인간이 최소 에너지를 소비하면서 자연스럽고 안정된 상태로 보행한다는 것에 착안하여, 본 논문은 인간 보행의 COG 궤적을 분석함으로써 인간형 이족로봇의 자연스러운 보행에 관한 연구를 수행한다. 이를 위해서 본 논문은 ssgittal plane과 frontal plane상의 보행 영상으로부터 계측된 COG 궤적을 고려함으로써 안정적이고 에너지를 최소화하는 자연스러운 이족로봇의 보행 패턴을 생성한다. 인간과 이족 로봇은 기구학적인 형태는 유사하지만 자유도에 있어 많은 차이를 의이기 때문에 추출된 인간 관절의 회전력을 이족로봇에 바로 적응할 수 없다. 본 논문에서는 인간의 보행패턴으로부터 계측된 각 관절의 회전력과 인간의 COG 궤적으로부터 계산된 ZMP을 이용하는 적응적 보행 패턴 생성 GA 알고리즘을 통해 5-link 이족로봇 모델의 보행패턴을 생성한다. 제안된 알고리즘은 인간의 각 관절의 회전력과 ZMP 궤적을 고려하기 때문에 인간과 같이 유연하고 에너지 소비를 최소화하는 인간형 이족로봇의 보행패턴을 생성한다. 본 논문은 역기구학을 이용한 일반적인 방법과 제안하는 방법에 의해 생성된 보행 패턴을 각각 5-link 이족로봇 모델에 적용하여 시각적인 측면과 에너지 효율측면에서 평가함으로써 제안하는 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
전북 진안 지역은 다양한 암석 종류와 더불어 발달하고 있는 불연속면의 종류 또한 다양하여, 암반 내 지하수 거동을 분석하기 위해 불연속면의 종류별 배향과 빈도를 측정하였다. 불연속면의 배향 중 주향을 방위각으로 측정하여 불연속면 궤적으로 표현하였고, 불연속면 밀도는 단위면적당 발달한 불연속면 길이의 합으로 수치화하였다. 연구 지역의 불연속면 궤적은 전체적으로 북동 방향이 우세하며, 화성암 분포 지역에서 남북 방향과 동서 방향이 우세하고, 퇴적암 분포 지역은 동서 방향과 북동 방향이 우세하게 나타난다. 불연속면의 종류 중 지층 경계와 층리 및 엽리의 우세 배향인 북동 방향과 유사한 불연속면 궤적을 보인다. 불연속면 빈도는 0.1m-1 ~ 1,000m-1로 다양한 범위를 보인다. 불연속면 밀도 분포를 불연속면 등고선도 그림으로 표현하였다. 그 결과 연구 지역의 남부와 남서부 데미샘 부근의 압쇄암과 마령면 일대의 화성암 지역, 북동부 용담댐 부근의 화성암 지역 및 북서부 운일암·반일암 부근의 화성암 지역 등이 불연속면 밀도가 100m-1 이상으로 가장 높게 나타났으나, 마이산 부근의 퇴적암 지역이 상대적으로 낮은 수치를 보였다. 기존 연구 지역의 물리탐사 및 시추조사 자료 결과와 지질구조 및 불연속면 밀도 및 궤적은 향후 암반 내 지하수 거동에 중요한 인자가 될 수 있음을 시사한다.
지형상대항법은 측정된 지형고도와 DEM(Digital Elevation Map)의 지형고도의 비교를 통해 위치보정이 이루어지는 시스템이다. 하지만 지형상대항법은 언덕과 같은 반복되는 지형과 같이 측정된 지형고도 프로파일과 후보 지형고도 프로파일이 유사할 때 다른 지형으로 오보정을 유발 할 수 있는 단점을 가지고 있어 항법 성능이 떨어지는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 관심영역 안에 주변 지형의 유사한 정도를 판단하는 영역기반 지형 기울기 험준도 지수를 적용하였고[11], 영역기반 지형 곡률 험준도 지수를 제안하였다. 제안한 지형 험준도 지수의 성능 검증을 위하여 기존의 궤적기반 지형 험준도 지수와 영역기반 지형 험준도 지수를 달착륙선의 지형상대항법에 적용한 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 기존의 궤적기반 지형 험준도 지수를 고려하였을 때 보다 영역기반 지형 험준도 지수를 고려하였을 때 지형상대항법 성능이 개선됨을 확인하였다.
