사물인터넷 기기를 이용한 감시 시스템에 대한 연구가 증가함에 따라 특정 객체의 위치를 추적하는 연구의 필요성이 높아지고 있다. 빠른시간 안에 실시간으로 객체의 이동을 감지하고 이동 경로를 예측하는 것을 목표로 한다. 움직이는 객체를 명확하게 인식하고 검출하는 연구는 많이 이루어졌지만 객체를 인식하는 카메라 간의 정보의 공유를 필요로 하지 않는다. 본 논문에서는 카메라의 기기정보와 카메라에서 촬영하는 영상정보를 이용하여 객체의 이동반경을 예측하고 반경 내의 카메라에 대해 정보를 공유하여 객체의 이동 경로를 제공한다.
자동차, 모바일 폰, PDA와 같은 이동 객체를 모바일 데이터베이스에 정확히 색인하기 위해서는 위치 정보를 계속적으로 변경해주어야 하며 또한 많은 시간이 소요된다. 이 논문에서는 효율적인 모바일 지도 서비스를 위한 이동 객체의 공간 색인 기법을 제안한다. 구체적으로 각 이동 객체의 위치 변경 보고 즉시 병경하는 방법과 일정 주기마다 전체 객체에 대해 재색인하는 방법의 장단점을 분석하고, 데이터베이스 변경 횟수의 최소화를 위해 이동체의 특성을 감안한 새로운 버켓 분할 방법을 제안한다. 이동 객체 환경에서의 실험 결과는 제안한 방법론이 모바일 지도 서비스에 적합함을 보여준다.
최근 이동 통신 기술의 급속한 발달로 인해 휴대폰, PDA 등과 같은 휴대용 단말기의 사용이 보편화 되고 있다. 따라서 이동 객체의 시간에 따른 공간적인 위치정보를 활용하여 다양한 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스(Location-Based Service)에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 위치 기반 서비스의 효율적 제공을 위하여 시간에 따라 지속적으로 변하는 이동 객체의 대용량 시공간 정보를 신속하게 저장, 관리, 검색할 수 있는 인덱싱 및 질의 처리 기술이 수반되어야 한다. 본 논문에서는 대용량 이동 객체 데이터베이스를 대상으로 한 효율적인 인덱스 구축을 위한 데이터 압축 표현 방식에 대하여 논한다. 이를 위해 본 논문에서는 기존의 주요 연구에서 2 차원 공간 좌표 (X, Y)로 표현되던 이동 객체의 공간 정보를 계층적 구조를 갖는 행정구역에 기반하여 1 차원의 공간 정보로 압축 표현하는 방식을 제안한다. 이를 이용하여 대용량의 공간정보를 저장하고 있는 이동 객체 데이터베이스의 인덱스 크기의 감소 및 질의 처리 시간의 향상 효과를 얻을 수 있다. 또한, 제안된 방식은 2 차원 공간 좌표를 1 차원의 행정구역 기반의 위치정보로 표현하기 때문에 이로 인한 데이터 손실이 발생할 수 있으나, 일정 공간 내의 객체분포를 필요로 하는 교통 상황 파악, 근사적(approximate) 공간 정보를 필요로 하는 사람${\cdot}$차량 위치 추적 서비스와 같은 위치 기반 서비스를 신속하게 처리하는데 유용하게 사용될 수 있다.
실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 분석하는 시간적 히스토그램 기반의 행동패턴분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 추적 및 분석을 위해 배경과 이동객체를 분리하는 배경학습을 행한다. 배경학습으로 추출된 이동객체는 무게중심 및 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별 추적을 행한다. 추적된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 좌표정보, 크기정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 시간적 히스토그램은 x, y좌표와 시간을 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동패턴을 파악한다. 시간적 히스토그램 기반 행동패턴분석시스템은 자체 수집한 데모영상에 대한 실험을 통해 초당 45~50 fps의 높은 처리속도를 유지하며 95%이상의 높은 추적율을 확인하였다.
