• Title/Summary/Keyword: 궤적정보

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Optimal Route Determination Technology based on Trajectory Querying Moving Object Database (과거 궤적정보를 이용한 경로 산출 방법)

  • Min, Kyoung-Wook;Kim, Ju-Wan;Park, Jong-Hyun
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 2005.11a
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    • pp.169-174
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    • 2005
  • 위치기반서비스(LBS)에서는 사람, 차량과 같은 이동체의 위치 정보를 획득하며, 이동객체 DBMS의 개발로 이동체가 움직인 궤적 정보를 효율적으로 저장 관리할 수 있다. 이동객체 DBMS에 저장된 이동체가 실제 움직인 과거 궤적정보는 다양한 형태로 가공되어 활용이 가능하다. 본 논문에서는 이동체의 과거 궤적정보를 이용하여 경로 안내를 위한 경로 산출 방법에 대하여 제안한다. 기존의 경로 안내는 교통정보 수집 장치를 통해 획득한 교통 정보를 이용하여 경로를 산출하는 방식이 많이 사용되고 있어, 교통 정보가 없는 곳에서는 단순 초행길 안내 수준이다. 그러나, 본 논문에서 제안하는 방법은 고비용이 소요되는 교통정보수집장치가 없는 곳에 대해서도 과거 차량의 움직인 궤적정보를 이용하여 보다 효율적인 경로 안내를 할 수 있는 장점이 있다.

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A Technique for Generating Semantic Trajectories by Using GPS Moving Trajectories and POI information (GPS 이동 궤적과 관심지점 정보를 이용한 시맨틱 궤적 쟁성 기법)

  • Jang, Yuhee;Lee, Juwon;Lim, Hyo-Sang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.04a
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    • pp.722-725
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    • 2015
  • 모바일 환경에서 사용자의 GPS 궤적은 위치기반서비스(Location Based Service)에서 새로운 자원으로써 활용되고 있다. 위치기반서비스의 확장을 위해 단순히 사용자의 위치를 지도에 표시하는 것뿐만 아니라 사용자들이 위치했던 장소들이 내포하고 있는 의미를 발견해 내는 것이 필요하다. 이를 위해 최근 사용자의 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest)의 정보를 결합하여 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)을 생성하고 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 기존연구의 경우 시맨틱 궤적을 생성하기 위해, 사용자의 GPS 궤적과 POI의 면적 정보(polygon)가 겹칠 경우를 찾아내서 이를 시맨틱 궤적으로 생성하였다. 하지만 대부분 공개된 POI 정보는 실제 장소들의 면적 정보를 제공하지 않고 좌표(point) 값 만을 제공하기 때문에 기존의 방법으로는 시맨틱 궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 GPS 궤적과 POI의 좌표 값을 이용하여 사용자가 실제 방문했을 것으로 예상되는 POI 를 추정하고 이를 시맨틱 궤적으로 생성해 내는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 GPS 궤적의 속력 정보를 사용하여 사용자가 정지했었던 구간을 판별하고, 정지 구간 주변의 POI 밀도에 따라 정지 구간을 영역으로 확장한다. 그리고 영역에 포함된 POI 중 정지 구간과의 거리가 가장 가깝고, 가장 오랜 시간 포함되었던 POI를 사용자가 방문했던 POI로 판단한다. 이 방법은 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다는 장점을 가진다.

A Method for Finding Accompany Group from Trajectory Stream Data (궤적 스트림 데이터로부터 동행 그룹 탐색 기법)

  • kang, Suhyun;Lee, Ki Yong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.363-366
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    • 2019
  • 객체들의 움직임의 흐름을 나타내는 궤적 데이터에서 함께 움직이는 궤적을 찾아 움직임 패턴을 탐색하는 연구들이 많이 이루어져 왔다. 하지만, 궤적 스트림 데이터에서 궤적의 이동 패턴을 탐색하는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 그래서 본 논문은 시간의 흐름에 따라 흘러 들어오는 궤적 스트림 데이터에서 궤적의 이동 패턴을 탐색하여 동행 그룹을 탐색하는 새로운 방법을 제안한다. 기존에도 궤적 스트림 데이터에서 궤적들이 주어졌을 때 궤적들의 이동 패턴을 찾는 연구들은 존재하였으나 발견된 궤적이 언제 생성되었고 언제 소멸되었는지에 대한 정보를 자동으로 출력해 주는 연구는 아직 이루어진 바가 없다. 본 논문에서는 서로 다른 시간에 나타나고 사라지는 모습을 가진 궤적 스트림 데이터에서 동일한 시간에 나타나는 궤적을 찾는 방법을 제안한다. 제안 방법은 객체들의 좌표를 점진적으로 클러스터링을 수행하여 사용자에게 입력받은 지속 시간 이상 클러스터를 유지한 동행 그룹의 객체들을 반환한다. 또한, 기존 연구와 달리 해당 객체들의 지속 시간인 시작과 끝 시간도 자동으로 출력해 준다.