최근 공공안전 분야에서 위험상황을 감지하거나 선제적인 예측을 통해 안전을 보장하기 위한 요구사항이 대두대고 있다. 모바일 단말의 보급화로 인해 다양한 센서 데이터를 융합하여 분석할 경우 데이터의 잠재적 가치를 안전보장 측면에서 활용할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 스마트폰, 웨어러블 기기 등에서 발생되는 센서 데이터를 결합하여 사용자의 이동 경로 패턴, 행동 패턴을 분석하고, 사용자의 현재 위치에서 제공하는 위치 기반 범죄 위험 데이터를 융합하여 공공안전을 보장할 수 있는 효과적인 모델링 기법이 필요하다. 본 논문은 사용자의 과거 이동 궤적의 패턴과 행동 패턴을 분석하고, 사용자 별 이동 궤적들이 동일 공간 내에 다른 사용자와의 유사도를 분석하여 안전한 경로를 추천하게 된다. 본 논문은 위치기반 멀티모달 센서 데이터를 결합하여 사용자의 안전을 보장하기 위한 위험 예측 방법을 제안한다.
현재, 센서네트워크 기술을 이용한 많은 응용들이 개발되고 있다. 이러한 많은 응용 가운데 이동객체 트래킹 기법은 중요한 이슈 중에 하나이다. 그러나 현재 이에 대한 연구는 많은 연구가 이루어지지 않은 상태이며, 존재하는 연구는 다음과 같은 2가지 문제점을 가지고 있다. 첫째, 이동객체의 트래킹을 위해 반복적으로 센서노드를 방문해야하는 오버헤드가 발생한다. 둘째, 여러 이동객체를 동시에 지원하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 시그니처 기반의 효율적인 데이터 집계를 이용한 이동객체 트래킹 기법(SigMO-TRK)을 제안한다. 이를 위해, 첫째, 공간 필터링 방법을 이용하여 효과적으로 이동객체들의 궤적을 집계하기 위한 지역적 라우팅 계층트리를 구성한다. 둘째, 시그니처를 사용하여 효율적으로 모든 이동객체들의 궤적에 대한 트래킹을 수행한다. 또한, SigMO-TRK를 확장하여 주어진 질의에 대한 이동객체의 유사궤적을 검색한다. 마지막으로, TOSSIM 시뮬레이터를 사용하여 제안하는 이동객체 트래킹 기법이 기존의 트래킹 기법보다 에너지 효율성 측면에서 우수함을 보인다.
이 논문은 효율적인 차량 이동 궤적 관리를 지원하는 e-logistics 시스템을 제안한다. 최근의 무선통신의 발전은 물류 차량의 추적, 휴대폰 사용자 위치 서비스, 위치기반 상거래를 포함한 위치기반서비스들이 등장하게 하였다. 물류 시스템은 물류 센터에서 차량과 배송품의 위치를 계속적으로 파악해야 하므로 차량 추적을 필수적으로 수반하게 된다. 좀 더 나아가서, 계속적으로 이동하는 차량과 배송품의 위치 궤적을 저장하고 관리하는 것은 효율적인 물류 계획과 배송을 지원하기 위해 필수 불가결한 요소이다. 제안된 시스템은 실세계 모바일 환경에서 물류 배송 정보의 효과적인 관리뿐만 아니라, 기존의 공간 데이터베이스가 갖는 공간객체 관리 기능을 포함한다. 또한 효과적인 물류 이동 경로 관리 및 검색을 수행하기 위하여 기존의 TB 트리의 데이터 갱신 성능을 개선하고, 다중버전 기법을 도입한 색인을 사용하였다. 제안된 시스템은 소포관제와 유사한 차량 추적 시스템, 위치기반서비스 등과 같이 실시간 모바일 환경에서 연속적으로 위치를 변경하는 이동객체 관련 분야에 적용 가능하다.