본 논문에서는 도로 네트워크에서 이동하는 객체들의 미래 경로를 예측하는 방안에 대하여 다룬다. 기존의 대부분 미래 예측 기법들은 유클리드 공간에서 이동하는 객체들을 대상으로 한다. 그러나 텔레매틱스 등 다양한 응용에서 객체들은 도로 네트워크 상에서 이동하는 경우가 많으므로 이를 위한 미래예측 방법이 요구된다. 본 연구에서는 질의 객체의 현재까지의 이동 궤적과 유사한 경향을 가지는 과거 궤적들을 분석함으로써 이 객체의 미래 경로를 예측하는 기법을 제안한다. 우선, 도로 네트워크의 특성을 반영하여 궤적들의 유사도를 측정하는 새로운 함수를 제안한다. 이 함수를 이용하여 주어진 이동 객체의 미래 경로를 다음과 같이 예측한다. 먼저, 이동 객체 데이터베이스 내의 과거 궤적들을 대상으로 주어진 질의 궤적과 유사한 부분 궤적을 갖는 후보 궤적들을 검색한다. 그 다음, 검색된 후보 궤적들의 현재 위치 이후부터 목적지까지의 이동 경로를 분석함으로써 객체의 미래 이동 경로를 예측한다. 작은 차이를 갖는 이동 경로들을 같은 그룹으로 간주함으로써 경로 예측의 정확성을 높이는 방안을 제안한다.
이 논문은 질의와 검색 대상 객체가 모두 이동 객체인 경우, 즉 3 차원 폴리라인(polyline) 형태의 경로를 가지는 객체들 간의 연속(continuous) 최근접 질의 처리에 유용한 기법을 제안한다. 질의경로를 따라 객체를 탐색해가면서 질의에 대한 최근접 정보가 변하는 시점을 찾는 것이 목적인 연속 최근접 질의 처리는 전체 질의 경로에 올바른 최근접 정보 리스트를 제공하지만, 기존의 방법들은 검색 대상 객체가 동적인 경우에 적용되기에는 시간에 따라 움직이는 객체의 위치변화를 처리하지 못하고, 질의 시점과 대상 객체간의 시점을 연관시키기 어렵다는 문제점들을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터 객체들의 궤적 정보는 STR 트리로 유지하고, 질의 경로 세그먼트와 질의의 시간 인터벌에 포함되는 데이터 객체 세그먼트 모두에 대해 추출시간(sampling time) 선택, 스윕라인(sweep line) 적용, 위치 추정 함수 이용 등의 단계를 처리함으로써, 이 문제를 해결하고 질의 경로 전체에 정확한 최근접 객체 정보 리스트를 제공한다. 제안된 기법은 물류정보시스템, 국방정보시스템, 기상, 교통 등 시공간 이동 객체의 질의를 다루는 시스템에 적용할 수 있다.
이동객체 응용은 빈번하게 변경되는 이동객체의 위치정보를 효과적으로 처리할 수 있는 색인구조를 필요로 한다. 이동객체의 위치를 색인하기 위해 제안된 색인기법들은 대부분 R-트리를 기반으로 하고 있다. R-트리는 변경보다는 검색 연산의 성능에 초점이 맞추어진 색인구조이어서 잦은 변경을 다뤄야 하는 이동객체의 응용에 적합하지 않은 측면이 있다. 일부 연구에서는 R-트리의 변경 연산 성능을 향상시키기 위한 연구를 진행한 바 있다. 하지만, 변경 연산의 성능이 개선되었다 하더라도 R-트리가 기본적으로 내재하고 있는 동시성 제어기법 문제(동시성 제어 기법의 비효율성과 안정성) 때문에 R-트리 기반의 색인기법을 실제 응용에서 쓰는 데는 여전히 문제가 있다. 이 논문에서는 B+-트리와 힐버트 곡선 (Hilbert Curve)를 기반으로 하는 새로운 이동객체 색인 기법을 제안한다. 기존에 제안된 B+-트리 기반의 색인기법과는 다르게 이 논문에서는 힐버트 커브의 해상도(또는 차수, order)를 객체의 분포도와 개수에 따라서 가변적으로 적용하는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 제안하는 색인 기법이 응답시간과 처리율 측면에서 기존 색인기법에 비해 우수함을 보인다.
