• 제목/요약/키워드: 이동 객체

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P2P를 이용한 이동 객체 궤적 분산 색인 방법 (Distributed Indices of Trajectory of Moving Objects)

  • 박경민;강혜영;이기준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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    • pp.67-70
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    • 2004
  • 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.

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비디오에서 이동 객체의 궤적 검색을 위한 시공간 색인구조 (Spatio-Temporal Index Structure for Trajectory Queries of Moving Objects in Video)

  • 이낙규;복경수;유재수;조기형
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제11D권1호
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    • pp.69-82
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    • 2004
  • 이동 객체는 시간이 변화함에 따라 공간적인 위치나 모양, 크기 등이 변화하는 특징을 가지고 있다. 이런 객체의 변화는 연속적인 움직임을 수반하고 있는데, 이것을 궤적이라 한다. 본 논문에서는 한번의 노드 접근으로 이동 객체의 궤적을 검색할 수 있는 색인구조를 제안한다. 또한 시공간 범위검색은 물론 궤적검색에 효율적인 다중복합 검색을 제안한다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 실험을 통하여 검색시간과 저장공간에 대한 성능을 여러 환경에서 비교 분석하여 기존의 색인구조들에 비해 이동 객체의 시공간 궤적검색이 우수함을 보인다.

딥러닝 객체 인식과 증강현실 기술을 적용한 개인 이동장치 HMD용 어플리케이션 설계 (Design of HMD Application for Personal Mobility Equipment using Deep Learning Object Recognition and Augmented Realism Techniques)

  • 김강규;이종명;유서연;천승현;백정윤;하옥균
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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    • pp.39-40
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    • 2022
  • 최근 전동 킥보드, 전동휠, 전기 자전거 등 개인형 이동수단(Personal Mobility)의 보급이 늘면서 관련 인명 교통사고가 급증하고 있다. 본 논문에서는 개인형 이동수단의 사용위험 및 사고 감소를 목적으로, 딥러닝 객체탐지 기술을 적용하여 다양한 위험요소를 증강현실 기술을 기반으로 한 HMD(Helmet mounted display)에 표시하는 '딥러닝 객체 인식과 증강현실을 적용한 개인 이동장치를 위한 HMD(Helmet Mounted Display) 어플리케이션'을 설계한다. 제시하는 방법은 실시간으로 수집된 전방의 실시간 영상 정보를 객체 탐지 알고리즘을 통해 위험요소 및 안전한 주행을 보조하는 객체를 감지하고 증강현실을 적용해 사용자에게 적절한 운전 보조장치 및 기능을 제공한다.

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영상의 전역 특징과 이동객체의 지역 특징을 융합한 움직임 디스크립터 설계 (A motion descriptor design combining the global feature of an image and the local one of an moving object)

  • 정병만;이규원
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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    • pp.898-902
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    • 2012
  • 실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 이용하여 움직임 분석에 적합한 디스크립터를 제안한다. 배경과 이동객체를 분리하기 위하여 배경학습을 행한다. 연속적으로 추출된 이동객체의 1차 모멘트를 이용하여 각 객체별로 이동 궤적을 추출한다. 연결 리스트를 이용하여 객체별로 추출된 1차 모멘트를 관리한다. 디스크립터는 격자 형태로 미리 지정된 9개의 지점 근방에 포함되는 이동객체의 1차 모멘트 좌표와 객체가 화면에 출현하는 시작 프레임 번호, 화면에서 사라지는 마지막 프레임 번호로 구성된다. 제안하는 전역 및 지역 특징융합 디스크립터에 의한 비디오 검색은 둘 중 하나의 특징을 사용하는 기존의 방법에 비하여 효과적임을 확인하였다.

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관성을 이용한 이동체 데이터베이스의 디클러스터링 (Declustering of Moving object database based on Inertia)

