이동 객체에 대한 기존 최근접(nearest neighbor, NN) 질의 처리 기법들은 질의 궤적에 대해 연속적으로 정확하게, 질의와 가장 가까운 위치를 유지하면서 움직이는 최근접 객체를 선택할 수 있는 충분한 기준을 가지고 있지 못하다. 이 논문은 질의 객체와 데이터 객체가 모두 이동 객체인 경우에 가장 적합하게 사용되는 객체 궤적에 대한 연속적인 질의 처리를 통해 정확한 결과를 얻을 수 있는 새로운 최근접 질의 처리 기법, 연속 궤적 최근접 질의(CTNN, continuous trajectory nearest neighbor query)를 제안한다. 우리는 두 가지 Approximate, Exact CTNN 기법을 제안하며 이들은 모두 항해 시스템, 교통 통제 시스템, 물류정보 시스템 등 각종 위치 기반 서비스(L8S: location based services) 상에서 다양하게 사용될 수 있다. 이들은 이동 객체 궤적이 미리 알려져 있는 경우 그리고 질의와 데이터 객체가 모두 이동 객체인 경우에 가장 적합하다.
실제 사람의 움직임을 촬영하여 얻은 동작 데이터는 인체운동의 메커니즘을 이해하거나 가상 캐릭터의 애니메이션을 합성하기 위한 목적으로 널리 활용되고 있다. 주어진 동작 데이터로부터 원하는 동작을 검색하는 작업은 찾아낸 동작을 분석하고 편집하기 전에 선행되어야 하는 주요 과정이다. 본 논문은 기술어와 같은 별도의 메타 데이터 없이 원본 데이터에 내재된 정보만을 이용하여 검색을 수행하는 새로운 내용 기반 동작 데이터 검색 방법을 제안한다. 주로 신체 자세의 골격 형태나 평면 상의 이동 궤적에 초점을 맞춘 기존 검색 방식과 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 3차원 공간 상의 궤적을 질의로 입력 받아서 손, 발, 허리와 같은 신체 부위의 이동 궤적이 그와 가장 유사한 일련의 동작 구간들을 검출한다. 사용자가 직관적으로 공간적 궤적을 묘사할 수 있도록 하기 위하여, 본 논문의 실험에서는 손가락의 공간적 움직임을 정밀하게 추적할 수 있는 Leap Motion 제어기를 입력 도구로 사용하였다. 드리블, 슈팅 등의 다양한 동작이 포함된 농구 동작 데이터로부터 미리 선택된 수십 여개의 동작을 검색하는 사용자 테스트를 수행하여 제안된 방법의 효용성을 평가하였다.
최근 다양한 형태와 기능을 갖춘 스마트 무기들이 개발되고 있다. 화포탄의 경우 스마트 탄을 개발하기 위한 초기 연구로 신관 내부에 GNSS 수신기를 장착하여 탄자의 비행위치를 정밀하게 측정하고 이를 바탕으로 탄착점을 추정하는 연구가 진행되고 있다. 하지만, 수신기 성능 및 수신된 데이터에 포함된 다양한 오차유발 원인들로 인해 항법데이터의 위치정확도에 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 PRODAS로부터 얻은 모의궤적 데이터를 수신기로부터 얻은 항법데이터에 포함된 PDOP 가중치를 적용하여 정합함으로써 탄의 발사부터 탄착까지의 전체 비행궤적 및 탄착점을 보다 정밀하게 추정하는 개선된 알고리즘을 소개한다.
본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 움직임 궤적(moving objects'trajectories)에 대해 유사 부분 움직임 궤적 검색을 효율적으로 지원하는 N-워핑(N-warping) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 시계열 데이터베이스에서 유사 서브시퀸스 검색을 위해 사용되었던 타임 워핑 변환 기법(time-warping transformation)을 변형란 알고리즘이다. 또한 제안하는 알고리즘은 움직임 궤적을 모델링하기 위해 사용되는 단일 속성(property)인 각도뿐만 아니라, 거리와 시간과 같은 다중 속성을 지원하며, 사용자 질의에 대해 유사 부분 움직임 궤적 검색을 가능하게 하는 근사 매칭(approximate matching)을 지원한다
지금까지의 애니메이션 작업은 애니메이터의 객관적 감성과 경험에 의해 이루어져 왔다. 소프트웨어 디자인에 있었어도 지성적인 데이터들을 바탕으로 제작되어져 왔다. 이는 객관화하기 용이한 자료로서 데이터화하기가 쉬웠기 때문 일 것으로 보인다. 이와는 반대로 인간의 감성은 객관화하고 디지털화하기 어려운 요소들이 많이 존재한다. 본 연구는 디지털화하기 어려운 인간의 감성적 데이터를 객관화하고 이를 정량적 데이터로 활용할 수 있는 방법에 대한 부분으로 나는(flying) 궤적(path)을 연구 대상으로 하였다. 실험에 있어 인간이 나는 제적에 대해 어떻게 표현하는지에 대한 감성어를 수집하였다. 수집한 감성어를 통해 감성 평가어를 추출하고 추출한 감성 평가어에서 느껴지는 나는 궤적에 대한 스케치 이미지를 수집하였다. 수집한 스케치 이미지를 기초로 본 연구의 핵심이 되는 실험 동영상 샘플을 제작하였다. 다음으로 나는 궤적을 나타내는 감성어에 대한 물리적 요소와 동영상 샘플과의 상관관계를 분석하기 위해 수량화이론III류와 수량화이론I류를 각각 이용하였다. 그 결과 감성어와 동영상 샘플과의 구조를 파악 할 수 있었고, 나는 궤적에 대한 감성반응의 물리적 자극요소 또한 분석 할 수 있었다. 나는 궤적은 오브젝트(object)가 지나간 경로(path)에 해당한다. 이러한 경로(궤적)를 보고 감성자극 요소들이 복합적으로 작용하여 독특한 감성어로 표현되어 지는 것으로 보인다. 여기엔 감성을 자극하는 요소들이 존재하는데, 그 요소로는 속도, 회전, 규칙 그리고 호의 길이가 그 물리적 요소인 것으로 파악되었다. 본 연구를 통해 나는 궤적의 애니메이션을 표현하는데 있어 애니메이터들의 주관적인 감성 표현들을 객관화, 정량화 시키고자 하였으며, 본 연구의 데이터는 감성 애니메이션 시스템 설계에 있어 기본 데이터로 적용되는 것을 목표로 하고 있다.
