무선 센서 네트워크 환경에서 이동 객체 추적 기법은 환경 모니터링이나 군사 지역에서 적의 이동을 추적하는 실제 응용을 위한 핵심적인 기반 기술이다. 기존 연구에서는 저밀도를 갖는 실제 센서 네트워크 환경에 의해 발생되는 감지 공백 영역을 고려하지 않았다. 따라서 많은 이동 객체 추적 실패가 발생하여 에너지 소모가 증가하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 저밀도 환경과 감지 공백 영역을 고려한 이동 객체 추적 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다항 회귀 분석을 이용해 객체의 경로를 예측하여 최소한의 센서 노드를 활성화시킨다. 또한 이동 객체 추적 실패가 발생할 경우 감지 공백 영역의 경계 노드만을 활성화 시키는 객체 추적 복구 기법을 수행한다. 이를 통해, 제안하는 기법은 에너지 소모량을 줄이고 감지 공백 영역 안에서도 높은 예측 정확도를 보장한다. 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 이동 객체 추적에 소모되는 에너지를 평균 약 47% 감소시켰고, 센서 노드가 낮은 밀도로 배치된 상황에서 발생하는 감지 공백 영역에서도 평균 약 91%의 예측 정확도를 보였다.
이 논문은 영상 카메라를 이용하여 교통 객체를 인식하고자 하는 경우, 영상 내 객체 인식 정확도를 높이기 위해 소실점을 이용하여 객체에 대한 3D 바운딩 박스를 생성하는 방법이다. 최근 인공지능을 이용하여 교통 영상 카메라로 촬영된 차량을 검출하고자 하는 경우 이 3D 바운딩 박스 생성 알고리즘을 적용하고자 한다. 카메라 설치 각도와 카메라가 촬영한 영상의 방향성을 분석하여 종 방향 소실점(VP1)과 횡 방향 소실점(VP2)을 도출하고 이를 기반으로 분석 대상 동영상에서 이동하는 객체를 특정하게 된다. 이 알고리즘을 적용하면 감지된 객체의 위치, 종류, 크기 등 객체 정보 검출이 용이하고, 이를 자동차와 같은 이동류에 적용하는 경우 이를 트래킹하여 각 객체가 이동한 위치와 좌표, 이동속도 및 방향 등을 알 수 있다. 실제 도로에 적용한 결과 트래킹이 10% 향상되었으며 특히 음영지역(큰 차에 가려진 극히 적은 차량 부위)의 인식율과 트래킹이 100% 개선되는 등 교통 데이터 분석 정확성을 향상시킬 수 있었다.
GPS 및 무선 통신 기술의 발달과 무선기기의 소형화, 고속 네트워크 구축 등에 힘입어 휴대전화 사용 고객이나 차량의 위치 추적이 용이해지고 있다. 이로 인해 차량 및 고객이 변화하는 위치에 따라 적절한 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스가 활발히 연구되고 있으며, 원활한 교통 소통 및 물류 수송을 위해 차량의 위치 정보를 적절히 활용, 관리하는 차량 추적 및 관리 시스템이 개발되고 있다 또한 차량의 위치 정보 활용도가 높아짐에 따라 저장된 차량 정보를 효과적으로 검색하는 질의어도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 질의어는 대부분 설계 단계까지 진행되었으며, 단순한 공간 객체만을 다루었기 때문에, 실세계에 활용되지 못한 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 택배 차량의 위치 및 궤적 정보를 검색하고 물류 수송비용을 효과적으로 분석하기 위하여, 이동 객체 질의어를 설계하고 이를 지원하는 물류 차량 관제 시스템을 구현한다. 제시된 SQL 기반 이동 객체 질의어는 물류 관리 시스템에서 특정 구간 사이의 궤적, 특정 지점에서의 출발 및 도착 시간 그리고 불확실한 위치 추정 등과 같은 차량의 이동 정보를 분석하기 위해 사용된다. 제시된 물류 차량 관리를 위한 이동 객체 질의어는 차량의 위치 정보를 다루는 다양한 시스템에서 궤적 비용 분석 등에 활용될 수 있다.
