사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동객체의 위치 이력 데이터로부터 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들은 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나, 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 제약을 가진 공간 정보를 포함하는 패턴 탐사 문제에는 적용하기 어렵다. 따라서 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간적 속성들을 동시에 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 공간 제약을 만족하는 패턴들을 추출하기 위한 새로운 이동 패턴 탐사 기법이 요구된다. 이러한 패턴 탐사 기법의 개발을 위해서는 상세 수준의 위치 이력 데이터들을 공간 영역 정보 형태로 변환하는 위치 일반화 접근법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 객체의 위치값과 공간 영역간의 위상 관계를 고려하여 이동 객체의 위치 속성에 대한 공간영역으로의 일반화 방법을 제안한다. 이동 객체의 상세 수준의 위치 정보에서는 의미있는 패턴을 찾기가 어렵기 때문에 데이터 전처리 과정을 통해 일반화된 데이터 집합을 형성함으로써 효율적인 이동 객체의 시간 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.11a
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pp.188-189
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2023
등부표의 위치변화는 외력에 의한 변화가 가장 크다. 등부표는 2년을 주기로 인양점검하고 작업자에의해 고시된 위치에 다시 정치된다. 본 연구는 등부표 인양점검을 기준으로 위치패턴변화를 분석하여 향후 등부표를 효율적으로 관리하는데 있다. 분석결과 등부표의 위치는 인양점검 위치에 따라 위치패턴의 변동이 있었다.
최근 위치 측위 기술의 발달 및 GPS 기술의 상용화로 인해 무선 통신 기기의 보급이 증가하면서 다양한 위치 기반 서비스 개발을 위한 노력이 활발히 진행되고 있다. 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이동 데이터로부터 의미있는 지식인 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들 중 일부는 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나 또는 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 전체 이동 패턴들 중 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 이동 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 지점들에 대한 스케줄링 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간 속성들을 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 객체의 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 시간 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로를 결정하는 알고리즘으로, 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려한 위치 일반화를 수행하여 보다 효과적으로 이동 패턴을 탐색할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.487-489
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2004
최근 유비쿼터스 컴퓨팅이 활발히 연구되고 있는 가운데, 사용자의 현재 상태를 파악하고 적절한 서비스를 제공하기 위해 위치 정보가 많이 활용되고 있다. 이러한 위치 정보를 연속적으로 이용함으로써, 사용자의 위치이동을 파악할 수 있으며 이러한 위치이동은 그 패턴에 따라 분류될 수 있다. 본 논문에서는 대학 캠퍼스에서 사용자의 위치이동 패턴을 파악하여 그 패턴에 따라 사용자가 원하는 적절한 서비스를 제공하는 에이전트를 제안한다. 위치정보를 파악하기 위해서는 GPS 위성신호를 이용하며, 위치이동패턴에 대한 학습은 SOM에 의하여 이루어진다. 사용자는 학습된 패턴을 확인하고 직접 서비스를 지정할 수 있으며, 지정된 서비스는 학습된 패턴과 같은 양상으로 예상되는 위치이동이 일어날 경우 자동적으로 제공된다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2004.11a
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pp.139-148
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2004
사용자의 지리적 위치에 따른 서비스를 제공하는 위치기반서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 중요한 응용으로 여러 위치 감지기술과 다양한 시험 및 상용 서비스들이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 위치기반서비스는 단순히 위치와 서비스를 정적으로 연결하는 기법에 그치고 있어 서비스의 유연성이 떨어지는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 위치 정보로부터 고수준 정보를 추론하여 보다 지능적인 서비스를 제공하려는 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 위치이동 데이터를 학습하여 미래의 위치 이동 경로를 예측하는 기법을 제안한다. GPS(Global Positioning System)를 사용하여 수집된 시퀸스 데이터를 시퀸스 데이터 처리에 특화된 RSOM (Recurrent Self Organizing Map)을 사용하여 클러스터링하고 이를 마르코브 모델을 사용하여 학습하여 각 위치 이동 패턴 모델을 구축한다. 현재의 위치이동 패턴을 구축된 각 이동패턴 모델들과 비교하여 가장 유사한 위치 이동패턴으로 미래의 사용자이동을 예측한다. 제안한 위치이동 예측 기법을 평가하기 위해 실제 대학생의 생활을 기반으로 하여 GPS 데이터를 대학 캠퍼스 상에서 수집하고 이를 이용하여 제안한 방법의 학습 및 예측 성능을 평가한다. 그 결과 제안한 방법을 사용하여 사용자의 미래의 위치이동경로를 예측하는 것이 가능하고 불확실한 상황에서도 유연하게 예측을 수행함을 확인하였다.