이동 객체의 데이터 스트림으로부터 객체들의 궤적을 분석하는 연구는 이미 이루어진 바가 있다. 그 중 같이 움직이는 객체들의 그룹, 즉 동반 그룹을 찾는 연구도 이미 존재한다, 이들 대부분은 서로 가까이 존재하는 객체들의 그룹을 탐색하기 위해 기존의 클러스터링 기법을 사용한다. 하지만 클러스터링에 기반한 방법들은 정확한 클러스터의 수를 미리 알 수 없거나 클러스터의 모양이나 크기를 제어할 수 없기 때문에 정확한 동반 그룹을 찾기 어려운 경우가 많다. 본 논문은 실시간으로 유입되는 궤적 데이터 스트림에서 기존의 클러스터링 기법이 아니라 사용자가 지정한 거리를 기반으로 동반 그룹을 탐색하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 서로 가까이 존재하는 객체들의 그룹을 주기적으로 탐색하며, 이 때 사용자가 지정한 거리 내에 존재하는 객체들의 그룹을 매우 효율적으로 찾아내는 기법을 사용한다. 또한 동반 그룹 및 그의 궤적만을 반환하는 기존 방법과 달리 제안 방법은 동반 그룹의 생성 시간과 지속 시간도 같이 알려준다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 제안 방법이 동반 그룹을 정확하고 매우 효율적으로 탐색할 수 있음을 보인다.
이동 객체(moving objects)의 궤적(trajectories)은 내용 기반 비디오 검색을 위해 비디오의 내용이나 의미를 색인하는 데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(moving objects' trajectories)에 대한 효율적인 검색을 위해 k-워핑(k-warping) 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색(similar sub-trajectory retrieval) 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 궤적을 구성하는 움직임 요소 모두에 대해서 고정된 값(k)만큼까지의 반복을 허용하는 고정 반복 유사 부분궤적 검색(Fixed-Replication similar Sub-trajectory Retrieval: VRSR)과 움직임 요소 각각에 대해서 서로 다른 값으로 할당하고 그 값만큼까지의 반복을 허용하는 가변 반복 유사 부분궤적 검색(Variable-Replication similar Sub-trajectory Retrieval: VRSR) 방법이다. 제안하는 방법은 이동 객체의 궤적을 모델링하기 위해 주로 사용되는 방향만의 단일 속성(property) 뿐만 아니라, 방향, 거리, 그리고 시간 등을 포함하는 다중 속성(multiple properties)을 지원한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해, 제안하는 k-워핑 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색 기법이 동등한 재현율을 유지하면서, 기존의 Li의 방법(no-warping)과 Shan의 OCMR방법(infinite-warping)에 비해 정확율 측면에서 좋은 성능을 보인다.
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.
현재 국방과학연구소 수동 시험에서 생성된 영상데이터는 수작업에 의해 분석되어지고 있다. 이러한 방법은 관측자에 따라 정확성과 분석소요시간이 상이할 수 있다 . 본 논문에서는 개선된 영상데이터 처리와 분석을 위해 MATLAB을 기반으로 한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 왜곡 보정 , 그레이 레벨 변환, 노이즈 제거, 이진화를 하는 영상 전처리 과정, 와류 궤적을 계측하는 영상 분석 과정으로 구성되어 있다 . 수동 시험에서 획득된 영상데이터를 이용하여 테스트 한 결과 제안된 알고리즘은 기존 영상데이터 분석 방법에 비해 정확성과 실행속도가 향상되었다.
최근 모바일 기기의 발전으로 사용자의 위치를 수집하고 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 이러한 방법들 중 하나인 궤적 데이터 마이닝은 사용자의 궤적을 바탕으로 의미 있는 정보를 추출하기 위해 사용된다. 궤적 데이터 마이닝을 수행하기 위해서는 사용자의 GPS로그를 분석하여 Stay Point를 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 기존의 Stay Point 추출 방법은 실내와 실외의 Stay Point를 구분하지 못한다. 본 논문에서는 기존의 Stay Point 알고리즘을 보완하기 위해 GPS 데이터 분포를 고려하여 실내에서 머무른 지점만을 추출하는 Stay Point 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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