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

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.89-92
• /
• 2000

실세계 객체의 정보는 공간상에서 위치 또는 영역을 가지고 있으며 시간에 따라 변한다. 또한 여러 분야의 응용 업무들 또한 시간과 공간 개념을 합께 포함하고 있으므로 시간 데이터와 공간 데이터에 대한 동시 지원의 필요성이 부각되었으며 시공간 데이터베이스(spatiotemporal databases)의 필요성이 제기 되었다. 그러나, 지금까지 제안된 시공간 객체 모델은 2 차원 공간 데이터로 제한되어 있었으나, 이 논문에서는 3 차원 공간에 시간 영역을 확장하여 시공간 데이터를 제공하기 위한 통합데이터 모델을 제시한다. 여기서 제안된 3 차원 시공간 객체 모델은 이력 객체(discretely moving object)의 표현에 중점을 두었고, 이동 객체(continuously moving object)에 대한 모델은 연속적인 위치의 변화를 표현하기 위한 객체의 모델링에 초점을 맞추고 있다.

• 정보와 통신
• /
• 제32권11호
• /
• pp.21-31
• /
• 2015

현대 사회에서의 삶의 모습이 다양해짐에 따라 생활습관이 다양해지고 잘못된 생활습관으로 인한 생활습관병에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷 및 빅데이터와 같은 IT기술을 통해 사용자의 다양한 생활습관을 추적할 수 있는 방법과 그 응용 기술에 대해서 소개하고자 한다. 이러한 생활습관 추적 및 분석 기술은 다양한 사용자의 요구에 능동적으로 대처할 수 있으며 노약자나 장애인, 생활습관병 환자 등 특수계층의 건강 예측, 질병 관리 분야에서 실효성을 가질 수 있다. 특히 본 논문에서는 라이프케어 서비스를 위한 사용자 센싱 기술에 초점을 두고, 낮 시간의 활동과, 밤 시간의 수면 및 위치 기반 기술, 빅데이터 플랫폼, 스마트 홈 패턴 모델링 기술에 대해서 소개한다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
• /
• 한국항공운항학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.1-5
• /
• 2015

캔위성은 대기권 내에서 낙하하며 실제 위성을 모사하는 초소형위성으로 저렴한 비용과 용이한 접근성으로 인공위성 시스템 교육과 실험 등에 있어서 많은 주목을 받고 있다. 이러한 점을 착안하여 Argos는 촬영위성과 통신위성 2기로 구성된 캔위성 시스템을 개발하였다. Argos는 해당지역의 영상을 수집하고 위성 간 통신을 하는 것을 주 임무로 하였다. 또한 자세데이터, 위치데이터, 온도, 압력을 수집하고 지상국으로 전송 하는 것을 부 임무로 하였다. Argos는 실제 발사된 이후 제한적인 임무를 수행하였고, 위성간의 통신으로 임무데이터를 지상국으로 전송하였다. 본 논문에서는 광범위 데이터 수집의 역할을 하는 Argos의 개발과정과 운용결과를 소개하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
• /
• pp.611-613
• /
• 2017

본 연구의 목적은 기존 무인 택배 시스템에 데이터 분석과 체계적인 관리 시스템을 도입하여 이용자 중심의 새로운 택배 배송 시스템의 모델을 제안하는 것이다. 본 모델은 택배 배송 ?데이터를 누적시켜 마케팅, 공공데이터 파생, 사용자 편리성 등의 다양한 기능을 웹과 모바일을 통해 사용자와 택배기사 및 운영자에게 제공할 수 있으며, 데이터 분석을 통해 신규 무인 택배함의 적절한 위치를 추천해 줄 수 있다. 또한, Power BI와 MySQL을 연동하여 실시간으로 누적되는 데이터를 시각화하여 제시할 수 있고 블루투스 비콘을 활용하여 배송 시 택배 기사의 현 위치 파악을 쉽게 해줄수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.1273-1276
• /
• 2002

기존 RTK-GPS는 고가의 장비인 RF방식의 무선모뎀을 사용함으로써 무선국의 허가, 전파의 지리적 장애물에 의한 영향, 전송거리의 제한, 주파수 혼신, 주파수 자원의 유한성 등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 휴대전화를 전송 매체로 이용하여 보정 데이터를 송 수신하는 방법으로, PDA 환경하에서 RTK-GPS 보정 데이터를 전송하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 기준국의 서버는 GPS 수신기와 연결된 RS-232 시리얼 포트로부터 보정 데이터를 수신하여 휴대전화와 연동을 통한 이동국의 PDA 단말기로 보정 데이터를 전송하고, RS-232 시리얼 포트를 통해 이동국의 GPS수신기에 전달한다. 이동국의 측위프로그램은 GPS수신기로부터 RSC-232 시리얼 포트를 통한 위치 정보를 수신하여 상대측위를 하게되며, 정확한 위치 측정이 이루어진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.250-253
• /
• 2013

