본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.
이동객체 추적은 컴퓨터 비전 분야에서 오랜 시간 동안 연구가 진행되어 온 분야로 자율주행이나 운전 보조 시스템 등의 시스템에서 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 이동객체 추적 기술은 일반적으로 객체를 검출하는 검출기와 검출된 객체를 추적하는 추적기의 결합으로 이루어져 있다. 검출기는 다양한 데이터셋이 공개되어 사용되고 있기 때문에 쉽게 좋은 모델을 학습할 수 있지만, 추적기의 경우 상대적으로 공개된 데이터셋도 적고 직접 데이터셋을 구성하는 것도 검출기 데이터셋에 비해 굉장히 오랜 시간을 소요한다. 이에 검출기를 따로 개발하고, 별도의 추적기를 학습 기반이 아닌 방식을 활용하여 개발하는 경우가 많은데 이런 경우 두 개의 시스템이 차례로 작동하게 되어 전체 시스템의 속도를 느리게 하고 앞단의 검출기의 성능이 변할 때마다 별도로 추적기 또한 조정해줘야 한다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 검출용 데이터셋만을 사용하여 검출과 추적을 동시에 수행하는 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 데이터 증강 기술과 샴 네트워크를 사용하여 단일 이미지에서 객체를 검출 및 추적하는 방법을 연구하였다. 공개 데이터셋에 실험을 진행하여 학습 결과 높은 속도로 작동하는 이동객체 검출 및 추적기를 학습할 수 있음을 검증하였다.
자율주행 자동차 개발 연구가 활발히 진행됨에 따라 객체 검출기의 성능이 중요하게 되었다. 딥러닝 기술의 발전하면서 객체 검출기의 성능도 큰 발전을 이루었다. 그에 따라 도로 위 차량 검출기의 성능도 발전하고 있으나 평상시 낮 도로상황에서 잘 동작하던 모델은 안개가 끼거나 밤 상황이 되면 제대로 동작하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이유는 딥러닝 모델이 학습할 때 사용한 데이터셋의 정보에 따라 특정 도메인에 편향된 특성을 학습하기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 객체 검출 신경망에 도메인 판별기를 적용하여 이와 같은 도메인 이동 문제를 극복하는 모델을 제안한다. 모델의 성능을 Cityscapes 데이터셋과 Foggy Cityscapes 데이터셋을 사용하여 평가한 결과, 기존의 특정 도메인에서 학습한 모델보다 제안하는 모델의 검출 성능이 개선된다는 것을 확인하였다.
이동 객체의 위치 정보는 현재 위치뿐만이 아니라 과거 움직였던 궤적 데이터 역시 데이터마이닝과 같은 응용분야에서 중요하다. 대부분의 기존 연구에서 사용하는 GPS(Global Positioning Service) 위치정보는 이 차원 유클리디안 공간의 한 점과 시간만으로 표현된다. 우리는 이러한 표현이 가지는 내재적인 문제점들을 지적하고 이를 해결할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 본 논문에서 우리는 이동 객체의 움직임은 기본속도모델을 따라 움직인다고 가정하고 이틀 이용하여 다양한 움직임의 형태를 표현하고 이러한 표현에 의하여 달성할 수 있는 저장 및 처리의 효율성에 대하여 연구한다. 실제 데이터를 이용한 분석에서 우리는 이동 객체가 우리가 제시하는 속도 모델에 따라 움직인다는 사실을 보여주고, 제시하는 표현 방법이 저장뿐만이 아니라 성능적인 면에서도 기존 GPS 위치정보 표현보다 월등하다는 사실을 보여 준다.
이동 단말기에서 실시간 데이터 제공을 위하여 대부분의 객체 위치 추적 시스템은 GPS 기반의 추적 기법을 사용하고 있으나, 본 논문에서는 위치 트리거 모델을 제안하여 객체의 이동 위치에 따른 시점과 위치 특성과 같은 지능적 정보를 통한 효율적 저비용의 위치 추적 기법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 위치 트리거 모델은 객체 정보의 흐름에 대한 실시간 모니터링과 예외상황 발생 시 지능화된 경고/조치, 최적화된 이동 경로 수립 및 계획의 동적/지능적 재조정을 위한 객체추적 및 이동의 최적화를 목표로 하는 시스템을 구성하기 위해 사용될 수 있다.