  • 서영덕;김진덕;홍봉희
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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    • pp.734-736
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    • 2003
  • 이동체의 궤적을 저장하는 대용량 이동체 DB는 대규모의 이동 객체 궤적의 효과적인 검색을 위하여 디클러스터링 기법을 통한 객체 궤적의 분산 배치가 필수적으로 요구된다. 그러나 기존 공간 객체의 디클러스터링 기법은 이동체의 특성과 시간 영역에 대한 고려 없이 디클러스터링을 수행한다. 또한, 단순히 현재 시점에서 색인 노드의 공간 관련성안을 판단의 근거로 삼고 있어서 효과적인 디클러스터링이 되지 않는 단점이 있다. 이러한 이유로 이동체 데이터베이스에서 빠른 질의 수행을 위한 디클러스터링 기법이 필요하다. 이 논문에서는 이동체 궤적에 대한 질의 시 빠른 응답 시간을 얻고 전제 시스템의 처리율 향상을 위한 디클러스터링 방법을 제시한다. 제시되는 방법은 이동체의 진행 방향에 대하여 이동 시간에 의한 이동 궤적의 관성을 정의하고, 이를 색인의 노드 단위로 확장한 노드의 관성을 정의한다. 정의된 관성을 이용하여 이동체 궤적의 노드가 저장될 디스크를 정의함으로써 궤적 데이터의 디클러스터링을 효과적으로 수행할 수 있다.

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시공간 이동 패턴 추출을 위한 효율적인 알고리즘 (An Efficient Algorithm for Spatio-Temporal Moving Pattern Extraction)

  • 박지웅;김동오;홍동숙;한기준
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.39-52
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    • 2006
  • 최근 들어 이동 객체의 이력 (history) 데이타에서 이동 객체의 이동 패턴, 즉 연속되는 시간 영역에서 반복적으로 발생되는 공간 이동 경로와 같은 다양한 지식을 추출하여 활용하는 응용 서비스의 활용성이 점점 증대되고 있다. 그러나 기존의 이동 패턴 추출 방법은 최소지지도(minimum support)가 낮은 경우에 많은 수의 후보 이동 패턴이 생성되고 이로 인하여 수행 시간과 소요 메모리가 급격히 증가하게 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 대용량의 시공간 데이타 집합으로부터 이동 객체의 이동 패턴을 효율적으로 추출하기 위한 STMPE(Spatio-Temporal Moving Pattern Extracting) 알고리즘을 제안한다. STMPE 알고리즘은 시공간 데이타를 일반화시킴으로서 메모리 사용량을 최소화할 수 있으며, 단기 이동 패턴을 작성하여 유지하기 때문에 데이타베이스 스캔 횟수를 최소화할 수 있다. STMPE 알고리즘은 모든 부분에서 시간 정보를 갖는 다른 시공간 이동 패턴 추출 알고리즘보다 최소지지도가 낮아질수록, 이동 객체의 수가 증가할수록, 시간 분할 횟수가 많아질수록 더욱 뛰어난 성능을 보였다.

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위치기반서비스를 위한 이동 객체 관리 시스템 (A Moving Object Management System for Location Based Service)

  • 안윤애
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제4권12호
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    • pp.986-998
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    • 2003
  • 이동 객체 관리 시스템은 사람, 동물, 자동차, 휴대용 단말기 등과 같이 시간에 따라 연속적으로 위치를 변경하는 시공간 데이터를 관리하며, 차량 추적 시스템, 디지털 전장, 동물 서식지 관리등과 같은 위치기반서비스에 적용된다. 기존의 이동 객체 관리 시스템은 이동 객체의 불확실한 위치 추정 기능을 제공하지 못하며, 실시간 환경에서 발생되는 위치 정보의 손실을 처리하지 못한다 이로 인해 사용자가 요청하는 질의에 응답하지 못하거나 부정확한 질의 처리 결과를 제공하는 문제점이 발생된다. 이 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 이동 객체 관리 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 시간에 종속적인 위치 변화 함수를 이용하여 이동 객체의 과거 및 미래의 위치 정보를 함께 처리할 수 있다. 또한, 실시간 환경에서 발생되는 이동 객체의 위치 정보 손실을 보완하기 위한 위치 정보 트리거링 기법을 제안한다. 마지막으로, 제안 시스템을 PDA 기반의 차량 검색 시스템에 적용 및 구현한다 이로 인해 제안 시스템이 위치기반서비스에 적용 가능함을 보인다.

