• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.1
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• pp.1-10
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• 2009

One of major purposes of a RFID system is to track moving objects using tags attached to the objects. Because a tagged object has both location and time information expressed as the location of the reader, we can index the trajectory of the object like existing spatiotemporal objects. More efficient tracking may be possible if a spatiotemporal trajectory can be formed of a tag, but there has not been much research on tag trajectory indexes. A characteristic that distinguishes tags from existing spatiotemporal objects is that a tag creates a separate trajectory in each reader by entering and then leaving the reader. As a result, there is a trajectory interruption interval between readers, in which the tag cannot be located, and this makes it difficult to track the tag. In addition, the point tags that only enter and don't leave readers do not create trajectories, so cannot be tracked. To solve this problem, we propose a tag trajectory index called TR-tree (tag trajectory R-tree in RFID system) that can track a tag by combining separate trajectories among readers into one trajectory. The results show that TR-tree, which overcomes the trajectory interruption superior performance than TPIR-tree and R-tree.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.5 no.1 s.9
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• pp.65-74
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• 2003

Location-based service is an important spatiotemporal database application area that provides the location-aware information of wireless terminals via positioning devices such as GPS. With the rapid advances of wireless communication systems, the requirement of mobile application areas including traffic, mobile commerce and supply chaining management became the center of attention for various research issues in spatiotemporal databases. In this paper we present the A-Quadtree, an efficient indexing method for answering location-based queries where the movement vector information (e.g., speed and velocity) is not presented. We implement the A-Quadtree with an index structure for object identifiers as a.Net component to apply the component to multiplatforms. We present our approach and describe the performance evaluation through various experiments. In our experiments, we compare the performance with previous approaches and show the enhanced efficiency of our method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.121-123
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• 2005

최근 LBS(Location Based Service) 밑 텔레매틱스 응용의 효과적인 지원을 위해, 도로, 철도와 같은 공간 네트워크 데이터베이스에 관한 연구가 활발히 수행 중에 있다. 한편 공간 네트워크 데이터베이스에 대한 효율적인 접근을 위해, 공간 네트워크 자체의 데이터, POI 데이터, 이동 객체 데이터를 효율적으로 저장 및 색인하는 구조가 설계되었다[1]. 따라서 본 논문에서는 설계된 공간 네트워크 데이터베이스를 위한 저장/색인 구조를 구현하고 이를 공간 네트워크 자체의 데이터 검색, POI 데이터 검색, 이동 객체 궤적 검색 관점에서 성능평가를 수행한다. 아울러 기존에 연구되었던 접근 기법과 검색 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.535-536
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• 2018

이 논문에서는 스마트 블랙박스를 위한 분산 이동객체 모니터링 시스템을 개발한다. 개발하는 모니터링 시스템은 대용량의 스마트 블랙박스의 데이터를 수집, 분석, 제공하는 기능과 수집된 블랙박스 데이터를 분석하여 안전 및 경제 운행 정보를 제공한다. 또한 차량의 위치를 기반으로 현재 위치 모니터링 및 차량 궤적 조회가 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.28-30
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• 2002

시간에 따라 연속적으로 위치가 변화하는 객체를 이동체라 한다. 기존의 R-Tree를 사용한 이동체 색인에 관한 연구에서는 현재 위치 질의 시 고비용의 연산이 요구되고, 시간축의 값이 증가하는 방향으로 보고되는 이동체의 위치데이터의 특징을 고려한 노드 분할 정책이 제안되지 않았다. 이 논문에서는 이동체의 현재 위치 및 과거 위치에 대한 색인 방법인 CPTR-Tree(Current Position and Trajectory R-Tree)를 제안한다. 특히, 제안 방법에서 이동체의 현재 위치에 대한 공간차원의 PMBR(Point MBR)을 유지함으로써, 현재 위치 질의 처리시 불필요한 노드 접근 횟수를 줄일 수 있어 성능향상을 할 수 있다. 그리고, 시간축의 값이 증가하는 형태로 보고되는 이동체 위치 데이터의 특징을 고려하여 시간축 분할시 SP(Split Parameter) 분할 방법을 제공함으로써 노드 공간 활용률을 높여 색인의 크기를 줄이고, 공간축 분할시 노드 겹침을 줄이는 동적 클리핑 분할 정책을 제시하여 이동체 과거 위치 검색 효율을 높인다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.2
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• pp.176-183
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• 2003