최근 카메라 영상을 이용한 제스처 인식 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 카메라 영상을 이용한 제스처 인식에서 많이 사용되는 학습 알고리즘에는 확률 그래프 모델인 HMM과 CRF 등이 있다. 이 학습 알고리즘들은 다차원의 연속된 실수 데이터를 가지고 모델을 학습하면 계산량이 많아진다. 본 논문에서는 팔 관절 위치 데이터를 k-평균 군집화 과정을 거쳐 1차원의 시계열 데이터로 변환 후, 제스처별로 HMM 모델을 학습하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 통해 얻은 팔 관절 위치 데이터에 k-평균 군집화를 적용하여 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이를 HMM의 학습 및 인식에 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 분석하기 위하여, 다른 시계열 학습 알고리즘인 AP+DTW를 이용한 방법과의 비교 실험을 포함해 다양한 실험들을 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.587-590
• /
• 2020

스마트폰, GPS 장비, 위치 기반 소셜네트워크의 발달로 방대한 이동 경로 데이터 수집이 가능하게 됐다. 이를 통해 다양한 분야에서 GPS 데이터를 가지고 사람의 이동성을 분석하고 POI를 예측하는 기회가 많아졌다. 실생활에서 사람의 이동성은 다양한 상황에 영향을 받지만, 실제 GPS 데이터는 위치, 시간 정보의 수준이다. 따라서 다양한 상황을 내재하는 정보가 사람의 이동성 분석과 POI 예측에 필요하다. 본 논문에서는 POI의 순위, 사용자의 POI 활동, 카테고리 선호도 같은 맥락적 특징을 이용하여 이에 관련된 상황에 맞는 POI 시퀀스를 예측하는 Contextual LSTM 기반 딥러닝 기법을 제안한다. Contextual LSTM은 사람의 이동성에 영향을 주는 시퀀스의 맥락적 특징을 모델에 통합하기 위해 LSTM을 확장한다. 제안된 기법은 HITS 알고리즘과 여러 제약조건 기반으로 추출한 맥락적 특징별로 딥 러닝 모델에 통합하여 각각 POI 시퀀스를 검출했으며, 다양한 맥락적 특징에 대해서 공공 데이터와 수집한 데이터로 평가하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.73-82
• /
• 2009

컨시어지 서비스(Concierge Service)는 유비쿼터스 도시에서 제공되는 위치 기반 경로 안내 서비스이다. 유비쿼터스 도시는 언제 어디서나 모든 정보를 이용할 수 있는 도시이므로, 사용자는 컨시어지 서비스를 통해 언제 어디서나 자신의 위치 정보를 기반으로 경로를 안내받을 수 있다. 그러나 현재 제공 중인 경로안내 서비스는 GPS기반으로 위치정보를 결정하므로, GPS 음영지역이나 실내에서는 위치 정보를 얻기가 불가능하다. 실내에서의 위치 정보를 얻기 위해 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템에서 여러 기술들을 이용한 연구가 활발히 이루어지고 있으나 아직까지 모든 곳에서 위치 정보를 얻을 수 있는 하나의 기술은 개발된 것이 없다. 그러므로 이러한 다양한 기술을 통하여 얻어지는 위치정보를 경로안내에 적용하기 위해서는 어떤 상황에서 얻어진 정보인지를 정의해줄 필요가 있다. 본 연구에서는 다양한 기술들을 통해 위치 정보를 얻을 수 있다는 가정 하에 컨시어지 서비스가 이루어지기 위한 기본조건들을 정의하고 위치정보활용을 위한 데이터구조의 표준안을 제안하였다. 이러한 표준안을 적용하면 어떤 기술을 통해 위치정보를 얻더라도 사용자는 어디서나 컨시어지 서비스를 이용할 수 있게 된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제17권8호
• /
• pp.619-630
• /
• 2017

스마트 기기의 대중화로 다양한 위치 기반 서비스가 제공되고 있다. 최근에는 소셜 서비스와 결합한 위치 기반 소셜 서비스들이 생겨나고 있다. 이러한 위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서는 사용자 중심의 가장 가까운 위치를 검색하는 k-최근접 질의 처리의 요구가 증가된다. 본 논문에서는 대규모 사용자 환경에서 질의를 효율적으로 처리하기 위한 근사 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 빅데이터 분산 처리기술을 활용하여 효율적인 스트림 처리를 수행한다. 본 논문에서는 대량의 위치 데이터에 대한 색인을 위해 전통적인 그리드 색인 기법을 변형한 색인 기법을 제안한다. 제안하는 질의 처리기법은 사용자의 진행방향을 고려하여 해당 셀을 우선적으로 탐색한다. 이를 통해 k개의 근사 결과 집합을 생성할 수 있다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과 다양한 성능 평가를 수행한다.