• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.11 no.2
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• pp.99-110
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• 2009

Currently, there are many applications being developed based on sensor network technology. A tracking method for moving objects in sensor network is one of the main issue of this field. There is a little research on this issue, but most of the existing work has two problems. The first problem is a communication overhead for visiting sensor nodes many times to track a moving object. The second problem is an disability for dealing with many moving objects at a time. To resolve the problems, we, in this paper, propose a signature-based tracking method using efficient data aggregation for moving objects, called SigMO-TRK. For this, we first design a local routing hierarchy tree to aggregate moving objects' trajectories efficiently by using a space filtering technique. Secondly, we do the tracking of all trajectories of moving objects by using signature in a efficient way, our approach generates signatures to method. In addition, by extending the SigMO-TRK, we can retrieve the similar trajectories of moving objects for given a query. Finally, by using the TOSSIM simulator, we show that our signature-based tracking method outperforms the existing tracking method in terms of energy efficiency.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.5
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• pp.827-836
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• 2002

Moving object management systems manage spatiotemporal data, which change their location over tine such as people, animals, and cars. These moving object management systems can be applied to vehicle location tracking, digital battlefield, location-based service, and so on. The existing moving object management systems only manage past or future location of the moving objects separately. Therefore, they cannot suggest estimation method of uncertain past or future location of the moving objects. In this paper, we propose a moving object management system, which not only manages historical data of the moving objects, but also predicts past and future location of the moving objects using historical data stored in database. We define the moving objects for vehicle location tracking and propose a moving object database structure. Finally, we suggest an execution model of the proposed system and apply the execution model to a virtual scenario for vehicle tracking.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.4 s.107
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• pp.477-490
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• 2006

Existing index structures need very much update cost because they repeat delete and insert operations in order to update continuously moving objects. In this paper, we propose a new index structure which reduces the update cost of continuously moving objects. The proposed index structure consists of a space partitioning index structure that stores the location of the moving objects and an auxiliary index structure that directly accesses to their current positions. In order to increase the fanout of the node, it stores not the real partitioning area but kd-tree as the information about the child node of the node. In addition, we don't traverse a whole index structure, but access the leaf nodes directly and accomplish a bottom-up update strategy for efficiently updating the positions of moving objects. We show through the various experiments that our index structure outperforms the existing index structures in terms of insertion, update and retrieval.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.7-9
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• 2002

위치 기반 서비스가 무선 인터넷의 새로운 이슈로 떠오르고 있다. 이동 객체의 패턴 마이닝은 이동 객체의 시간 패턴을 탐사함으로써 이동 객체에 위치에 기반한 유용한 서비스를 제공할 수 있게 해준다. 이동 객체는 시간에 따라 빈번하게 이동하기 때문에 패턴도 최근의 경향을 반영하기 위해 빈번하게 탐사되어야 한다. 따라서 점진적으로 시간 패턴을 탐사하는 접근법이 요구된다. 이 논문에서는 이동 객체의 시간 패턴을 탐사하는데 있어서 측정된 위치 데이터가 가질 수 있는 모호성을 제시했다. 또한 모호성을 고려한 시간 패턴 마이닝를 위해 패턴 탐사 단계에서의 모호성의 처리를 위해 모호성을 원인에 따라 세 가지 임계치를 정의하였다. 그리고 이러한 임계치를 고려한 시간 패턴 마이닝 프로시저 구조를 제시하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.1
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• pp.451-458
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• 2011

In order to provide the optimal location based services such as the optimal moving path search or the scheduling pattern prediction, the extraction of significant moving pattern which is considered the temporal and spatial properties of the location-based historical data of the moving objects is essential. In this paper, for the extraction of significant moving pattern we propose the location generalization method which translates the location attributes of moving object into the spatial scope information based on $R^*$-tree for more efficient patterning the continuous changes of the location of moving objects and for indexing to the 2-dimensional spatial scope. The proposed method generates the moving sequences which is satisfied the constraints of the time interval between the spatial scopes using the generalized spatial data, and extracts the significant moving patterns using them. And it can be an efficient method for the temporal pattern mining or the analysis of moving transition of the moving objects to provide the optimal location based services.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.9 no.4
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• pp.115-131
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• 2008

Small mobile devices have become commonplace in our everyday life, from cellular phones to PDAs. Discovering dense regions for the mobile devices is one of the problems of grate practical importance. It can be used in monitoring movement of vehicles, concentration of troops, etc. In this paper, we propose a novel algorithm on continuously clustering a large set of mobile objects. We assume that a mobile object reports its position only if it is too far away from the expected position and thus the location data received may be imprecise. To compute the location of each individual object could be costly especially when the number of objects is large. To reduce the complexity of the computation, we want to first cluster objects that are in proximity into a group and treat the members in a group indistinguishable. Each individual object will be examined only when the inaccuracy causes ambiguity in the final results. We conduct extensive experiments on various data sets and analyze the sensitivity and scalability of our algorithms.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.17 no.4
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• pp.106-115
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• 2003

