Design and implementation of a User Generated Model to find out visual and acounstic pollution
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 689
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICSAU02_1564
تاریخ نمایه سازی: 16 خرداد 1394
چکیده مقاله:
More and more people as users gaining access to Location Based Services (LBS) . However, using LBS may raise privacy concern for users but people increasingly make use of tools which apply the concept of location. This study introduced a system to increase the environmental quality by finding out the place which is affected by visual and acoustic pollution trough Ubiquitous Volunteered Geospatial Information (U-VGI) information environments. We design a model to demonstrate how visual and acoustic pollution can be driven from the VGI without privacy concern. The collected data is in text form and since VGI websites faces a large volume of information, specific text mining algorithm is used to obtain desire data. This study compares the colour distribution in every direction of specific landscape to detect visual pollution caused by inappropriate colour distribution as well as elicits user’s idea about the sound of the environment. Two algorithms of sound data mining and visual data mining are handled here. The output of these algorithms is used to recommend those involved to produce such volunteered data to suggest them the most appropriate place depending to their psychological behaviors, and mental and physical disease. This state encourage people to participate more, and by doing so, a comprehensive data base will be developed.
کلیدواژه ها:
Ubiquities Volunteered Information System- (U-VGI) ، Text Mining ، Location Based Services ، Sound and Visual Pollution
نویسندگان
Samira Soleimani
MSc Student, Faculty of Geodesy and Geomatics Engineering, K.N. Toosi University of Technology
Mohammad Reza Malek
MSc Student, Faculty of Geodesy and Geomatics Engineering, K.N. Toosi University of Technology
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :