• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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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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• 제16권3호
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• pp.291-301
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• 2008

대부분의 지리정보 시스템들은 유클리디안 공간을 기반으로 하고 있지만, 셀룰러 공간 역시 많은 지리정보 시스템 응용을 위한 기반 공간으로 사용될 수 있다. 셀룰러 공간에 존재하는 이동객체의 이동 형태를 분석하기 위해서는, 유클리디안 공간과 분명히 다른 특징을 갖는 셀룰러 공간상에 존재하는 이동객체들의 유사도에 대한 새로운 정의가 필요하다. 본 논문에서는 셀룰러 공간에 존재하는 이동객체의 특성에 대해 살펴보았다. 이에 따라, 셀룰러 공간에 존재하는 궤적들 간의 유사도를 정의할 수 있는 2가지의 비교지수를 제시하고, 실험을 통해 제시한 비교 지수들 간의 차이를 분석하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.1-10
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• 2010

본 논문의 목적은 제한적 인지에 기초한 가상인간 에이전트의 움직임-데이터 궤적이 인간과 유사하다는 것을 보이는 것이다. 이 움직임-데이터 궤적의 인간 유사성을 결정하기 위해서, 우리는 두 파라미터들 -사실적으로 제한된 인지(RLP: Realistically Limited Perception) 데이터와 점증적 움직임 경로 데이터의 생성 (IMPG: Incremental Movement-Path Generation)- 사이의 상호작용을 활용한다. 즉, 어떻게 전자인 인간사고 혹은 그 구성요소의 모의 파라미터(즉 RLP 데이터)가 후자인 인간 움직임-데이터 궤적의 모의 파라미터(즉 IMPG 데이터)를 지배하는지를 에이전트 움직임-데이터 궤적에서 고찰하는 것이다. 지도 제작 DB는 인지와 움직임 경로-데이터 생성 사이의 인터페이스이므로, 에이전트에게 항해를 위해 필요한 선결 요소이다. Hill과 동료들에 의해 RLP에 의한 지도 DB 제작은 연구되었지만, 이러한 기존의 연구들은 단지 렌더링 카메라의 시점 데이터의 변화에 의해서만 수행되었다. 이에 비해 본 논문에서는 Hill의 지도 DB 제작 모듈을 에이전트 시스템에 통합하여 예기치 않은 적 출현을 수반한 정찰 임무 상에서 두 파라미터 데이터간의 상호작용을 고찰하였다. 인간 피실험자와 에이전트에 의해 생성된 움직임 데이터의 궤적들이 서로 비교되었다. 비록 에이전트 움직임-데이터 궤적의 인간유사성이 두개의 파라미터 데이터들(즉 RLP와 IMPG)과 단지 30명의 피실험자들로 얻어진 파일럿실험(pilot-test)의 결과이지만, 본 연구의 에이전트 시스템은 인간과 유사한 움직임-데이터를 생성하기 위한 최소한의 기능적인 테스트베드(functional testbed)가 될 수 있음을 입증하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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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.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권4호
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• pp.189-194
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• 2016

궤적은 이동체가 움직인 경로이다. IT 기술의 성장은 GPS와 같은 위치 측정 장치를 통해 다양한 이동체의 궤적 데이터를 수집할 수 있게 하였다. 이동체의 궤적은 지리정보시스템(GIS)을 포함한 다양한 연구 분야에서 사용된다. 지리정보시스템 분야에서는 차량의 궤적 데이터를 이용한 전자 도로 지도생성 시도가 많이 이루어져왔다. 이 목표를 이루기 위해서는 같은 도로 상의 궤적들을 모으는 방법이 필요하다. 흔히 프레셰 거리($Fr{\acute{e}}chet$ distance)가 궤적 쌍의 거리를 측정하는데 사용된다. 하지만 프레셰 거리는 대량의 궤적들에 대해서는 계산 시간의 소모가 심하다. 본 논문에서는 궤적들의 인접성 여부를 이산프레셰 거리를 통해 빠르게 구분하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 계산되는 거리의 정확도를 낮추는 대신 계산 속도를 높였다. 실험 결과, 제안 방법은 이산 프레셰 거리 대비 95%의 정확도와 최하 65%의 계산 감소율로 거리가 10m 이내인 궤적들을 구분할 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 추계학술대회
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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.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권2호
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• pp.169-181
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• 2008

대부분의 이동객체들은 공간 네트워크상을 움직이기 때문에, 그들의 궤적을 효과적으로 색인 검색할 수 있는 궤적 기반 색인 구조가 필요하다. 하지만 도로와 같은 공간 네트워크상의 궤적 기반 색인 구조에 대한 연구는 FNR-트리나 MON-트리와 같은 연구가 진행되었을 뿐 연구가 많이 진행되어 있지 않다. 하지만, FNR-트리나 MON-트리 또한 이동객체의 세그먼트만을 저장할 뿐 전체 궤적을 유지하지 못하여, 궤적 질의에 대해 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상의 이동객체를 위한 궤적기반 색인 구조인 TMN -Tree(Trajectory of Moving objects on Network-Tree)를 제안한다. 이를 위해, 이동객체를 공간과 시간 특성으로 분류하고, 궤적을 유지함으로써 영역질의와 궤적질의를 동시에 처리할 수 있는 색인 구조를 설계한다. 아울러, 사용자 질의를 시공간영역 내 궤적 질의, 시간영역 내 유사궤적 질의, k-최근접 질의로 분류하고, 이들을 처리하기 위한 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 궤적 기반 색인 구조가 기존의 색인구조인 FNR-Tree, MON-Tree보다 성능이 향상되었음을 보여준다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2010년도 한국우주과학회보 제19권1호
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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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.