• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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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.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권1호
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• pp.52-59
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• 2023

최근 전염성이 높은 COVID-19 바이러스의 영향으로 접촉자 추적에 사용할 수 있는 시공간 궤적에 대한 중요성이 커지고 있다. 시공간 궤적은 객체가 이동한 시간 및 공간 데이터를 저장한다. 본 논문에서는 이동 객체의 시공간 궤적에 대한 질의 처리를 제안한다. 이동 객체의 시공간 궤적 모델은 위치를 저장하기 위하여 포인트 형태의 공간 데이터를 가지고 타임스탬프 형태의 시간 데이터를 가진다. 궤적 질의는 같은 버스에 탑승하여 서로 밀접하게 접촉한 사용자들의 쌍을 검색하는 질의이다. 궤적 질의를 처리하기 위하여 데이터셋으로는 마이크로소프트의 Geolife 데이터를 사용한다. 제안된 궤적 질의 처리는 궤적 데이터를 날짜별로 나누고 각 날짜에 대해 사용자의 궤적들이 근처에 있었는지 검사하고 접촉자들에 대한 정보를 결과로 생성한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.33-38
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• 2019

최근 다양한 LBS(location-based service) 서비스를 지원하기 위해 실제 공간 네트워크를 고려한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이를 위해, 도로 네트워크에서 데이터 처리를 위한 실험 데이터가 다수 존재한다. 그러나 이러한 이동 객체의 궤적을 처리하기 위한 데이터는 이용하기에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 도로 네트워크 환경에서 궤적 데이터를 처리할 수 있는 색인 구조와 궤적 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안하는 구조와 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, 샌프란시스코 맵으로부터 만들어진 데이터를 이용하여 제안하는 알고리즘을 통해 에지 기반의 궤적 데이터를 생성됨을 보인다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.766-769
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• 2021

딥러닝을 포함한 머신러닝 기법을 기반으로 비행체의 궤적 설계, 제어, 최적화, 예측 등의 작업을 수행하기 위해서는 일정한 양 이상의 비행체 궤적 데이터를 필요로 한다. 그러나 다양한 이유(예를 들어 비행체 궤적 데이터셋 구축에 필요한 비용, 시간, 인력 등)로 일정한 양 이상의 비행체 궤적 데이터를 확보하기 어려운 경우가 존재한다. 이러한 경우 합성 데이터 생성이 머신러닝을 가능하게 하는 방법 중 하나가 될 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 가능성을 탐구하기 위하여 시계열 생성적 적대 신경망을 이용하여 비행체 궤적 합성 데이터를 생성하고 평가하였다. 또한 비행체의 상태를 인식하기 위한 비행체 궤적 예측 작업에서 합성 데이터의 활용 가능성을 탐구하기 위하여 다양한 ablation study(비교 실험)를 수행하였다. 본 논문에서 제시된 생성 평가 및 비교 실험 결과는 비행체 궤적 합성 데이터 생성 및 비행체 궤적 관련 작업에서 합성 데이터의 활용 가능성에 대한 연구를 수행하고자 하는 연구자들에게 실질적인 도움이 될 것으로 예상한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.75-78
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• 2005

텔레매틱스 서비스를 위한 많은 어플리케이션들이 개발 됨에 인해 테스트를 위한 도로 네트워크 기반의 이동객체 궤적데이터의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 도로 네트워크 상의 이동객체들의 실 궤적 데이터와 유사한 합성 궤적 데이터를 구축하기 위한 방법론을 제안한다. 그리고 실제 구현 결과와 실 데이터와의 속도 패턴을 비교하여 실 데이터와의 유사성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.16-18
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• 2023

