• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.102-104
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• 2014

본 논문은 해상 교통량 증가로 급증하는 선박 사고 위험을 줄이기 위해 안전 운항을 위한 대규모 선박 궤적 클러스터링을 제안한다. 선박의 위도와 경도, 이름 및 상태, 속도, 선수 방향 등이 기록된 대용량의 데이터집합을 바탕으로 선박 궤적 클러스터링을 통해 총 2개의 선박 대표 궤적을 추출한다. 해당 선박의 이전까지의 대표 궤적, 그리고 해당 해상의 모든 선박의 대표 궤적을 추출한 후 현재 해당 선박의 궤적패턴과 비교하여 유사하지 않으면 Outlier로 판별하여 이상 거동 및 불규칙 움직임, 충돌상황을 대비할 수 있도록 의사결정에 도움을 줄 수 있는 알고리즘을 제안하였다.

• Spatial Information Research
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• v.16 no.3
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• pp.291-301
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• 2008

While most GIS are based on Euclidean space, cellular space can be used as an alternative type of space for a large number of GIS applications. In order to analyze the pattern of moving objects in cellular space, we need new definitions of similarity between their trajectories since the trajectory in cellular space significantly differs from those in Euclidean space. In this paper, we study the properties of moving objects in cellular space. Based on these observations, we propose several similarity measures between trajectories in cellular space. We analyze the difference of the proposed measures by experiments.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.4
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• pp.1-10
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• 2010

This present paper's goal is to show a virtual human agent's movement-data loci based on realistically limited perception data is human-like. To determine human-likeness of the movement-data loci, we consider interactions between two parameters: Realistically Limited Perception (RLP) data and Incremental Movement-Path data Generation (IMPG). That is to consider how the former (i.e., RLP), one of the simulated parameters of human thought or its elements dictates the latter (i.e., IMPG), one of the simulated parameters of human movement behavior. Mapping DB is a prerequisite for navigation in an agent system because it functions as an interface between perception and movement behavior. Although Hill et al. studied mapping DB methodology based on RLP, their research dealt only with a rendering camera's view point data. The agent system in this present paper was integrated with the Hill's mapping DB module and then the two parameters' interaction was considered on a military reconnaissance mission with unexpected enemy emergence. Movement loci that were generated by the agent and subjects were compared with each other. The agent system in this present research verifies that it can be a functional test bed for producing human-like movement-data loci although the human-likeness of agent is the result of a pilot test, determined by two parameters (RLP and IMPG) and only 30 subjects.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.15-18
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• 2001

동영상에서 움직이는 객체 검출은 동영상의 내용을 표현하고 유사한 동영상을 검색하는 데 있어 중요한 특징간을 추출하는 방법으로 사용된다. 그러나 복잡하게 카메라가 움직이는 동영상에서 움직이는 객체 검출은 아직까지 어려운 과제이다. 본 논문에서는 복잡한 카메라의 움직임이 있는 환경에서 움직이는 객체를 강인하게 검출하는 방법을 제안한다. 움직이는 객체 검출 방법은 입력 영상을 색상간의 클러스터링을 이용하여 각 영역으로 구분하는 Mean Shift 알고리즘과 인접한 프레임에서 구분된 영역을 대응시켜 영역의 모션 벡터를 구하는 영역 매칭, 유사한 궤적을 가지는 영역들의 클러스터링을 이용하여 객체를 검출하는 궤적 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 제안한 영역 기반 알고리즘은 기존의 픽셀이나 블록 기반의 방법보다 움직이는 객체를 정확하게 검출하였다. 실험 결과 복잡하게 움직이는 카메라의 환경 속에서 움직이는 객체를 강인하게 검출하였다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.4
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• pp.189-194
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• 2016

