현실 세계에서 자동차, 비행기, 태풍의 이동 등과 같이 시간에 따라 연속적으로 위치 및 모양이 변화하는 객체를 이동 객체라 한다. 이와 같은 이동 객체 정보를 다루기 위해서는 연속적으로 변화하는 정보를 저장해야 하며, 이로 인해 대용량 정보를 효과적으로 다루기 위한 색인이 필요하다. 특히, LBS를 제공을 위한 GPS 환경에서의 차량 관리 시스템 등에서는 이동 객체 관리를 위해 빠른 검색을 필요로 한다. 그리고, 기존의 이동 객체 색인은 대부분 R-트리의 구조를 가지기 때문에, 데드 스페이스 및 오버랩 등 R-트리의 문제점을 갖게 되고, 고려하는 초점에 따라 이 문제가 더 커진다. 따라서, 이 논문에서는 PDA를 활용한 차량 추적 시스템을 개발하고, R-트리의 문제점을 해결하기 위한 MP-트리 노드 연산 기법을 제안한다. 제안된 노드 연산 기법은 하위 노드의 경계 정보를 순서대로 저장함으로써, 데드 스페이스 및 오버랩으로 인한 불필요한 검색 비용과 분할 비용을 줄이고, 특정 시점 질의 및 시공간 범위 질의를 효과적으로 처리한다. 기존 이동 객체 색인과 비교한 실험으로부터 이동 객체 질의 처리 및 공간 활용에 대해 노드 연산이 유용하게 쓰임을 확인하였다.
지금까지 지리 데이터를 다루는 다양한 시스템들은 서로 독립적으로 개발되어 왔다. 최근에는 이러한 시스템에 분산되어 있는 방대한 양의 데이터에 대한 상호 운용성이 요구되고 있으며 이를 지원하기 위해 개방형 GIS 명세서의 2 차원 공간 모델을 확장한 3 차원 시공간 데이터 모델을 제안하였다. 또한 제안된 모델을 컴포넌트 형태로 제공함으로써 컴포넌트의 장점인 확장성과 재사용성을 그대로 수용하였다. 특히 제안된 모텔에서의 이동 객체는 이력 객체와 동일한 자료 구조로 저장되므로, 이동 객체의 경우 시간에 따른 연속적인 데이터의 변화를 표현하기 위해 각 버전간의 관계에 대한 정의가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 3 차원 시공간 상에서 이동 객체를 이동 점 계열의 객체와 이동 영역 계열의 객체로 나누어 논의하고, 이동 객체의 시간적 특성과 공간적 특성에 따른 변화를 효율적으로 표현하기 위한 내부 구조를 설계하였다.
최근 위치 측위 기술의 발달 및 GPS 기술의 상용화로 인해 무선 통신 기기의 보급이 증가하면서 다양한 위치 기반 서비스 개발을 위한 노력이 활발히 진행되고 있다. 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이동 데이터로부터 의미있는 지식인 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들 중 일부는 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나 또는 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 전체 이동 패턴들 중 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 이동 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 지점들에 대한 스케줄링 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간 속성들을 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 객체의 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 시간 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로를 결정하는 알고리즘으로, 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려한 위치 일반화를 수행하여 보다 효과적으로 이동 패턴을 탐색할 수 있다.
최근접 질의 (NN: Nearest Neighbor Query)는 질의 요청자와 가장 가까운 곳에 위치한 대상 객체를 검색하기 위한 질의로서, 이 질의 방법을 실세계 이동 객체에 바로 적용하였을 경우, 실세계의 도로정보를 고려하지 않아 적절한 결과를 제공하지 못한다. 예를 들어, 사용자의 이동 방향과는 반대 방향에 위치한 객체가 질의 결과로 반환 될 경우, 사용자가 검색된 객체에 접근하기 위한 시간과 비용이 증가하는 문제가 발생한다. 또한 질의 객체와 대상 객체가 모두 이동할 경우에는 일정시점에서 질의한 결과는 조금만 시간이 지나면 유효하지 않게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 질의 객체와 데이터 객체가 모두 이동 객체인 경우에 적합하게 사용될 수 있도록 이동체의 궤적 정보를 방향정보 가중치로 환산한 근접 질의처리 방법을 제안한다.
본 논문은 비디오 시퀀스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동 객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다. 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 입계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소 단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀀스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.