최근 비디오 데이타의 사용이 증가되면서 비디오 데이타에 포함된 이동 객체에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비디오 데이타에 포함된 이동 객체는 시간의 변화에 따라 시각적 특징, 공간적인 위치가 변화한다. 또한 이동 객체는 다른 객체 또는 사건과 연관되어 나타난다. 본 논문에서는 비디오 데이타에서 이동 객체에 대한 내용 검색을 지원하기 위한 모델링과 다양한 검색 유형을 제안한다. 제안하는 모델링은 시간의 변화에 따른 객체의 시각적 특징, 이동 궤적 그리고 연관된 의미적 내용을 표현한다. 이를 통해 다양한 검색 유형을 지원한다. 이를 위한 다양한 검색 연산자를 제안한다. 제공하는 모델링의 우수성을 입증하기 위해 검색 시스템을 구현하고 제공되는 질의 유형 관점에서 기존의 기법들과 비교한다. 제안하는 기법은 기존 검색 기법에서 제공하지 않은 다양한 유형의 검색을 지원하며 검색 처리의 효율성을 향상시킨다.
본 논문은 궤적을 군집화하여 혼잡한 영상에서 이동 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 외형 정보에 기반한 기존의 방법들과는 달리 객체의 움직임 정보만을 이용해 이동 객체를 검출한다. 이를 위하여 입력 영상의 매 프레임에서 특징점을 추출하며, 인접한 프레임간의 추적 과정을 통하여 특징점들의 궤적을 생성한다. 동일 객체에서 얻어진 궤적들은 유사한 움직임을 보일 것이라는 가정 하에 군집화 과정을 통하여 이동 객체를 검출한다. 궤적들의 군집화를 위하여 특징점 간의 위치, 움직임, 연속성에 기반한 에너지 함수로 궤적 간 유사도를 측정하였으며, conditional random fields (CRFs)를 이용하여 최적의 군집을 결정하였다. 기존의 궤적 군집화를 통한 이동 객체 검출 방법이 군집화 과정에서 한번 잘못 분류된 궤적은 잘못된 결과를 생성하는 것과는 달리, 제안한 방법에서는 군집화가 CRFs 상에서 에너지 최소화에 의해 수행되기 때문에 잘못 분류된 궤적이 반복 과정에서 다시 올바른 군집으로 재배열되는 것이 가능하다. 제안한 방법의 성능 측정을 위하여 서로 다른 혼잡도를 가지는 세 개의 영상을 이용하였으며, 약 94%의 검출률과 7%의 허위 경보율을 나타내었다.
본 논문에서는 휴대용, 착용형 정보기기를 사용하는 이동컴퓨팅 (Mobile Computing) 환경에서 편리하게 정보를 교환하기 위한 새로운 사용자 인터페이스를 제안한다. 제안하는 사용자 인터페이스는 기존의 Drag and Drop 인터페이스를 확장한 것으로 한 시스템 내에서의 객체 전달에서 벗어나 시스템간 객체 단위의 정보 전달 기능을 제공한다. 사용자들은 내부 네트워크 작업 및 시스템 작업을 고려하지 않고 단순히 한 시스템에서 펜으로 전송할 객체를 선택하고 다른 시스템에 펜을 갖다 놓으면 객체가 전송된다. 이러한 개념을 바탕으로 Ad-hoc 네트워크 환경에서 이동 정보기기간 객체 전달을 위한 사용자 인터페이스 방식과 지원하는 시스템 구조를 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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