A trajectory is the motion path of a moving object. The advances in IT have made it possible to collect an immeasurable amount of various type of trajectory data from a moving object using location detection devices like GPS. The trajectories of moving objects are widely used in many different fields of research, including the geographic information system (GIS) field. In the GIS field, several attempts have been made to automatically generate digital maps of roads by using the vehicle trajectory data. To achieve this goal, the method to cluster the trajectories on the same road is needed. Usually, the $Fr{\acute{e}}chet$ distance measure is used to calculate the distance between a pair of trajectories. However, the $Fr{\acute{e}}chet$ distance measure requires prolonged calculation time for a large amount of trajectories. In this paper, we presented a fast heuristic algorithm to distinguish whether the trajectories are in close distance or not using the discrete $Fr{\acute{e}}chet$ distance measure. This algorithm trades the accuracy of the resulting distance with decreased calculation time. By experiments, we showed that the algorithm could distinguish between the trajectory within 10 meters and the distant trajectory with 95% accuracy and, at worst, 65% of calculation reduction, as compared with the discrete $Fr{\acute{e}}chet$ distance.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.161-167
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• 2005

RFID 태그 객체의 위치정보는 시간에 따라 궤적 정보가 누적되는 이동체와 유사한 특성을 가지지만 태그의 위치는 논리적인 리더의 위치로 인식되며 위치보고가 리더의 인식영역 안에서만 이루어지므로 시간축에 평행한 이산적인 시간간격 형태로 나타나는 차이점이 있다. 기존 이동체의 위치 추적 색인에서는 이동체의 위치를 연결된 다중선으로 표현하여 색인에 저장을 하기 때문에 시공간적으로 연결되지 않은 태그의 위치 정보를 저장하면 궤적 검색 비용이 매우 높아지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이동체와는 다른 태그의 위치 특성을 반영하여 태그의 궤적 검색을 효율적으로 수행하는 색인 기법을 제안한다. 제안된 색인에서는 시간적으로 연결되지 않은 태그의 궤적 정보를 검색하기 위하여 동일 태그의 위치 간의 연결 정보를 유지하는 기법을 제시하고 있다. 또한, 부모 태그와 자식 태그간의 포함관계를 유지하는 기법을 제시함으로써 상품의 역학조사와 같이 물품에 부착된 태그간의 포함관계를 이용한 순방향 및 역방향 궤적 검색을 효율적으로 수행할 수 있도록 하고 있다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.35 no.2
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• pp.169-181
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• 2008

Because moving objects usually move on spatial networks, efficient trajectory index structures are required to achieve good retrieval performance on their trajectories. However, there has been little research on trajectory index structures for spatial networks such as FNR-tree and MON-tree. But, because FNR-tree and MON-tree are stored by the unit of the moving object's segment, they can't support the whole moving objects' trajectory. In this paper, we propose an efficient trajectory index structure, named Trajectory of Moving objects on Network Tree(TMN Tree), for moving objects. For this, we divide moving object data into spatial and temporal attribute, and preserve moving objects' trajectory. Then, we design index structure which supports not only range query but trajectory query. In addition, we divide user queries into spatio-temporal area based trajectory query, similar-trajectory query, and k-nearest neighbor query. We propose query processing algorithms to support them. Finally, we show that our trajectory index structure outperforms existing tree structures like FNR-Tree and MON-Tree.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2010.04a
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• pp.29.2-29.2
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• 2010

항법분야에 있어서 위성항법시스템의 다양한 오차를 제거한 정밀한 위치 정보를 이용하여 이동체에 활용하는 연구가 진행되고 있다. 실제 환경에서 이동체를 이용한 항법실험을 수행하기 전 실제 환경과 유사한 가상의 실시간 테스트베드를 구축하여 알고리즘 테스트 및 검증 실험을 수행하려 한다. 이를 위해 이동체의 운동을 시뮬레이션하는 운동궤적제어시스템과 실제의 항법신호를 시뮬레이션하는 GNSS 시뮬레이터 사이의 시각동기화는 실시간 시뮬레이션을 구현하기 위해 필수적으로 요구된다. 동기화 되지 않은 시각정보는 이동체 운동궤적제어시스템에 의해 생성된 실제의 궤적과 GNSS 시물레이터로부터 생성된 궤적사이의 오차를 유발하여 항법수신기의 부정확한 항법신호를 유발한다. 이 연구는 GNSS 시뮬레이터를 이용한 실시간 테스트베드의 구축에 있어 필요한 이동체 운동궤적의 시각동기화 기술 개발을 목표로 한다. GNSS 시뮬레이터는 Spirent 사의 GPS 시뮬레이터가 사용되었다. 이동체의 위치, 속도, 가속도와 같은 움직임을 나타내는 운동에 관한 명령은 적용되어야 하는 정확한 시각이 함께 전송되므로, 이는 그 시각 이전에 GPS 시뮬레이터에 도달해야 한다. 따라서 1초(1 Hz) 또는 0.1초(10 Hz) 사이에 원격제어시스템과 GPS 시뮬레이터사이의 시각 동기화를 구현하였다. 시뮬레이터와의 시각정보 동기화를 위해 Amplicon사의 PCI-215 타이머카드를 이용하였고, 그 결과, 이동체 운동궤적제어시스템과 시뮬레이터의 시각정보를 $10^{-3}$ 내의 위치오차를 가지는 정밀도로 동기화됨을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.22-24
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• 2005