평균수명의 연장과 급속한 고령화로 고령 인구 개인의 신체적, 경제적, 사회적 여건이 상이해짐에 따라 해당 연령층을 하나의 집단으로 정의하기 어려워지고 있다. 이에 해당 연령층을 다양한 특성을 가지는 집단으로 보고, 각 특성에 따른 정책 수립이 요구되고 있다. 본 연구는 대중교통 이용 궤적 데이터인 스마트카드 자료를 활용하여 고령 인구 개인이 가지는 통행의 특성에 따라 유형을 분류하고, 유형별 통행의 시공간적 특성 분석을 목적으로 하였다. 스마트카드 자료의 전처리를 통한 개별 사용자의 통행특성을 정의하였으며, 이에 따라 유사한 통행특성을 보이는 사용자의 유형을 분류하였다. 분류된 4개 유형 중 원거리 저빈도 체류형과 근거리 중빈도 이동형 유형은 은퇴 후 여가를 위한 외부 활동 통행 특성을 보이며, 원거리 고빈도 체류형, 원거리 고빈도 이동형 그룹은 정기적 출퇴근 통행을 포함한다. 본 연구결과는 서울시 고령 인구의 유형별 특성을 고려한 교통정책 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 내용 기반 비디오 질의를 위한 데이터 모델과 검색 방법을 제안한다. 하나의 비디오를 같은 길이의 프레임(frame)들의 집합 즉 비디오-윈도우로 나눈 후에 각각의 비디오-윈도우를 다차원 공간의 한 점으로 사상시킨다. 인접한 비디오-윈도우를 연결하면 하나의 비디오는 다차원 공간에서의 하나의 궤적(trajectory)이된다. 두 비디오-윈도우의 유서성은 두 점의 유클리디안 거리로 정의되며, 비디오 단편(segment)의 유사성 비교는 궤적을 비교함으로써 검사한다. 여과(filtering), 정제(refinement)과정을 가지는 새로운 검색 방법을 개발한다. 새로운 검색 방법을 여과/정제 과정이 없는 질의 결과가 정확하고, 질의 처리 속도는 약 4.7배 향상되었다.
생활수준이 향상 될수록 로봇이 인간의 노동을 대신하는 요소는 더욱 많아지고 있다. 하지만 대부분의 로봇이 지면에 고정된 장치산업에 국한되어 있기 때문에, 폭넓은 응용가치가 기대되는 휴먼 로봇에 대한 필요성이 강조되고 있다. 휴먼로봇은 사람을 대신하기 위한 목적으로 많은 연구가 진행되고 있지만, 관련 하드웨어의 부족으로 매우 단순하고 제한적으로 적용되고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 기구학적인 메커니즘과 제어장치를 개발하여, 어깨와 팔을 3자유도 형태로 마스트 암을 구성하고, 관절변수의 특성과 엔드-이펙터 궤적실험을 통하여 사람과 유사한 동작을 재현하였다.
항목 기반의 순차 패턴 마이닝 기법들을 시공간 데이타에 적용하기 위해서는 시공간 속성 값에 대한 적절한 이산화가 필수적이다. 본 논문에서는 입력 데이타의 시공간적 상판 정보를 유지함과 동시에 데이타 수를 축소시킴으로써 마이닝 프로세스의 효율성을 높이는 이산화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 선 단순화를 사용하여 궤적에 대한 근사치를 구함으로써 마이넘 단계에서 처리할 데이터 크기를 축소시킨다. 또한 단순화 된 궤적을 유사한 시공간적 특성을 가지는 논리적 그룹으로 군집화하여 데이터의 분포를 고려한 이산화를 수행한다. 실험을 통해 제안된 기법이 마이넝 프로세스의 효율성을 높일 뿐 아니라 보다 직관적이고 해석이 용이한 패턴을 도출하는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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