TPEG 메시지들은 바이트 기반 스트림 형태로 제작되고, 서비스 제공자의 데이터베이스에서부터 최종 사용자의 장비까지 교통 및 여행정보(TTI)관련 응용서비스 정보를 전달하기 위해 사용된다. 본 논문에서는 도로 교통정보에 대한 구간 및 지역별로 인터넷상에서 서비스 중인 지역 ITS정보에 대한 패킷을 분석하여 그 정보를 휴대용 단말기 상에서 구현하고자, TPEG 표준안 중 CTT 정보와 호환성을 갖도록 인코더를 제작하였고, 수신된 TPEG 메시지에 대한 디코더를 구현하였다. TPEG 디코더가 내장된 단말기 상에서 지역별 혼잡정보와, 구간별 소통정보 등을 지도정보와 매칭되어 실시간으로 표현되도록 구현하여, 현재 인터넷상에서 서비스 되고 있는 ITS 정보와 그 기능을 비교, 검토함으로서 네비게이션 단말기, PMP, PDA 등 휴대용 단말기에서 TPEG 기반 ITS 정보 제공서비스의 효용성을 입증하였다.
본 연구는 관세자유지역내의 컨테이너를 효율적으로 관리하기 위한 최적의 컨테이너관리시스템을 개발하는데 목적이 있다. 이를 위해 위치추적기법과 무선 데이터통신 기법을 분석하였으며 이를 적용한 컨테이너 관리시스템을 개발하였다. 시범운용결과 GPS에 의한 컨테이너의 위치추적 및 관리를 효율적으로 수행할 수 있음을 알 수 있었으며 1주파 GPS 수신기의 정확도가 낮았지만 도로상에서 맵매칭 과정을 통하여 지도상의 위치와 일치시킬 수 있었다. 그러나 주변의 컨테이너가 높이 쌓여있어 위성에 대한 시계를 제한하는 경우에는 위치정확도가 현저히 떨어지므로 Inverted DGPS등의 추가적인 정확도 향상기법이 필요함을 알 수 있었다.
본 논문은 적외선센서를 이용한 사용자의 손동작 패턴 검출에 관한 연구이다. 사람의 움직임 패턴을 파악하기 위해, 카메라를 이용하여 실시간 영상을 획득하는 방법과, 가속도센서 및 자이로스코프를 이용한 사용자의 모션검출에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 기존의 연구들은 사용자의 모션을 검출하기 위해 고가의 장비와 이를 운용하기 위한 고성능의 모션처리기가 필요하다. 또한 조명이나 피부색, 센서의 정밀도에 따른 모션검출의 한계가 있다. 본 논문은 적외선센서를 이용하여 사용자의 손동작을 간편하게 검출할 수 있는 방법에 대한 연구로써, 적외선센서를 가로.세로 형태로 배치한 기구부와 이를 제어하기 위한 센서보드를 이용하여 사용자의 손동작을 검출한다. 또한 보다 정확한 손동작 검출을 위해 사용자 손동작을 패턴단위로 구분하고, 센서의 감지순서와 감지시간 차이를 이용하여 분류한 손동작 패턴을 매칭시키는 방법을 제안한다. 본 연구의 결과는 이동로봇이나 컴퓨터 어플리케이션을 직접 제어하는 것으로 그 효용성을 검증한다. 컴퓨터 어플리케이션은 웹 기반의 지도 검색 프로그램인 구글어스를 사용한다.
본 논문에서는 TPEG와 GIS를 이용한 위치기반 교통정보 서비스 시스템을 제안하여 구현한다. 위치기반 서비스를 제공하기 위하여 측정기술과 위치서버, 응용서비스기술, DB와의 연동기술 등을 사용한다, TPEG-RTM 메시지는 위치정보 및 도로교통 메시지를 포함하고 있다. 각 메시지에 포함되는 위치정보는 도로의 특정지점, 구간 또는 지역범위 등으로 나타난다. 따라서, 본 논문을 구현함에 있어서 TPEG 수신기를 사용한 데이터 수신이 불가능하므로 임의의 DB를 생성하고 이를 읽어들이는 방식을 사용한다. TPEG 메시지와 수신한 WGS84 좌표의 매칭 테스트를 위해서 지도상에 TPEG 이벤트 발생시점을 표시하고 차량이 이벤트 발생시점으로 다가가는 예제를 가지고 검증한다.
