Die MobiQuitous zählt als A-Ranking Konferenz zu den führenden, internationalen Konferenzen im Bereich „Mobile and Ubiquitous Systems: Computing, Networking and Services“. Das Know-Center war mit dem Fullpaper „Where am I? Using Mobile Sensor Data to Predict a User’s Semantic Place with a Random Forest Algorithm“ bei der 9. internationalen Konferenz MobiQuitous 2012 in Peking (12.-14. Dezember) erfolgreich vertreten.The full paper from the Know-Center „Where am I? Using Mobile Sensor Data to Predict a User’s Semantic Place with a Random Forest Algorithm“ was accepted at the Mobiquitous 2012 Conference. The A-Ranking Conference is among the leading international conferences for mobile and ubiquitous computing.

Ein ForscherInnen-Team am Know-Center – Dr. Elisabeth Lex, Dr. Viktoria Pammer-Schindler, Oliver Pimas und Jörg Simon – beschäftigte sich in diesem Paper mit der Frage, ob man anhand der Daten eines Mobiltelefon automatisch erkennen kann, „wo“ sich eine Person gerade befindet. „Wo“ bezeichnet hier jedoch nicht den geographischen Ort, an dem sich die Person aufhält, sondern die Funktion des Ortes in Bezug auf die Tätigkeit, welche die Person ausübt.

Die Fragestellung war daher, ob man mittels Mobiltelefon erkennen kann, ob sich eine Person an einem der folgenden Orte befindet:

  • Home
  • Home of a friend, relative or colleage
  • My workplace or school
  • Place related to transportation
  • Workplace or school of a friend, relative or colleage
  • Place related to outdoor sports
  • Place related to indoor sports
  • Restaurant or bar
  • Shop or shopping center
  • Holiday resort or vacation spot

Ziel dieses Papers war es, diese Orte ohne die Verwendung geographischer Information – wie GPS – zu erkennen. Dabei wurden Sensoren verwendet, die bereits in aktuellen Mobiltelefonen verbaut sind, wie etwa Beschleunigungssensor oder Wireless Lan. Diese Sensoren sind viel energiesparender als GPS Sensoren. Für die Forschung wurde ein von Nokia veröffentlichter Datensatz verwendet, der von der Nokia Mobile Data Challenge (NMDC) stammt. Bei der NMDC erreichte das Team bereits die Top 25 Prozent.
Das Paper wurde von Jörg Simon als Vertreter des Know-Center-Teams präsentiert und fand regen Zuspruch. Die Präsentation auf der MobiQuitous 2012 unterstreicht den ausgezeichneten Erfolg dieser Arbeit.
Nähere Informationen zur MobiQuitous 2012 finden Sie unter http://mobiquitous.org/2012/show/home

Researchers at the Know-Center – Dr.Elisabeth Lex, Dr. Viktoria Pammer-Schindler, Oliver Pimas and Jörg Simon – investigate the question how you can harness the data of a smartphone to find out „where“ you are. „Where“ in this context means, however, not the geographical location but it means the type of place in regards to what you do there.

The specific question is: Based on the data of the sensors of a mobile phone, can you detect if a persons place is one of the following types:

  • Home
  • Home of a friend, relative or colleague
  • My workplace or school
  • Place related to transportation
  • Workplace or school of a friend, relative or colleague
  • Place related to outdoor sports
  • Place related to indoor sports
  • Restaurant or bar
  • Shop or shopping center
  • Holiday resort or vacation spot

The goal is to detect those places without using the geographic location info you would gather f.e. using a GPS. The sensors used to gather this information are standard sensors built in to a modern smart phone, like a accelerometer, a WLAN. These sensors are also more energy efficient than a using a GPS based detection.

The dataset used for the research is the dataset from the Nokia Mobile Data Challenge (NMDC). At the NMDC the team of the Know-Center could already score amongst the top 25% of the handed in submissions. That this paper was accepted at Mobiquitous 2012 is a fantastic success for the team. It was presented by Jörg Simon representing the Know-Center and found high response.

Further Information about the Mobiquitous 2012 can be found at http://mobiquitous.org/2012/show/home