A Technique for Generating Semantic Trajectories by Using GPS Positions and POI Information (GPS 이동 궤적과 관심지점 정보를 이용한 시맨틱 궤적 생성 기법)

  • Jang, Yuhee;Lee, Juwon;Lim, Hyo-Sang
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.4 no.10
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    • pp.439-446
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    • 2015
  • Recently, semantic trajectories which combine GPS positions and POIs(Point of Interests) become more popular in order to expand location based services. To construct semantic trajectories, the existing algorithms exploit the extent information of POIs described as polygons and find overlapping regions between GPS positions and the extents. However, the algorithms are not applicable in the condition where the extent information is not provided such as in Google Map, Naver Map, OpenStreetMap and most of the open geographic information systems. In this paper, we provide a novel algorithm to construct semantic trajectories only with GPS positions and POI points but without POI extents.

Action recognition by SIFT and particle feature trajectories (SIFT와 Particle 특징 궤적 기반 행동인식)

  • Yu, Jeong-Min;Yang, E-hwa;Jeon, Moon-Gu
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.201-203
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    • 2013
  • 본 논문에서는 SIFT 와 particle 특징 궤적을 이용한 새로운 행동 인식 시스템을 제안한다. 먼저, 영상에서 중요한 지역적 특징 정보를 얻기 위하여 SIFT 특징 점들을 탐지하고, 탐지한 특징 점들을 SIFT descriptor matching 기법을 이용하여 그 궤적을 추출한다. 또한, SIFT 특징 궤적들의 수량이 적은점과 영상내의 조명변화, 부분적 가려짐 등의 변화로 인해 SIFT 특징 궤적이 종종 없어지는 단점을 보완하기 위하여, SIFT 특징 궤적 주위에 particle 점들을 탐지하고, dense optical flow 기법을 기반으로 그 특징 궤적을 추출한다. 그리고 SIFT 와 particle 궤적의 중요도를 조절하기 위해 가중치를 부여한다. 제안한 행동 인식 시스템의 효율성을 범용 데이터 셋을 이용한 실험을 통해 증명하였다.

Similar Trajectory Clustering on Road Networks (도로 네트워크에서의 유사 궤적 클러스터링)

  • Baek, Ji-Haeng;Won, Jung-Im;Kim, Sang-Wook
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10c
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    • pp.256-260
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    • 2006
  • 본 논문에서는 도로 네트워크내의 이동 객체들을 대상으로 하는 효과적인 유사 궤적 검색 및 클러스터링 기법에 대하여 논한다. 이동 객체들 간의 유사도 측정을 위한 기존의 기법들은 대부분 유클리디안 공간 상의 궤적들을 대상으로 한다. 그러나 실제 응용에서 대부분의 이동 객체들은 도로 네트워크 공간 상에 존재하므로, 이러한 실제 상황을 반영하는 유사도 측정 방식이 요구된다. 본 논문에서는 각 이동 객체가 시간에 따라 지나간 도로 세그먼트들의 리스트를 궤적이라 정의하고, 이렇게 정의된 궤적들을 대상으로 하는 새로운 유사도 측정 함수를 제안한다. 제안된 유사도 측정 함수는 궤적을 이루는 도로 세그먼트의 길이와 식별자 정보를 이용한다. 제안된 유사도 측정 함수에 의하여 측정된 각 궤적 쌍 간의 유사도를 기반으로 전체 궤적들을 FastMap을 이용하여 k차원 공간상의 점들로 사상하고, 이들을 k-medoids 방식을 이용하여 클러스터링 한다. 구성된 클러스터와 연관된 사용자 정보, 도로 정보 등을 함께 사용자에게 제공하는 활용 예를 제시함으로써 제안된 기법이 실제 응용에 유용하게 사용될 수 있음을 보인다.

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Extension of TB-Tree for Trajectory of Moving Objects in Location-Based Services (위치 기반 서비스에서 이동 객체의 궤적을 위한 TB-트리의 확장)

  • 심춘보;강홍민;엄정호;장재우
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.142-144
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    • 2004
  • 시간의 흐름에 따라 그 위치가 빈번히 변화하는 이동 객체의 특성상 실시간으로 증가하는 이동 객체의 궤적정보를 효과적으로 관리할 수 있는 효율적인 색인 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 궤적을 색인하기 위해 기존에 제안되었던 TB 트리의 성능을 개선시킬 수 있는 확장된 TB-트리(Extented TB-Tree:ETB-Tree)를 제안한다. 기존의 TB 트리는 이동 객체의 궤적 세그먼트를 삽입할 때마다 선행 세그먼트를 가지고 있는 리프 노드를 찾기 위해 루트 노드부터 리프 노드까지 순회해야만 하기 때문에 불필요한 노드 접근으로 인한 오버헤드가 발생한다 이를 위해 ETB 트리는 선행 노드를 직접적으로 접근하기 위해 이동객체의 처음 세그먼트와 마지막 세그먼트가 저장된 리프 노드를 가리키는 포인터 정보와 더불어 디스크에서의 폐이지를 가리키는 페이지 번호를 별도의 테이블에 같이 유지한다. 따라서, 저장 시 동일한 이동 객체의 선행 노드를 빨리 검색할 수 있고, 궤적 질의시 직접적으로 디스크에 접근해 해당 객체의 궤적들을 검색함으로써 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 아울러 ETB 트리는 새로운 이동 객체의 궤적 정보가 삽입될 때마다 메모리 상의 트리뿐만 아니라 디스크에 반영함으로써 트리의 일관성을 유지한다.

