본 논문에서는 상황인지 시스템의 상황정보를 사용자 행동패턴 단위로 인식하여 사용자의 평균패턴과 비교하여 위치를 예측하고 새로운 행동 패턴이 입력될 경우 자가 학습하는 알고리즘을 제안한다. 과거 상황정보 3가지와 현재 상황정보 1가지를 연결하여 상황정보들 간의 상호 관계의미를 지닌 행동 패턴 단위로 데이터베이스에 저장시켜 사용자의 이전 상황과 현재 상황을 평균 패턴으로 검색하여 검색된 평균 패턴들 중에 가중치가 높은 상위 4가지 패턴을 예측한다. 만일, 예측 되지 않은 경우 사용자의 평균 패턴이 시행착오 학습 작업된다. 제안된 Average pattern - Trial and Error Learning기법을 이용한 위치 예측 알고리즘은 트레이닝된 상황에서 평균적으로 95.67% 예측이 성공하였다. 이 방식은 행동패턴 단위를 사용하여 사용자의 평균 패턴을 분석하여 예측 정확도를 높이고, 데이터베이스 탐색 시 유동적인 단위보다 탐색 시간이 감소되며, 기존의 없는 행동패턴에 대해서는 탐색 없이 학습이 되어 한정된 시간 내에 사용자가 원하는 서비스 해주어야 할 실시간 시스템에서의 예측시간을 확정해준다.
이 논문에서는 상황인지 시스템의 상황정보를 사용자 행동패턴 단위로 인식해 사용자의 평균패턴과 비교해 위치를 예측하고 새로운 행동 패턴이 입력될 경우 자가 학습하는 알고리즘을 제안한다.