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기호공간에서 이동객체 스트림 데이터의 연속 시공간 셀프조인 질의 (Continuous Spatio-Temporal Self-Join Queries over Stream Data of Moving Objects for Symbolic Space)

  • 황병주;이기준
    • Spatial Information Research
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    • 제18권1호
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    • pp.77-87
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    • 2010
  • 시공간 조인은 이동객체와 같이 시공간의 특성을 가지는 데이터를 처리할 때 요구되는 중요한 연산자로, 이동객체들의 움직임을 분석하거나 이동객체들의 시공간적 패턴을 찾는 것과 같이 다양하게 활용된다. 현재까지 실외공간에서의 시공간 조인 질의에 관한 연구는 많이 진행되어왔다. 최근에는 실내측위기술이 발전함에 따라 실외뿐만 아니라 실내에서도 다양한 위치기반 서비스가 점진적으로 제공되고 있으며, 특히 이동객체를 중심으로 다양한 응용 서비스들을 필요로 하게 된다. 하지만 실내공간에서의 시공간 조인에 관한 연구는 아직 전무하다. 본 논문에서는 실내공간에서 실시간으로 갱신되는 이동객체에 대한 연속 시공간 셀프조인 질의와 질의처리 방법론을 제안하였다. 연속 시공간 셀프조인 질의는 주어지는 특정 시간과 공간의 조건을 만족하는 모든 쌍들을 시간이 지남에 따라 지속적으로 갱신하는 질의이다. 본 논문에서는 방이나 복도와 같이 특정한 기호를 중심으로 이동객체의 위치를 표현하며 이러한 특징을 가지는 공간을 기호공간이라 한다. 그리고 방대한 스트림데이터를 효과적으로 필터링하고 관리하기 위한 후보쌍 버퍼 테이블이라는 자료구조와 이를 활용한 질의처리 방법론을 제안하였으며 실험을 통해 타당성을 검증하였다.

프레임 블록화와 객체의 이동을 이용한 샷 전환 탐지 알고리즘 (A shot change detection algorithm based on frame segmentation and object movement)

  • 김승현;황두성
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.21-29
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    • 2015
  • 본 논문에서는 프레임 블록화와 이동블록 간 객체 이동을 이용한 샷 전환 탐지 알고리즘을 제안한다. 객체의 급격한 이동을 탐지하기 위해 연속 프레임의 현재 블록의 대각선상에 위치한 이동 블록을 정의하고 블록 히스토그램을 비교한다. 제안 방법은 두 연속 프레임 내 블록 간 객체 이동 여부를 검사하며, 객체 이동 블록 정보를 가지고 프레임 간 샷 전환 탐지를 예측한다. 현재 프레임의 블록이 다음 프레임의 이동 블록과 비교 시, 블록 히스토그램이 사용되며 샷 전환 임계값은 Otsu 임계값 방법을 이용하여 자동으로 선정한다. 제안 방법은 영화, 드라마, 애니메이션, 국가기록원 소장 영상 등과 같이 다양한 흑백 또는 칼라 영상에 대해 테스트되었다. 실험결과 제안하는 방법은 기존의 알고리즘과 비교 시 탐지율을 높일 수 있었다.

위치 기반 서비스를 위한 이동 객체의 시간 패턴 탐사 기법 (Temporal Pattern Mining of Moving Objects for Location based Services)

  • 이준욱;백옥현;류근호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제29권5호
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    • pp.335-346
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    • 2002
  • 위치 기반 서비스는 이동중인 사용자에게 위치와 관련된 정보를 제공한다. 최소한의 자원으로 사용자에게 유용한 정보를 개인화하여 제공하는 것은 위치 기반 서비스가 가져야 할 필수적인 기능이다. 이 기능은 데이타 마이닝을 통해 실현될 수 있다. 하지만 기존의 데이터 마이닝 연구는 시간 및 공간 속성을 동시에 고려하고 있지 않다. 따라서 시간에 따라 공간 위치 속성이 변경되는 특성을 갖는 위치 기반 서비스의 대상에는 적절하지 않다. 이 논문에서는 시간 및 공간 속성을 가지는 이동 객체의 위치 데이타로부터 유용한 시간 패턴을 탐사하기 위한 새로운 데이타 마이닝 기법을 제안하였다. 평면 상에서 좌표로 표현되는 이동 객체의 위치 정보를 일반화하기 위하여 contains와 같은 공간 연산을 사용하였다. 또한 이동 패턴 탐사 시 실제 유효한 시퀀스를 만들기 위해 객체의 위치 사이에 시간 제약조건을 적용하였다. 이렇게 생성된 이동 객체 위치의 시퀀스로부터 빈발 이동 시퀀스를 구하여 시간 패턴을 생성하였다. 제안한 기법은 기존과는 다른 시, 공간적 접근을 취함으로써 시간과 공간 의미가 중요시되는 위치 기반 서비스에 적합한 새로운 유형의 지식을 제공할 수 있다.