• 제목/요약/키워드: 궤적 생성

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

  • 백지행;원정임;장민희;이상철;김상욱
    • 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.

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

  • 장유희;이주원;임효상
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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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.

인간형 로봇의 동작궤적 학습 및 생성 (Learning and Generation of Motion Trajectory in a Humanoid Robot)

  • 진영규;사공준;최진영
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.131-135
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    • 2001
  • 본 논문에서는 작업 변수 또는 동작의 의도에 따라 다양한 형태의 궤적을 생성할 수 있는 동적 궤적 메모리(MTM)와 로봇 관절의 속도 및 가속도 제약조건을 만족하는 동작 시간을 계산하는 방법인 제약 조건을 고려한 표본화 간격 계산법(STICCON)이라는 두 가지 방법을 제시한다. 그리고 그 방법은 인간형 로봇의 동작 궤적 생성을 위한 구조적인 틀을 제안한다. 제안된 방법은 인간형 로봇의 궤적 생성 방법이 가져야 하는 두 가지 특성, 즉 복잡하고 다양한 동작의 궤적 표현 능력과 제약 조건에 따른 동적 궤적의 변형 과정을 모두 가지고 있다.

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시계열 생성적 적대 신경망을 이용한 비행체 궤적 합성 데이터 생성 및 비행체 궤적 예측에서의 활용에 관한 연구 (A Study on Synthetic Flight Vehicle Trajectory Data Generation Using Time-series Generative Adversarial Network and Its Application to Trajectory Prediction of Flight Vehicles)

  • 박인희;이창진;정찬호
    • 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.

ADAS 시뮬레이션 상 차량 곡선 궤적 생성을 위한 MATLAB 스크립트 구현 (Implementation of MATLAB Script for a Vehicle Curve Trajectory Generation in ADAS Simulation)

  • 유정현;박은병
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.1129-1130
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    • 2023
  • 본 논문에서는 신규 차량 안전성 평가를 위한 ADAS 시뮬레이션 상에서 곡선 궤적을 효과적으로 생성할 수 있는 MATLAB 스크립트를 구현하였다. 본 연구를 통해 곡선 궤적 좌표를 생성하고 수작업으로 대입하는 과정을 간소화할 수 있으며, 또한 다른 시나리오에서 적용할 곡선 궤적을 편리하게 생성할 수 있을 것으로 기대한다.

ELIPM을 이용한 이족보행로봇의 궤적생성 (Trajectory Generation for a Biped Robot Using ELIPM)

  • 박건우;최시명;박종현
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제35권7호
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    • pp.767-772
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    • 2011
  • 궤적생성은 로봇보행의 안정성, 연속성 그리고 보행특성을 결정하는 가장 중요한 일이다. 보통 궤적생성법으로 LIPM을 많이 쓰지만 그것은 그것의 선형화 기법 때문에 수직방향으로의 동작생성을 할 수 없다는 단점이 있다. 이 논문에서는 ELIPM이라는 새로운 궤적생성법을 제안한다. 이 궤적생성법은 전진방향의 동작은 물론이고 수직방향의 동작을 간단하게 생성할 수 있다.

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

  • 장유희;이주원;임효상
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제4권10호
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    • pp.439-446
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    • 2015
  • 최근 위치기반서비스의 확장을 위해 GPS 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest) 정보를 결합한 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)이 주목받고 있다. 기존 연구의 경우 GPS 궤적과 POI의 면적정보(polygon)가 겹치는 경우를 찾아내어 시맨틱 궤적을 생성하였다. 하지만 구글 지도, 네이버 지도, OpenStreetMap 등과 같은 공개된 지리 정보 시스템에서는 POI의 면적정보를 제공하지 않기 때문에 기존 방법으로는 시맨틱궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 GPS 위치정보와 POI의 좌표값(points)만을 이용하여 시맨틱 궤적을 생성할 수 있는 기법을 제안한다.

대용량 GPS 궤적 데이터를 위한 효율적인 클러스터링 (An Efficient Clustering Algorithm for Massive GPS Trajectory Data)

  • 김태용;박보국;박진관;조환규
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권1호
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    • pp.40-46
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    • 2016
  • 도로지도 생성은 인공위성 촬영이나 현장실사를 기반으로 한다. 그리하여 도로지도를 생성하고 수정하는데 많은 시간과 비용이 든다. 이러한 이유로 차량 GPS 데이터를 이용해 도로지도를 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 도로지도 생성 연구에서 가장 중요한 문제는 주도로와 같은 대표궤적을 추출하는 것이다. 대표궤적 추출을 수행할 때에는 시작과 끝이 비슷한 궤적데이터들의 집합을 전제로 하여 궤적을 추출한다. 따라서 대표궤적을 추출하기에 앞서 전처리 과정으로 궤적 클러스터링 작업이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 하나의 영역을 일정한 격자로 분할하고, Sweep Line 알고리즘을 응용해 유사궤적들을 탐색한다. 마지막으로 프레쉐거리를 이용하여 궤적 간 유사도를 계산하였다. 실제로 서울의 강남구 지역에 있는 500대의 차량 GPS 궤적을 가지고 클러스터링 작업을 수행하였다. 또한, 실험을 통하여 격자분할 접근방식의 빠른 수행시간과 안정성을 보였다.

실내 공간 이동객체의 궤적 데이터의 생성 (Generation of the Moving Object Trajectories on Indoor Space)

  • 강혜영;이기준
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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    • pp.51-56
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    • 2008
  • 이동컴퓨팅과 센서, GPS 기술의 발됨에 따라, 실외뿐만 아니라 실내 공간에서 이동객체의 위치 정보를 이용하는 다양한 응용분야들이 개발되고 있다. 그 중에서 이동 객체의 궤적을 이용하여 분석하는 응용분야들의 경우, 실제의 데이터를 획득하는 것이 불가능 하거나 이용이 제한되어 있어서, 실제의 속성을 반영한 합성 데이터를 이용하고 있다. 그러나 대부분의 이동 객체 궤적 생성치는 실내 공간에서 이동하는 객체의 특성을 잘 반영하지 못한다. 이에, 본 논문에서는 실내 공간에서 이동하는 객체의 특성을 살펴보고, 이를 반영한 실내 공간 이동 객체의 궤적 생성기를 구현한다.

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GPU를 이용한 예측 정지 구간 생성 알고리즘 (A GPU Accelerated Algorithm for Predicting Stop Intervals)

  • 이형석;여은지;임효상
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1254-1257
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    • 2015
  • 최근 위치기반서비스에 관심이 집중되면서 GPS 궤적에 관심 지점(POI: Point of Interest) 정보를 결합한 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)이 주목 받고 있다. 기존 연구에서는 GPS 궤적으로부터 속력을 계산하여 사용자가 정지했을 만한 예측 정지 구간(PSI: Predictive Stop Interval)과 실제로 방문했을 것이라 예상되는 POI를 선정하여 시맨틱 궤적을 생성하였다. 그러나 CPU에서는 대용량의 GPS 궤적에 대해서 PSI를 구할 시 많은 연산 때문에 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 GPU의 병렬성을 이용하여 PSI를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 GPU를 이용한 PSI 생성 알고리즘은 기존의 CPU를 사용한 PSI 알고리즘보다 최대 5배 이상 속도 향상이 있으며, PSI의 개수가 많을수록 성능상의 이득이 더 큰 장점을 가지고 있다.