In crossing stereo camera system as a security equipment system, a new algorithm for the tracking method of the moving object and the measurement method of distance of the object from cameras to moving object is proposed. The stereo input images are matched by a pixel for the moving object extraction, then the moving elements obtained from an adaptive threshold's value for an error correction and the moving object area extracted by noise eliminative algorithm. In addition to, the moving object traced by control pan/tilt of cameras using a coordinate value of the moving object, and the measurement method of distance to moving object by using special features of the crossing stereo camera system is proposed. From the experimental results, the proposed algorithm was found to be able to measure of the distance and trace for moving object in a stereo security camera system. The error rate of a distance measurement be existed within 6%. Moreover in implementation the proposed algorithm, the stereo security system, the automatic moving robot system and the stereo remote control system will be applied practical application.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2004.12a
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• pp.60-65
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• 2004

최근 무선/이동 통신 기술과 GPS 기술의 발달은 휴대폰을 소지하고 이동하는 사람이나 GPS 수신기를 탑재한 차량과 같은 이동객체의 위치 정보와 관련된 서비스의 제공을 가능하게 하였다. 이러한 환경에서 연속적으로 변경되는 이동객체의 위치 정보는 데이터베이스에 빈번한 갱신 연산을 요구하게 되고, 이는 전체 시스템의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 R-Tree와 같은 공간색인 구조를 확장하여 갱신 효율을 높이기 위한 연구가 진행되어 왔지만, 시스템의 전체 성능은 오히려 저하되는 문제를 가져왔다. 이 논문에서는 이동객체의 질의 처리 성능뿐만 아니라 객체의 빈번한 위치 갱신을 효율적으로 처리할 수 있는 방법으로 고정 그리드와 R-Tree를 혼합한 형태의 색인 기법을 제안한다. 제안된 색인 기법은 R-Tree에서 색인의 재조직화로 인해 갱신 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위하여 셀 기반 색인 기법인 고정 그리드를 이용하여 이동객체의 위치 정보를 저장하고, 고정 그리드에서 객체의 편중 분포로 인한 오버플로 문제를 처리하기 위하여 오버플로가 발생한 각각의 셀들을 R-Tree로 관리한다. 또한, 객체의 밀도가 낮은 셀들을 하나의 버켓으로 공유하여 관리함으로써 저장 공간을 효율적으로 활용한다. 제안된 방법을 다양한 평가 요소를 통해 실험한 결과, 기존의 R-Tree보다 뛰어난 갱신 성능을 보였으며, 질의 처리에 대해서도 성능이 향상되었음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.910-912
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• 2005

영상감시기술은 공공장소의 사랑 행동패턴 분석을 통한 범죄 예측, 실내 환경에서의 사람의 출입여부 확인, 다중 카메라에서의 특정 이동객체 추적 등 다양하게 이용되고 있다. 또한 유비쿼터스 환경에서 영상센서로 사용 될 수 있다. 영상감시기술에서는 입력된 영상을 여러 과정을 통하여 분석 하게 된다. 여러 과정 중 이동 객체의 정확한 분석을 위해서는 효과적인 이동객체 검출 방법이 필요하게 된다. 어떤 감시카메라는 객체가 감지되었을 때 감지된 영상을 자동으로 보정한다. 이와 같이 자동보정 카메라에 입력된 영상을 분석할 경우 보정된 정도에 따른 영상처리가 필요하게 된다. 이동객체 검출 단계는 배경영상 모델링, 이동객체 검출, 그림자 제거 단계로 나눌 수 있다. 이 같은 과정 중에 감지된 영상의 자동보정 정도를 측정하고 영상 분석시 측정값을 적용하게 된다. 보정 정도를 적용한 방법과 하지 않은 방법 중에 적용한 방법이 더욱 정확한 검출 정도를 나타냈으며, 검출된 이진 이미지의 개선을 위한 과정 중 Reconstruction의 형태학적 영상처리 방법을 적용하여 기존의 검출 방법보다 향상된 결과 영상을 획득할 수 있었다. 이렇게 검출된 이동객체의 분석을 통해 보다 향상된 분석을 할 수 있게 되며, 차후 유비쿼터스 환경에서의 영상 센서로 사용 될 수 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.6 no.4
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• pp.349-354
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• 2005

The study on computer vision is aimed on creating a system to substitute the ability of human visual sensor. Especially, moving object tracking system is becoming an important area of study. In this study, we have proposed the tracking system of single moving object based on motion estimation. The tracking system performed motion estimation using differential image, and then tracked the moving object by controlling Pan/Tilt device of camera. Proposed tracking system is devided into image acquisition and preprocessing phase, motion estimation phase and object tracking phase. As a result of experiment, motion of moving object can be estimated. The result of tracking, object was not lost and tracked correctly.