐을 보였다.