시간이 흐름에 따라 위치가 연속적으로 변경되는 객체를 이동 객체(Moving Objects)라고 한다. 이러한 이동 객체의 대용량 궤적 정보를 효율적으로 검색하기 위해서 색인이 필요하며 대표적인 색인으로 TB-tree가 있다. 그러나 전통적인 공간 색인인 R-tree 기반의 TB-tree는 엄격한 궤적 보존 정책에 의해 레코드가 삽입될 때마다 해당 레코드의 선행자(predecessor)를 포함하는 단말 노드를 검색해야 하며, 레코드 삽입으로 인한 단말 노드 MBB의 변경을 해당 단말 노드에서부터 루트 노드까지 반영해야하는 갱신 부하를 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량 궤적 정보의 효율적인 색인을 위한 TB-tree 갱신 기법을 제안한다. 본 기법은 앞으로 삽입될 이동 객체의 궤적을 포함하는 예상된 MBB(EMBB: Expected Minimum Bounding Box)를 트리에 먼저 반영한다. 그 후 새로운 레코드가 삽입될 때마다 중간 노드의 MBB를 갱신하지 않고, 삽입되는 레코드의 MBB가 EMBB을 벗어났을 때 EMBB를 재설정하여 실제로 삽입된 레코드의 MBB와 재설정된 EMBB를 포함하도록 중간 노드의 MBB를 조정하므로 TB-tree의 MBB 조정 횟수를 줄인다. 또한 TB-tree에 선행자를 포함하는 단말 노드를 직접적(direct)으로 접근하기 위하여 별도의 선행자 테이블(Predecessor Table) 구조를 두어 레코드 삽입을 위해 선행자를 포함하는 단말 노드의 검색비용을 줄여 전체적인 색인 갱신 비용이 감소된다.
분산객체지향 시스템 구축을 위하여는 일반적인 객체지향 시스템 분석/설계 이론과 원격 프로그램 처리를 할 수 있는 미들웨어 구조를 함께 이용할 수 있어야 한다. 객체지향 시스템 구축을 위한 분석/설계 방법론은 그 종류가 많아서 현재까지도, 최적의 방법론을 선정하는데 신경을 많이 쓰고 있는 형편이다. 여기서는 객체지향 분석/설계방법론과 이의 구현을 자바(Java)에 맞추되, 일반적인 객체지향 개념을 비롯해 분산객체를 지원하는 원격 객체의 설계관련 미들웨어, 대표적인 객체지향 방법론의 비교 및 그들이 특성을 설명하고자 한다.
최근 이동전화, 와이브로, HSDPA 등 무선인터넷 기술이 발전하면서 이용자의 위치, 상황을 고려한 교통, 관광, 쇼핑 및 긴급구조 등의 맞춤형서비스들이 주목받고 있다. 이용자의 상황에 맞는 맞춤형서비스 제공을 위해서는 무선 단말기를 장착하고 이동하는 이동객체의 연속적으로 변화하는 위치 정보, 시간 정보, 그리고 속도 변화와 같은 동적인 특성 등을 종합적으로 고려해야 한다. 이 논문은 이동객체가 발생시키는 컨텍스트 처리를 위한 트리거의 유형을 정의하고 이러한 트리거를 처리하기 위한 방법들을 설계하고 이용자의 위치에 따라 정보를 제공하기 위한 이동객체의 컨텍스트 트리거를 포함하는 위치기반 푸쉬서비스 플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 휴대폰 및 텔레매틱스 단말 내장형 GPS의 Ms-assisted 측위 모드 또는 Stand-alone 측위 모드를 기반으로 단말에서 이동객체 스트립 정보를 수집하고, 이용자 단말 에이전트를 통해 이용자의 컨텍스트를 추출하여 이를 서버에 전송하도록 분산 처리 기능을 갖는다.
본 논문에서는 이동객체 수의 급증에 따른 연속 범위 질의의 효율적인 처리 방법을 논한다. 각 질의들은 관심 있는 (지리적)질의 영역 내의 이동객체들을 지속적으로 검색한다. 연속 범위 질의 결과를 최신으로 유지하기 위해, 이동객체들은 현재 위치를 보고하고자 서버와 지속적으로 통신해야한다. 그러나 연속 범위 질의 및 이동객체 수가 많아지면. 서버 작업량은 증가하고 막대한 통신비용 발생을 초래한다. 본 논문에서는 가용성 메모리와 연산 자원을 바탕으로 다음과 같은 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 Space Partitioning Query Index(SPQI)라는 질의 색인 구조를 제안한다. 이 색인 구조는 연속 범위 질의 처리에 대해, 서버가 이동객체와 효율적으로 협력하여 처리할 수 있게 함으로써 서버 작업량과 통신비용면에서 시스템 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션을 통해 SPQI의 우수성을 검증한다.
