시간에 따라 연속적으로 위치가 변화하는 객체를 이동체라 한다. 기존의 R-Tree를 사용한 이동체 색인에 관한 연구에서는 현재 위치 질의 시 고비용의 연산이 요구되고, 시간축의 값이 증가하는 방향으로 보고되는 이동체의 위치데이터의 특징을 고려한 노드 분할 정책이 제안되지 않았다. 이 논문에서는 이동체의 현재 위치 및 과거 위치에 대한 색인 방법인 CPTR-Tree(Current Position and Trajectory R-Tree)를 제안한다. 특히, 제안 방법에서 이동체의 현재 위치에 대한 공간차원의 PMBR(Point MBR)을 유지함으로써, 현재 위치 질의 처리시 불필요한 노드 접근 횟수를 줄일 수 있어 성능향상을 할 수 있다. 그리고, 시간축의 값이 증가하는 형태로 보고되는 이동체 위치 데이터의 특징을 고려하여 시간축 분할시 SP(Split Parameter) 분할 방법을 제공함으로써 노드 공간 활용률을 높여 색인의 크기를 줄이고, 공간축 분할시 노드 겹침을 줄이는 동적 클리핑 분할 정책을 제시하여 이동체 과거 위치 검색 효율을 높인다.
무선 센서 네트워크에서, 추가적인 하드웨어를 사용하지 않고 이동센서노드의 위치를 검출하는 가장 일반적인 방법들중의 하나가 수신 신호 세기를 기반으로 하는 위치 검출기법이다. 하지만, 노드 사이의 물리적인 무선 채널 특성에 따라 수신 신호의 세기가 다양하게 측정됨으로 신호의 세기를 이용하여 구한 두 노드간의 거리 데이터는 많은 오차를 포함하게 된다. 더 나아가 이를 이용하여 위치 검출을 수행할 경우 위치 추정 오차가 발생된다. 따라서 이러한 문제를 극복하여, 제한된 시스템 자원 내에서 노드의 위치 검출의 정확도를 개선시키는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 수신 신호 세기 기반의 거리 측정 방법의 단점을 극복하기 위해, 거리 데이터 신뢰도 정보를 활용하는 위치 검출 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이 기본 알고리즘보다 약 30%정도의 성능 향상을 제공할 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 위성기준점의 안테나 교체로 인한 수직위치 변동량을 산출하기 위해 위성기준점의 데이터처리에 의해 산출된 좌표를 이용하는 방법을 사용하였다. 이를 위해 안테나 교체 전과 후의 위성기준점의 데이터를 정밀하게 처리하여 높이좌표를 산출하고, 안테나 교체 전후에 산출된 높이좌표 차이를 계산하는 방법으로 안테나의 수직위치 변동량을 산출하였다. 본 연구에서 산출된 수직위치 변동량을 적용하여 안테나교체 전후의 데이터를 처리한 결과 두 기간동안 산출된 수직좌표의 반복재현성(repeatability)은 평균적으로 7.9mm로 계산되었다. 이는 수직위치 변동량을 적용하지 않은 경우의 23.5mm에 비해 상당히 개선된 결과이며, 안테나의 교체 이전의 데이터처리 결과의 반복재현성과 유사한 수준인 것으로 판단되었다.
상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 유비쿼터스 환경에서 객체에 태그를 장착하여 위치를 추적하는 응용분야가 늘어가고 있는 추세이며, 이러한 응용에서 빈번히 사용되는 질의는 객체의 위치를 찾는 find와 특정 위치의 객체를 찾는 look질의가 있다. 두 질의에서 처리되는 데이터는 시간과 공간을 포함한 다차원 대용량 데이터이며 과거 및 현재 상태의 검색을 지원해야 하므로 효율적인 질의 처리를 위해서는 태그 객체를 위한 새로운 데이터 모델과 색인이 필요하다. 본 논문에서는 태그 객체를 간격 데이터로 정의하고 과거 및 현재 데이터에서 find와 look질의를 처리할 수 있는 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인에서 노드에 오버플로우가 발생할 경우 새로운 단말 노드 분할 정책을 사용하여 분할하며 성능 평가를 통해서 기존 정책보다 우수함을 증명한다.
최근 GPS를 탑재한 스마트 기기의 보급으로 인해 사용자의 위치 정보를 이용한 위치기반서비스(LBS)가 많은 관심 속에 급속도로 성장하고 있다. 대부분의 위치기반서비스는 사용자의 위치를 바탕으로 주변의 유용한 정보를 제공하고 있으며 이러한 사용자 주변의 유용한 정보를 효율적으로 검색하기 위해서는 공간 데이터에 대한 색인 기법이 필요하다. 그러나 기존 공간 색인은 대부분 중앙 집중식 환경에서 연구가 진행되었고 분산 스토리지 환경에 대한 연구는 미흡하다. 따라서 본 연구는 서비스 성장과 더불어 서비스 영역이 확대됨에 따른 대용량 공간 데이터 환경에서 효율적인 공간 데이터 검색을 지원하는 그리드 기반 분산 색인 기법을 제안한다.