이동객체란 시간에 따라 객체의 공간속성이 연속적으로 변하는 객체를 말한다. 기존의 데이터베이스를 이용하여 이를 관리할 경우, 단순히 객체의 현재 위치정보만을 저장하므로 과거 및 미래의 위치정보를 제공하지 못하는 단점을 가진다. 따라서 이 논문에서 제안한 이동 객체 관리 및 위치 예측기는 과거 이력질의 뿐만 아니라 샘플링되지 않은 객체의 위치를 보간법을 사용하여 계산한다. 그리고 객체의 행위정보를 저장하고 시간에 대한 함수를 사용하여 가까운 미래에 대한 이동객체의 향후위치를 사용자에게 제공하는 하는 특징을 가진다.
본 논문에서는 차영상 기법을 이용하여 이동하는 객체를 탐지하고 계수하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라를 통해 들어온 입력 영상과 배경의 차이를 통해 객체를 탐지하고 객체의 움직임을 분석하여 이동 객체를 계수한다. 실험 결과를 통해 물체의 이동 객체의 탐지 및 계수가 이루어짐을 확인 할 수 있다.
현재 모바일 환경에서 위치 데이타를 활용하는 LBS(Location Based Services)나 Telemetics 같은 분야가 새로운 화제로 대두되었으며, 관련된 다양한 이동 객체 관리 시스템이 국내외에서 개발되고 있다. 이러한 시스템은 위치 데이타의 효율적인 저장 및 검색을 지원해야 하며, 또한 저장 및 검색의 효율성과 안전성을 검증하기 위해 다양한 데이타 셋을 이용한 테스트 및 성능 평가가 요구되고 있다. 그리고, 이 경우에 특정 상황을 가정한 임의 데이타 셋보다 실제 환경에 가까운 데이타 셋을 이용한다면 보다 정확한 테스트와 성능 평가가 가능할 것이다. 본 논문에서는 이러한 필요성을 해결하기 위해 실제 환경에서의 지형 지물과 같은 다양한 고정 객체와 지형 지물상에서 이동하는 다양한 이동 객체를 고려하여 위치 데이타를 생성하는 기법을 연구하였다. 특히, 고정 객체 및 이동 객체의 위치 데이타를 표현하는데 있어 OGC(Open GIS Consortium)에서 제안한 지리 데이타 공유 및 저장의 표준인 GML(Geography Markup Language) 명세에 기반한 GML 문서를 사용하였다. 즉, 본 논문에서는 다양한 이동 객체 관리 시스템이 실제 환경에 가까운 테스트 및 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 하기 위해 GML 기반 이동 객체 위치 데이타 생성자를 개발하였으며, 생성된 데이타 셋은 LBS나 Telemetics는 물론 4D GIS 분야에서 보다 정확한 테스트 및 성능 평가를 위해 활용될 수 있을 것이다.
최근에 이동 객체의 위치 정보를 활용한 위치기반서비스(Location-based Services : LBS)에 대한 관심이 급증하고 있고, 다양한 서비스들이 연구되고 있다. 기존의 이동 객체에 대한 위치 의존 질의(Location-dependent Query)들은 단순히 대상 객체와의 거리만을 고려하였고, 스카이라인 질의(Skyline Query)는 질의의 위치와 무관한 대상 객체의 정적인 속성만을 고려하였다. 이동 객체에 대한 스카이라인 질의는 스카이라인 질의의 다중 속성과 이동 객체의 동적인 속성인 대상 객체와의 거리를 고려해야 하기 때문에 이동 객체의 위치 변경에 따른 연속적인 질의가 발생한다. 이 논문에서는 이동 객체의 연속적인 스카이라인 질의를 효율적으로 처리하기 위한 Voronoi Diagram(VD)기반의 스카이라인 영역(Skyline Region)정의와 효율적인 영역 결정 기법을 제안한다.
대용량 이동 객체의 경우에 특정 객체의 이동경로를 추적유지 해야할 필요성이 있으며 효과적으로 검색하기 위한 인덱스가 필요하다. 본 논문에서는 이동 객체의 위치 정보를 위한 데이터 구조를 제시하고 저장된 데이타를 효과적으로 처리하기 위한 인덱스 구성방안을 제안한다. 인덱스 구조는 대량의 객체의 동시 이동으로 인한 갱신 오버헤드를 최소화할 수 있도륵 한다. 이 시스템은 이동 통신 분야에서 고객 위치 정보를 필요로 하는 다양한 서비스와 항공기 운항 제어 등의 분야에서 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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