본 연구는 궤적 데이터(trajectory data)를 대상으로 증강 그래프 기반의 그래프 뉴럴 네트워크를 활용하여 다음에 방문한 장소를 추천하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 전체 궤적 데이터를 그래프로 표현하여 추출한 글로벌 궤적 플로우의 특성을 다음 방문할 POI 추천에 활용한다. 이때, POI 추천시 자주 발생하는 두 가지 문제를 추가로 해결함으로써 POI 추천의 정확도를 높이는 것을 목표로 한다. 첫 번째 문제는 추천 대상 궤적 데이터의 길이가 짧은 경우에 성능 저하가 발생한다는 것이다. 두 번째 문제는 콜드-스타트 문제이다. 기존 POI 추천 모델은 매우 적은 방문 기록만 가지는 사용자 또는 POI에 대해서는 매우 낮은 예측 성능을 보인다. 본 연구에서는 궤적 그래프에서 일부 엣지를 삭제하여 생성한 증강 그래프 기반의 궤적 플로우 특징 기반 모델을 제안함으로써 짧은 길이의 궤적 데이터 및 콜드-스타트 사용자/POI에 대한 추천 성능을 높인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.175-178
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• 2015

최근 모바일 장비 및 시스템의 발달로 위치정보와 이동 객체에 관련된 많은 서비스들이 연구되고 있다. 궤적은 이동 객체가 시간에 따라 변하는 위치정보들의 모음이다. 기존의 데이터베이스 시스템에서는 이동 객체 데이터 타입을 지원하지 않는다. 이 논문에서는 공간 데이터베이스로 많이 활용되고 있는 PostgreSQL/PostGIS 상에서 궤적 데이터의 연산 및 질의 처리가 가능한 확장형 모듈로써 PostTrajectory를 제안하고 있다. 또한, 궤적 데이터에 대한 다양한 질의 요구 조건들을 충족시킬 수 있는 함수들을 구현하여 궤적 데이터의 효율적인 질의 처리를 가능하게 하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권1호
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• pp.47-56
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• 2005

이동체는 시간의 흐름에 따라 공간적인 위치, 모양, 크기등과 같은 다양한 속성들이 변화하며, 이러한 이동체는 시간과 공간적인 특성을 모두 가지고 있는 비디오 데이터의 중요한 특징정보에 해당한다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 중에서도 특히 비디오 데이터내의 이동체의 궤적 정보를 이용하여 보다 효율적인 비디오 데이터 자체의 내용을 기반으로 하는 멀티미디어 정보검색 시스템인 ECoMOT(Efficient Content-based Multimedia Information Retrieval System using Moving Objects' Trajectories)을 제안한다. ECoMOT 시스템은 비디오 데이터내의 이동체의 궤적을 토대로 내용 기반 검색을 지원하기 위해 다음과 같은 기법을 포함한다. : (1) 다수의 이동체들의 궤적 정보를 모델링하기 위한 다중 궤적(multiple trajectory) 모델링 기법; (2) 다수의 이동체들로 구성된 주어진 두 궤적들 간의 유사도를 측정하여 유사성이 높은 순으로 검색할 수 있는 다중 궤적 기반 유사 궤적 검색 기법; (3) 대용량 궤적 데이터에서 원하는 궤적을 빠르게 검색할 수 있는 중첩 시그니쳐-기반 궤적 색인 기법(superimposed signature-based trajectory indexing technique); (4) 그래픽 인터페이스를 이용한 편리한 이동체의 궤적 추출 과 질의 생성 및 검색 인터페이스.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.267-270
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• 2002

최근 멀티미디어 데이터에 대한 관심이 높아지면서 비디오 데이터에 대한 연구가 매우 활발히 진행되고 있다. 비디오 데이터에는 시간의 변화에 따라 공간적인 위치가 변화하는 움직임 객체를 포함하고 있다. 이러한 움직임 객체를 효과적으로 표현하고 검색하기 위해서는 객체의 전체적인 움직임을 파악할 수 있는 궤적을 표현하고 검색할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오 내의 움직임 객체의 궤적을 효과적으로 표현하고 검색하는 기법을 제안한다. 따라서 움직임 객체의 궤적 유사도 검색을 수행하도록 한다.