수십, 수백만의 이동 객체가 존재하는 환경에서 전체 이동 객체의 궤적을 중앙 서버가 모두 관리하는 것은 적절한 접근 방법이 아니다. 통신 메시지들이 서버에 집중되기 때문에, 높은 네트워크 대역폭, 처리 능력, 그리고 방대한 저장 공간을 보유한 서버를 필요로 하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 중앙 서버없이 각각의 이동 객체들이 자기 자신의 궤적을 관리하는 방식을 통해 앞서의 문제를 해결하려한다. 중앙 서버없이 데이터가 네트워크에 분산되어 있는 경우, 특정 데이터에 효율적으로 접근하기 위해서는 색인이 필요하게 되는데, 본 논문에서는 헤더 객체와 헤더 검색 트리라는 것을 정의하여 IPv6의 모바일 IP를 이용한 P2P방법으로 영역 질의, 최근접 질의, 궤적 질의 처리를 할 수 있는 모델을 제시한다.
지리 객체는 3차원 공간으로 구성되기 때문에 정확한 표현을 위하여 3차원 좌표계를 사용하여야 한다. 이 논문에서는 3차원+temporal 객체 모델을 정의하기 위해 2차원 공간으로 제한되어 있는 개방형 지리 데이터 모델을 3차원 공간과 유효 시간으로 확장하였다. 이러한 모델 설계 방법은 개방형 모델을 사용하는 타 시스템과의 호환성을 보장한다. 또한 이력 객체와 이동 객체를 함께 고려하여 두 종류의 시공간 객체에 대한 관리를 가능하게 하였다. 여기에서 제안된 3차원+temporal 객체 모델은 OLE/COM 기법을 사용한 3차원+temporal 객체 컴포넌트로 구현하였다. 이를 위해 제안한 객체 모델을 기반으로 컴포넌트의 인터페이스 구조를 정의하였다. 이 컴포넌트의 사용 예를 보이기 위해 3차원 시공간 데이터를 대상으로 하는 데이터 소비자를 구현하였다. 이와같은 컴포넌트는 기존의 시스템에 제안된 모델을 적용하기 위한 비용과 노력을 최소화하는 해결책으로 사용될 수 있다.
최근 전염성이 높은 COVID-19 바이러스의 영향으로 접촉자 추적에 사용할 수 있는 시공간 궤적에 대한 중요성이 커지고 있다. 시공간 궤적은 객체가 이동한 시간 및 공간 데이터를 저장한다. 본 논문에서는 이동 객체의 시공간 궤적에 대한 질의 처리를 제안한다. 이동 객체의 시공간 궤적 모델은 위치를 저장하기 위하여 포인트 형태의 공간 데이터를 가지고 타임스탬프 형태의 시간 데이터를 가진다. 궤적 질의는 같은 버스에 탑승하여 서로 밀접하게 접촉한 사용자들의 쌍을 검색하는 질의이다. 궤적 질의를 처리하기 위하여 데이터셋으로는 마이크로소프트의 Geolife 데이터를 사용한다. 제안된 궤적 질의 처리는 궤적 데이터를 날짜별로 나누고 각 날짜에 대해 사용자의 궤적들이 근처에 있었는지 검사하고 접촉자들에 대한 정보를 결과로 생성한다.
본 논문은 도로 네트워크에서 연속적으로 발생하는 이동객체의 위치정보를 효율적으로 보고, 저장하는 방법을 제안한다. 또한 저장된 위치정보를 기반으로, 과거의 궤적정보를 정확히 추정하고, 추정된 이동객체의 궤적을 사용하여, 과거 임의의 시점에서 이동객체의 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 도로 네트워크에서의 이동객체 및 도로 네트워크의 데이터 모델을 정의하고, 이동객체의 위치정보 저장 및 추정을 위한 전체적인 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크 하에서 Dijkstra의 최단경로 알고리즘을 이용하여 위치 정보를 효율적으로 저장 및 추정하는 방법을 제안한다.
최근 모바일 컴퓨팅 환경의 발달로 다양한 모바일 장비들이 보급되고 있다. 특히 GPS가 탑재된 모바일 장비들의 보급이 활발해지면서 위치정보를 이용한 다양한 응용서비스들이 생겨나고 있다. 이 논문에서는 연속적인 시간에서 획득한 이동객체 위치 정보들의 집합, 즉 이동객체의 궤적을 저장, 관리하기 위한 시스템 모델 및 대용량 이동객체 데이터를 빠르게 질의할 수 있는 UDF (User-Defined Functions) 기반 궤적 인덱스 기법과 질의 선 실체화 테이블 기법을 제안하고 실험을 통해 각 기법들의 성능을 비교 평가한다. 실험에서 질의 선 실체화 테이블 기법이 UDF 기반 궤적 인덱스 기법보다 실행시간에서 약 1.2배 빠른 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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