Kim, Hyun-Uk;Song, Ha-Yoon;Choi, Dong-Yeon;Kim, Dong-yup
Annual Conference of KIPS
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2013.11a
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pp.1665-1668
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2013
본 논문에서는 인간의 일일 이동패턴을 모델링하기 위해 사람의 이동정보인 위치데이터를 바탕으로 위치분석(Location Analysis)을 통해 사람의 이동패턴이 날마다 어떤 형태로 나타나고 반복되는지 보이려고 한다. 이에 사람의 이동패턴은 자주 방문하거나 특정시간이상 머문 공간간의 이동이라고 정의하고, 해당 공간을 하나의 군집으로 하는 군집간의 이동 모습으로 인간의 이동 모습을 나타내고자 한다. 위치데이터를 일일 기반으로 위치분석을 하게 되면 일일 이동모습을 나타낼 수 있고, 이러한 일일 이동모델을 통합하여 분석하게 되면 사람의 전체 이동모델을 나타낼 수 있다. 이렇게 분석된 일일 이동모델과 전체 이동모델을 시간대별로 다시 분석하게 되면 전체 이동모델에 대해 일일 이동모델이 어떠한 형태로 중첩되는지 그 패턴을 찾아볼 수가 있다. 이와 같은 방식으로 우리는 위치데이터에서 일일 이동모델, 전체 이동모델, 그리고 시간대별 이동패턴을 찾아낼 수 있었다.
다중패턴 홀로그램을 위한 자동 검사 시스템을 제안한다. 시스템 하드웨어는 조명계, 카메라 그리고 영상처리부로 구성된다. UV LED를 사용하는 다양한 조명은 다른 위치에 놓여 각 위치에서의 이미지 패턴을 획득한다. 시스템 소프트웨어는 전처리, 패턴 생성, 패턴매칭으로 구성된다. 획득한 입력 홀로그램 영상은 패턴매칭 알고리즘에 의해 표준 패턴과 비교한다. 입력 홀로그램의 위치 오차 보정을 위해, 다른 위치에서의 홀로그램 표준 패턴은 온라인상에서 생성되어야만 한다. 본 논문은 표준 패턴의 생성을 위해 CGH(Computer Generated Hologram)방법에 근거한 주파수 변환을 적용한다. 한국지폐의 홀로그램을 위한 실험 결과는 제안한 시스템의 유용성을 증명한다.
Wonjin Choi;Beom-Sik Moon;Chae-Uk Song;Young-Jin Kim
Journal of Navigation and Port Research
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v.48
no.3
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pp.164-170
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2024
The light buoy, a floating structure at sea, is prone to drifting due to external factors such as oceanic weather. This makes it imperative to monitor for any loss or displacement of buoys. In order to address this issue, the Ministry of Oceans and Fisheries aims to issue alerts for buoy displacement by analyzing historical buoy position data to detect patterns. However, periodic lifting inspections, which are conducted every two years, disrupt the buoy's location pattern. As a result, new patterns need to be analyzed after each inspection for location monitoring. In this study, buoy position data from various periods were analyzed using convex hull and distance-based clustering algorithms. In addition, the optimal data collection period was identified in order to accurately recognize buoy location patterns. The findings suggest that a nine-week data collection period established stable location patterns, explaining approximately 89.8% of the variance in location data. These results can improve the management of light buoys based on location patterns and aid in the effective monitoring and early detection of buoy displacement.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.305-308
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2002
패턴 인식(Patterns Recognition)은 인공 지능의 한 분야로서 이해할 수 있는데, 요즈음은 보안과 관련하여 많은 연구가 진행되고 있다. 웨이블렛 변환(Wavelet Transform)은 공간-주파수 영역에서 신호의 국소화를 효율적으로 구현할 수 있다. 하지만, 이를 패턴 인식의 특징 추출에 그대로 이용할 경우 입력 신호의 위치 이동 등이 문제가 되며, 이것은 또한 에러 요인이 된다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환을 패턴 인식에 적용할 경우 발생하는 입력 신호의 위치이동에 따른 문제점을 보완하여, 개선된 방법으로 패턴 인식에 사용할 수 있는 알고리즘을 제안하며, 실험 결과를 바탕으로 그의 타당성을 보인다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.01a
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pp.23-24
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2014
본 논문에서는 최근 모바일 기기에서 많이 사용되고 있는 마름모 패턴의 터치스크린패널(TSP; Touch Screen Pannel)에서 정확한 터치 위치를 획득하는 방법을 제안한다. 가로와 세로로 배치된 ITO 투명전극필름은 사용자의 터치로 인하여 변화된 정전용량(mutual capacitance)을 측정하여 터치위치를 파악한다. 그러나 터치패턴의 모양과 손가락의 크기에 따라서 측정되는 상호정전용량의 값에 차이가 발생하며 이 차이는 터치위치 계산에 영향을 미쳐서 정확한 터치위치를 획득하기 어렵게 한다. 이러한 결과로 TSP 상에서 직선을 그어도 측정된 터치 값은 S자 형태로 나타난다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위하여 Matlab 상에서 터치상황을 시뮬레이션하고 이를 이용하여 터치위치를 보상하여 보다 더 정확한 터치위치를 구하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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