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Generating Trajectories on Road Networks (도로 네트워크에서 이동 객체 궤적 생성 방안)

  • Baek, Ji-Haeng;Won, Jung-Im;Jang, Min-Hee;Lee, Sang-Chul;Kim, Sang-Wook
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.69-70
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    • 2007
  • 최근, 궤적 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되고 있다. 그러나 이동 객체의 실제 궤적 데이터를 획득하기는 어렵기 때문에 대부분의 연구들은 궤적 생성기에 의해 생성된 데이터를 이용하고 있다. 그러나 기존의 궤적 생성기들은 대부분 유클리디언 공간을 바탕으로 궤적을 생성하기 때문에 도로 네트워크 공간에서는 적용될 수 없다. 본 논문에서는 도로 네트워크 공간을 바탕으로 한 이동 객체의 궤적 생성 방안을 제안한다. 실제 이동 객체의 움직임과 비슷한 궤적을 생성하기 위하여 이동 객체는 출발지에서 목적지까지의 최단 경로에 근접하여 움직인다는 현실세계의 특징을 반영한다. 제안하는 기법을 이용하여 생성된 궤적 데이터는 현실 세계를 반영하면서 사용자가 원하는 궤적 데이터를 제공할 수 있기 때문에 다양한 연구에 사용될 수 있다.

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Splitting policies based on clustering trajectories for indexing positions of moving objects (이동체의 위치 색인을 위한 궤적 클러스터링 기반의 분할 정책)

  • 김진곤;전봉기;홍봉희
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.773-775
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    • 2003
  • 이동성을 갖는 장치들의 위치 정보를 관리하기 위하여 이동체 데이터베이스에 관한 연구가 필요하게 되었다. 이동체 색인의 검색에서 영역 질의와 궤적 질의는 공간 근접성과 궤적 연결성과 같이 상반된 특징으로 인하여 함께 고려되지 않았다. 이동체 색인에서 영역 질의의 성능개선을 위해서는 노드간의 심한 중복과 사장 공간(Dead space)을 줄여야 하고, 궤적 질의의 성능 개선을 위해서는 이동체의 궤적 보전이 이루어져야 한다. 이와 같은 요구 조건을 만족하기 위해, 이 논문에서는 R-tree를 기반의 색인 구조에서 새로운 분할 정책을 제안한다. 제시하는 색인 구조에서 단말 노드의 엔트리는 궤적이며, 비단말 노드의 엔트리는 자식 노드이다. 단말 노드 분할 정책에서 동일 궤적을 그룹화해서 분할 하는 공간 축 분할 정책과 공간 활용도를 높이는 시간 축 분할 정책을 제안한다. 시간 축 분할 후 사장영역이 클 경우에는 다중 분할을 수행하여 사장 공간을 줄이고 노드간의 중복을 최소화한다. 비 단말 노드 분할 정책에서는 같은 궤적을 저장하는 노드들을 연결 노드(Connected Node)라고 정의하고, 엔트리의 궤적 연결성을 기준으로 분할한다.

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ECoMOT : An Efficient Content-based Multimedia Information Retrieval System Using Moving Objects' Trajectories in Video Data (ECoMOT : 비디오 데이터내의 이동체의 제적을 이용한 효율적인 내용 기반 멀티미디어 정보검색 시스템)

  • Shim Choon-Bo;Chang Jae-Woo;Shin Yong-Won;Park Byung-Rae
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.12B no.1 s.97
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    • pp.47-56
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    • 2005
  • A moving object has a various features that its spatial location, shape, and size are changed as time goes. In addition, the moving object has both temporal feature and spatial feature. It is one of the highly interested feature information in video data. In this paper, we propose an efficient content-based multimedia information retrieval system, so tailed ECoMOT which enables user to retrieve video data by using a trajectory information of moving objects in video data. The ECoMOT includes several novel techniques to achieve content-based retrieval using moving objects' trajectories : (1) Muitiple trajectory modeling technique to model the multiple trajectories composed of several moving objects; (2) Multiple similar trajectory retrieval technique to retrieve more similar trajectories by measuring similarity between a given two trajectories composed of several moving objects; (3) Superimposed signature-based trajectory indexing technique to effectively search corresponding trajectories from a large trajectory databases; (4) convenient trajectory extraction, query generation, and retrieval interface based on graphic user interface