센서네트워크 기반의 위치 인식 시스템은 주변 센서 노드들로부터 거리 정보를 받아 위치를 산출한다. 현재 위치 인식 시스템에서 비콘 주기는 이동성을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 비콘 주기에 따른 수신 데이터양과 이동성에 따른 거리 산출 성능을 실험을 통해 분석하였다. 이러한 실험을 통해 짧은 비콘 주기에서는 수신 데이터가 증가하지만 고속의 이동 환경에서는 에러율이 급격히 증가함을 확인 할 수 있었다. 이동성에 따라 비콘 주기를 변화시켜 실험을 수행하고, 수신된 데이터의 에러율과 유효 데이터를 근거로 속도에 따라 비콘 주기를 조절할 필요성이 있음을 확인 하였다.
본 연구는 3차원 삼각 메쉬의 기하 데이터 압축을 위해 지역 좌표계를 이용한 알고리즘을 소개한다. 기존의 지역 좌표계를 이용한 기하 데이터 처리 방식은 전역 좌표계를 이용한 방식에 비해 높은 압축률을 보여준다. 하지만, 각 메쉬에 적합한 지역 좌표계 3개의 축에 대한 양자화 수(quantization number)를 결정하는 어려움 때문에 실용성 측면에서 문제가 있다. 본 연구에서 새로 제안하는 지역 좌표계를 이용한 방법은 지역 좌표계 안에서 점의 위치를 기술할 때에 오직 분할 깊이(subdivision level)만을 필요로 한다. 분할 깊이 값을 크게 할수록 점의 위치를 정확하게 기술할 수 있다. 본 연구는 보다 정밀한 점 위치의 기술을 위해 $16(2{\times}2{\times}2{\times}4)$개의 subcell을 갖는 균일하지 않은 분할을 가지고 실험을 하였다. 본 연구의 새로운 압축/압축해제기는 기존 기하 데이터 압축과 비슷한 효율성을 유지하면서 실용성 면에서 중요한 압축률과 왜곡간의 제어를 직관적이고 단순하게 할 수 있도록 한다.
매년 재난/재해의 발생 빈도와 피해 규모가 증가하고 있다. 그 피해를 최소화하기 위해 주기적인 모니터링을 수행하여 위기 상황을 사전에 대비하고 긴급 대응 체계를 구축하여 상황 발생 시 피해 상황을 신속하게 파악할 수시스템에 있어야 한다. 모니터링의 용이성과 신속성을 확보하기 위해 UAV에 기반한 긴급 매핑 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 이러한 시스템으로부터 획득된 센서 데이터가 Georeferencing되었을 때 이로부터 다양한 공간 정보를 도출할 수 있다 본 논문에서는 UAV 기반의 매핑 시스템으로부터 획득된 센서 데이터를 시뮬레이션 해보고 시뮬레이션 데이터에 대하여 Aerial Triangulation을 수행하여 영상을 Georeferncing하고 위치/자세 정보를 보정하고자 한다. 실험은 (1) 시뮬레이션 데이터 생성, (2) 초기값 생성, (3) AT 수행을 통한 위치/자세 조정의 3단계로 구성된다. 800m 길이의 1개 스트립, 500m 길이의 2개 스트립으로 나눠 비행경로를 정하고 200m, 400m, 600m의 비행고도에 대하여 다양한 실험을 수행하였다. 실험 결과 위치/자세의 초기값 RMSE에서 90% 이상 개선된 RMSE를 얻을 수 있었으며, 비행고도가 높아질수록 RMSE의 향상도는 반비례하였다. 향후에는 Sequential 알고리즘을 적용하여 연산 속도를 향상시킬 수 있고 궁극적으로 실시간 영상 Georeferencing을 가능하게 할 것으로 기대된다.
등부표는 해상에 부유하는 구조물로, 해양 기상 등 외력에 의해 표류하여 위치가 고정되어 있지 않고 이동하므로 등부표의 유실 또는 위치 이탈을 감시하는 것이 필요하다. 이에 해양수산부는 등부표의 과거 위치 데이터를 기반으로 등부표별 위치패턴을 분석하여 등부표의 위치 이탈에 대한 경보를 제공하고자 한다. 하지만, 매 2년 주기로 실시되는 인양점검에 의해 등부표의 위치패턴이 변화하므로, 인양점검 후 새로운 위치패턴을 분석하여 위치를 감시하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 볼록 껍질 알고리즘과 거리 기반 군집 알고리즘을 사용하여 다양한 기간 동안의 등부표 위치 데이터를 분석하였다. 또한, 등부표의 정확한 위치패턴 인식을 위한 최적의 데이터 수집 기간을 식별하였다. 연구 결과, 안정적인 위치패턴을 확립하는 최적의 데이터 수집기간은 9주이며, 위치 데이터의 약 89.8%를 설명할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 위치패턴 기반 등부표 관리 기능을 향상하는 데 활용될 수 있으며, 효과적인 모니터링과 등부표 위치 이탈 여부의 조기 감지에 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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