자동차, 모바일 폰, PDA와 같은 이동 객체를 모바일 데이터베이스에 정확히 색인하기 위해서는 위치 정보를 계속적으로 변경해주어야 하며 이는 많은 시간이 소요된다. 기존의 공간 색인에 관한 연구는 효율적인 검색 방법을 제시하였지만 이동체 데이터베이스에서는 질의처리의 효율성보다 이동객체의 위치정보를 빨리 획득하고, 최신 위치를 저장하는 것이 더 중요하다. 그러므로 가능한 한 정확한 현재 위치 정보를 제공해야 하는 이동체 데이터베이스를 위해서는 병렬 처리 시스템의 도입이 필요하다. 이 논문에서는 다중 처리기를 이용하여 모바일 객체를 공간 색인 하는 시스템을 제안한다. 구체적으로 데이터베이스의 변경 연산을 최소화하기 위해 이동객체의 특성을 이용한 버켓 분할 기법을 제안한다. 그리고 처리기간의 메시지 전송량을 줄이기 위한 데이터 획득 방법 및 버켓 경계 정보 전송 방법을 제안한다.
최근 GPS, 이동 전화, 무선 네트워크 등의 발달로 인해 넓은 공간상에서 시간의 흐름에 따라 변화하는 이동 객체에 대한 위치 정보를 수집하여 실생활에 활용하는 다양한 위치 기반 서비스의 사용이 늘어나고 있다. 그와 함께 대용량의 이동 객체를 빠르게 검색하기 위한 효율적인 색인 방법의 필요성이 대두 됨에 따라 관련된 많은 연구가 현재 진행 중이다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 색인 과정에서 필요한 개선된 궤적 분할 방법을 제안한다. 궤적의 적절한 분할 위치를 찾아 근사치 영역을 나타내는 최소 경계 사각형(MBR)을 만드는 과정에서 평균적인 질의의 크기를 고려하여 형성되는 확장된 최소 경계 사각형(EMBR)의 영역을 이용한다. 이에 따라 EMBR의 총면적이 최소에 가까운 분할을 만들어내어 색인 구성 후 질의 수행 과정 동안에 불필요한 탐색 공간을 감소시키는 이점을 보이게 된다. 본 논문에서 제안하는 궤적 분할방법의 우수성을 입증하기 위해 최적의 궤적 분할 방법과 기존의 궤적 분할 방법을 구현하여 각각의 EMBR 면적을 비교 분석한다. 비교 결과 제안하는 궤적 분할 방법이 기존의 방법보다 최적의 분할에 더 가까운 EMBR의 총면적을 나타내는 것을 알 수 있었다.
최근 스마트 이동단말에 장착된 영상 센서를 통해 획득한 영상에서 실시간으로 사용자의 눈을 인식하거나 시선을 추적하여 콘텐츠 제어, 행태 분석 등을 수행하는 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 기존의 영상 분석 기반 시선 추적 기술은 고가의 시선 추적기를 기반으로 하며, 추적한 시선 좌표를 통해 실제 응시객체를 분석하는 사후 작업이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 OpenCV를 기반으로 스마트 이동단말의 전면에 장착된 영상 센서에서 사용자의 눈을 인식하고, 시선을 추적한 후, 이를 실시간으로 시선 좌표와 화면의 콘텐츠 내 객체 영역을 매칭함으로써, 응시객체를 분석하는 스마트 이동단말 기반 시선 추적기를 설계하였다. 본 논문의 시선 추적기는 시선 추적을 수행하기 위해, 사용자에게 5개의 화면 교정점을 제공하고 응시하도록 하여 시선 추적 범위를 측정한다. 또한, 스마트 이동단말에 내장된 자이로스코프 센서를 통해 기울기가 변경될 시, 이를 반영하여 시선 교정을 수행하도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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