RFID 시스템은 전자태그를 상품에 부착하여 리더를 통해 태그를 인식함으로써 상품의 정보 및 위치정보를 추적할 수 있다. 태그 객체의 위치정보는 시간에 따라 궤적 정보가 누적되는 이동체와 유사한 특성을 가지지만 이동체의 위치와 달리 태그의 위치는 리더의 위치로 인식되며 위치보고가 리더의 인식영역 안에서만 이루어지므로 시간축에 평행한 interval의 형태를 나타난다. 태그가 리더의 인식영역에 들어와 나가지 않으면 궤적이 완성되지 않아 리더에 머물고 있는 태그의 궤적을 표현할 수 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다. 시공간 이동체 색인에서는 이러한 태그의 특성을 표현하기 힘들기 때문에 태그의 특성을 고려한 색인이 필요하게 되었다. TPIR-Tree(Time Parameterized Interval R-tree)는 시간 매개변수 간격으로 태그의 interval을 정의하여 리더안에 머무는 태그의 interval을 표현할 수 있다. 그러나 각 interval이 시공간적으로 연결되어 있지 않아 색인 상에서 태그의 궤적을 검색하는 것은 매우 높은 검색 비용을 가지는 단점이 있다. 이 논문에서는 태그 궤적 검색 시 TPIR-Tree의 높은 검색 비용문제를 해결한 $TPIR^{*}$-Tree를 제안한다. 제안된 $TPIR^{*}$-Tree는 색인에서 태그의 궤적 정보를 유지할 수 있도록 하기 위해서 시간적으로 연결되지 않은 각 interval을 연결하기 위한 기법을 제시하고 있다. 또한. interval을 색인에 삽입할 때 연결정보를 유지하기 위해 이전 interval을 효율적으로 검색할 수 있는 방법을 제시하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.36-38
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• 2012

최근 사용자들의 궤적 분석을 통해 사용자의 성향에 적합한 정보를 추천해주는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들은 여행지 추천, 친구 추천 등과 같은 응용 서비스를 위해서 클러스터링 기법과 패턴 매칭 기법을 많이 사용하고 있다. 그러나 클러스터링 기법은 추천 받는 사용자의 선호도가 반영되지 않고, 다른 사용자들의 선호도에 따라 추천을 해주는 단점이 존재한다. 또한, 패턴 매칭 기법은 다른 사용자와의 POI(Point of Interest)의 유형과 거리를 비교하여 추천을 수행하기 때문에 사용자의 세부적인 선호도를 반영할 수 없는 단점이 존재한다. 이러한 기존 연구들을 보완하기 위해 본 논문에서는 POI의 속성 정보와 사용자의 이동 패턴을 고려한 POI을 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 크게 사용자의 속성 정보를 이용해서 선호도를 계산하고 선호도가 다른 궤적을 필터링하는 부분과 패턴 매칭 기법을 사용하여 근접한 궤적을 찾는 부분으로 구성된다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해서 추천된 POI 궤적과 사용자 POI 궤적을 비교하여 두 궤적의 이동 패턴이 유사함을 확인하였다.