Various techniques including histograms, sampling and parametric techniques have been proposed to estimate query result sizes for the query optimization. Histogram-based techniques are the most widely used form for the selectivity estimation in relational database systems. However, in the spatio-temporal databases for the moving objects, the continual changes of the data distribution suffer the direct utilization of the state of the art histogram techniques. Specifically for the future queries, we need another methodology that considers the updated information and keeps the accuracy of the result. In this paper we propose a novel approach based upon the duality and the marginal distribution to construct a histogram with very little time since the spatio-temporal histogram requires the data distribution defined by query predicates. We use data synopsis method in the dual space to construct spatio-temporal histograms. Our method is robust to changing data distributions during a certain period of time while the objects keep the linear movements. An additional feature of our approach supports the dynamic update incrementally and maintains the accuracy of the estimated result.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.360-362
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• 2010

축구 경기는 22명의 선수와 하나의 공을 포함하는 대표적인 이동 객체 연구의 응용분야이다. 본 논문에서는 선수와 공의 궤적정보를 분석하여 축구 경기의 전략 및 전술을 분석하기 위한 도구, 본 논문에서는 이 도구를 SATO(Soccer strategy Analysis Tool)이라 한다,를 소개한다. SATO 시스템의 부분적인 결과로, 본 논문에서는 축구 경기에서 매우 중요한 공격적인 패스를 정의하고 SATO 시스템을 통해 이를 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.33-35
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• 2012

위치 기반 서비스에 대한 활용이 증가되면서 도로 네트워크 환경에서 차량의 이동 궤적을 통해 밀집구역을 발견하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 기존 연구들은 특정 도로 세그먼트에 포함된 차량 수를 고려하여 밀집 구역을 발견하였다. 하지만 실제적인 도로 환경에서는 도로마다 다른 길이나 도로의 폭이 다르기 때문에 차량 수만으로 도로가 밀리는 구간을 발견하기에는 문제가 있다. 또한 기존 밀집 구역 발견 연구들은 도로 내 방향성을 고려하지 않는 밀집 구간을 발견한다. 따라서 본 논문에서는 기존 밀집도 기반 클러스터링 연구와는 달리 도로 내 차량 및 도로 환경을 고려하여 도로 혼잡 구간을 판별하는 기법을 제안한다. 제안하는 혼잡 구간 판별 기법은 도로 네트워크를 거리와 폭이 다른 세그먼트로 분할하여 방향성이 존재하는 각 도로 내에 차량의 속도 및 객체 포화도에 따른 혼잡 세그먼트를 추출하고, 이를 통해 혼잡 구간을 판별하는 클러스터를 수행한다. 성능 평가 결과를 통해 제안하는 기법은 혼잡 구역을 클러스터링하여 방향 별 혼잡 구간을 파악할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.12
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• pp.209-215
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• 2015

In the past, there have been many theory and algorithms for vehicle tracking. But the time complexity of many feature point matching methods for vehicle tracking are exponential. Also, object segmentation and detection algorithms presented for vehicle tracking are exhaustive and time consuming. Therefore, we present the fast and efficient two stages method that can efficiently track the many moving vehicles on the road. The first detects the vehicle plate regions and extracts the feature points of vehicle plates. The second associates the feature points between frames using dynamic programming.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.561-565
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• 2005

net-VE 환경에서 다중 사용자들이 정보를 공유하는 경우 교환되는 이벤트 트래픽을 줄이기 위하여 확장 칼만필터를 이용해 객체 이벤트의 가변적 경로예측을 한다. 다중 사용자를 지원하는 3차원 공간 정보공유는 가상환경에 대한 상태정보를 중앙 서버에서 관리하므로 일관성 유지가 용이하다는 장점이 있으나 네트워크에 과중한 부담을 주며, 메시지 병목현상, 확장성이 부족하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이동되어져온 궤적의 유클리디 실즉치와 칼만 예측치와의 오차 정보인 이노베이션을 사용하여 가변적 경로예측을 하고, net-VE 공유 및 이벤트 필터링 과정을 제안한다.