A location analytics framework based on semantically enriched mobile network data

Abstract

이동 통신 시스템은 우리 삶의 중요한 부분이 되었으며, 우리가 언제 어디서나 다른 누군가와 상호 작용 하는 것을 가능하게 하고 있습니다. 우리가 사용하는 이런 이동 통신의 기능들 밑에는 복잡한 층위의 기술들이 내재되어 있습니다. 이동 통신 서비스의 가입자들은 서비스 범위를 형성하는 기본 단위인 기지국들로부터 신호를 통해 서비스를 제공 받습니다. 이동 통신 망 운영자들은 그들의 도메인 지식을 활용할 수 있는 방법에 대해서 점점 더 관심을 기울이고 있습니다. 더불어, 그들은 모든 가입자들에게 안정적인 연결을 제공하기 위해 복잡한 토폴로지 구조를 가진 그들의 네트워크 대한 자세한 정보를 가지고 있습니다. 이 토폴로지는 신호를 개선하고 계속 증가하는 데이터 트래픽의 흐름을 처리하기 위하여 크기가 작아진 통신 장비들과 함께 점점 밀도가 높아지며 커져가고 있다. 이 논문은 이러한 상황이 어떻게 기회로 전환 될 수 있는지에 대한 개념을 제공하는 것을 목표로 합니다. : 가입자 이동성의 본질을 획득해서 이동 통신망 운영자의 토폴로지를 기반으로 하는 혁신적인 서비스의 가능성을 밝혀내는 프레임워크. 이 이론의 실험적 증명을 위해 필요한 네트워크 셀 토폴로지 구축에는 크라우드 소싱 방식으로 수집된 이동 통신망 계측 자료들이 기본 데이터로 사용되었으며 외부 데이터들로 보강되었습니다.

이 논문은 낮은 밀도의 이동 통신망 계측 자료들로도 여행 활동들이 분류될 수 있음을 보여줍니다. 또한, 어떤 특정 관심 지점에 머무르는 것과 같은 활동들을 예측할 수 있음을 보여줍니다. 이런 예측들은 사람들이 특정 지점에서 무슨 일들을 하는지에 대해 새로운 관점을 제시해줄 수도 있습니다. 이 논문에서 개발된 프레임워크는 이동 통신망 공급자들이 사용자들의 통신 사용 기록들의 사용을 때 숙고할 때 마주하게 되는 문제들과 동일한 문제들을 겪고 있습니다. 이 프레임워크에서 그런 문제들을 어떻게 다루는지 살펴 봄으로써, 고객에게 이윤을 제공하기 위해 만들어진 서비스 지향 아키텍처가 개인정보보호 및 사용자 유용성 제공 과정에서 고려되어야 하는 사항들과 어떻게 일치되어야 하는지에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다.