본 논문은 주어진 두 주행로 의미정보간 부분그래프 매칭(subgraph matching)을 이용한 맵매칭 방법을 제안한다. 지도 주행로의 의미정보를 선택하여 그래프로 재구성하는 방법을 제시하고 재구성된 지도 그래프에서 부분그래프 매칭을 통한 두 지도간 맵매칭 방법을 제안한다. 실제 지도를 이용한 모의실험을 통해 제안한 방법을 검증한다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.8
no.1
s.15
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pp.73-84
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2000
Map matching technique is an essential part of the car navigation and other related positioning fields such as dead reckoning and GPS data logging upon the GIS database. This paper is to break down map matching techniques, to categorize them, and to propose a simple technique for GPS based map matching technique. For categorization of techniques, two approaches have been adopted. One is to only use geometric information, and the other is to use both geometric and topological information. Some pros and cons of each method have been described. In addition, a simple map matching technique, set forth in this paper, has been introduced for properly utilizing the advantage of GPS points after the absence of the chronic problem of selective availability, which had been prevailed recently. Some research opportunities and problems of the technique have also been discussed.
In this paper, we propose a topic maps matching and merging approach based on the syntactic or semantic characteristics and constraints of the topic maps. Previous schema matching approaches have been developed to enhance effectiveness and generality of matching techniques. However they are inefficient because the approaches should transform input ontologies into graphs and take into account all the nodes and edges of the graphs, which ended up requiring a great amount of processing time. Now, standard languages for developing ontologies are RDF/OWL and Topic Maps. In this paper, we propose an enhanced version of matching and merging technique based on topic partitioning, several matching operations and merging conflict detection.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.125-128
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2015
최근 GPS가 기본 탑재된 스마트폰이 활성화된 이후 대량의 GPS 궤적 데이터를 전자지도에 매칭하여 분석하는 요구가 대두되고 있다. 그러나 기존에 연구된 맵매칭 기법은 주로 내비게이션용 알고리즘으로 대량의 GPS궤적을 서버에서 분석하기에는 속도 및 시스템 성능의 이슈가 있다. 본 연구는 대표적인 분산 NoSQL DB인 하듐 에코시스템의 HBase를 이용한 맵매칭 시스템에 대한 연구이다. 맵매칭을 위한 전자지도를 HBase탑재하기 위한 테이블 사양을 정의하였고, HBase와 연동하여 분석하는 맵매칭 알고리즘을 제시하고 Java로 구현하여 분석하였다. 이를 통해 대량의 GPS궤적을 NoSQL 기반 방법론을 통하여 효율적으로 빅데이터를 분석하였다.
Due to recent improvement of various sensor technologies, indoor positioning becomes available. However, Indoor positioning technologies by Wi-Fi radio map and acceleration sensor and digital campus still have a certain level of errors and a number of researches have been done to increase the positioning accuracy of the indoor positioning. If we could provide a room level accuracy, indoor location based services with current indoor positioning methods such as Wi-Fi radio map and acceleration sensors would be possible. In this paper, we propose an indoor map matching method to provide a room level accuracy based on hidden markov model.
Junghoon Lee;Youngshin Hong;Gyung-Leen Park;Inhye Shin;Jiae Kang
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.1222-1223
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2008
본 논문에서는 1분에 최대 200 개의 위치보고를 처리하여야 하는 제주 택시 텔레매틱스 시스템에서 보다 효율적인 트래킹과 택시 배차를 위해 맵 매칭에 의해 차량이 위치한 도로를 검색하는 모듈을 설계하고 구현한다. 구현된 모듈은 위치기반 서비스에 있어서 저비용 효율적으로 맵 매칭을 구현하기 위해 쉐이프 파일을 직접 순차적으로 처리하고 보고지점과 세그먼트들로 이루어진 삼각형의 면적을 기반으로 매칭 링크를 검색한다. 이 기능은 차량의 진행방향을 판단하거나 도로 내에서의 위치 비율을 계산하는데 용이하며 다양한 부가 정보를 생성할 수 있다. 구현된 시스템에서 실제 히스토리 데이터에 대해 맵 매칭을 수행한 결과 95% 이상 해당 링크를 검색하였다.
Recently, there has been an increase in the number of people who use the smart-phone navigation for using various latest functions such as group driving and location sharing. But smart-phone has a limited storage space for one application, since a lot of applications with different purposes are installed in the smart-phone. For this reason, road network data with a large space of memory used for map matching in the device for navigation cannot be stored in the smart-phone for this reason map matching is impossible. Besides, smart-phone which doesn't use the external GPS device, provides inaccurate GPS information, compared to the device for navigation. This is why the smart-phone navigation is hard to provide accurate location determination. Therefore, this study aims to help map matching that is more accurate than the existing device for navigation, by reducing the capacity of road network data used in the device for navigation through format design of a new road network and conversion and using a database of driver's driving patterns. In conclusion, more accurate map matching was possible in the smart-phone by using a storage space more than 80% less than existing device at the intersection where many roads cross, the building forest that a lot of GPS errors occur, the narrow roads close to the highway. It is considered that more accurate location-based service would be available not only in the navigation but also in various applications using GPS information and map in the future Navigation.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10c
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pp.397-399
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2003
2001년 이후 Car Navigation System(이하 CNS)을 장착한 차량이 급증하는 가운데 많은 기업들이 차량의 위치 오차를 최소화 시키는 노력에 힘쓰고 있다. 본 논문은 CNS에서 발생되는 차량의 위치 오차를 최소화하기 위한 일환으로 GPS(Global Positioning System) 위성으로부터 계산되어진 차량의 위치 좌표와 차량의 실제(true) 좌표간의 오차를 보정하여 디스플레이(display) 상의 오류를 방지할 수 있는 맵매칭(mapmatching)방법을 제시한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.275-278
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2005
ATMEL사의 GPS(Global Positioning System) 칩셋을 이용하여 실제 GPS 응용분야에서 사용될 수 있는 GPS 시스템을 구현하였다. 또한, 맵 정보들을 플래쉬 메모리에 추가와 삭제를 가능토록 하기위한 데이터베이스 구조를 설계 하고 GPS의 오차와 실제 도로환경을 고려하여 매칭 알고리즘을 구현하였다. 본 논문에서 설계한 데이터베이스 구조에 42500개의 맵정보가 정상적으로 플래쉬 메모리에 추가와 삭제되는 것을 확인하였으며, 실험을 통하여 구현한 매칭 알고리즘이 정상적 으로 동작함을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.1043-1044
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2009
본 논문에서는 GPS 편차 정보를 이용하여 도로 네트워크 지도 제작시 불가피하게 발생하는 오차를 탐지하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 수십에서 수백 킬로미터 범위에 위치한 노드들이 공통적인 GPS오차를 겪는다는 점에 착안하고 있으며 각 도로 네트워크의 차량들이 동시간에 보고하는 위치 좌표를 이용하여 맵 매칭을 수행한 후 해당 시간스탬프의 오차를 계산한다. 이 오차를 이용하여 각 위치 좌표들를 보정한 후 다시 맵 매칭을 수행하여 맵 매칭의 오류가 한계치 이하라면 보고된 위치에 해당하는 도로들은 정확하게 플롯되어 있음을 알 수 있다. 이와 같은 통계들이 오랜 시간동안 쌓인다면 별도의 장비나 통신채널을 사용하지 않고 소프트웨어만으로 도로망 지도의 정확성을 검증할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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