이동체의 위치를 기반으로 하는 다양한 응용 어플리케이션들은 그 영역을 점차 확대하고 있다. 위치를 기반으로 한다는 것은 이동체의 현재위치 뿐만 아니라 과거 및 미래 위치에 대한 예측을 모두 포함한다. 이런 이동체의 위치를 효율적으로 적용할 수 있는 분야가 이동체의 위치 기반 라우팅 분석 이다. 이는 특정 이동체의 과거 위치 궤적, 실시간 현재 위치 추적, 그리고 지도정보와 결합된 최단 및 최적 경로 산출 등의 다양한 분야를 포함한다. 본 논문에서는 이런 위치 기반 라우팅 서비스를 웹 서비스 환경으로 확장한 내용을 언급한다. 웹 지리정보시스템은 사용자에게 친숙한 방법으로 지리, 속성데이터의 디스플레이 및 분석 등 다양한 서비스를 제공한다. 이는 위치기반 라우팅 서비스를 웹 지리정보시스템과의 결합하여 분산 웹 환경에서 효율적으로 라우팅 서비스를 제공할 수 있는 구조를 서술한다. 이동체의 위치는 GPS 기반의 획득 방법으로 얻어지고 지리정보와의 맵 매칭을 통해 실세계의 좌표로 변환하게 된다. 또한, 대용량 위치 데이터를 엑세스 하기 위한 메모리와 기억장치 간의 효율적인 데이터 엑세스 기법이 제시된다. 위치 기반 라우팅 분석의 결과물은 웹상에서 제공되기 위해 XML 기반의 웹 서비스 데이터로 변형된다. 이를 위한 XML 기반의 지리정보 데이터 스카마인 GML 의 적용 기술을 언급한다.
PURPOSES : In link matching using vehicular trajectory in a car navigation system, it is technically difficult to match the location of the subject vehicle with a link on an electronic map in the vehicle on a grade separation highway segment consisting of an elevated highway and atgrade highway, because of the overlap of geometric lines of the two highways. This study was initiated to propose a link matching algorithm using the characteristics of vehicular movement of the subject vehicle. METHODS : The selected test site is the highway segment between Jeong-reung IC and Gil-eum IC where the Inner Circulation Road and Jeong-reung-ro run together. To evaluate the proposed algorithm, this study collected the raw packet data of vehicles that drove on the test site. In a simulation environment, link matching was performed using an existing algorithm as well as the proposed algorithm. RESULTS: It was clearly found that the characteristics of vehicular movements are different on the two highways. CONCLUSIONS: The proposed algorithm outperformed the existing algorithm.
본 연구의 목적은 벡터 도메인 안에 대규모 도로 선형 사상을 대상으로 실시간 데이터 변경, 관리가 가능한 네트워크의 다중 표현 데이터베이스 모델을 구축하는 것이다. 즉, 최상위 레벨의 네트워크 데이터로부터 이에 대응하는 하위 베이스 네트워크 데이터로 순차적으로 데이터 통합과 자동 매칭을 수행하는 상의하달 방식(top-down)을 기초로 하는 프레임워크를 제시하며, 이를 통해 변화 가능한 축척(variable-scale)의 지도를 생성하는 모델을 제안하였다. 구현된 MRDB(Multi-Resolution Database) 모델을 차량 항법 서비스에 적용하여 실제 동적 경로 안내 시스템에 활용 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 자기 조직화 지도 기법을 기반으로 라이다 기반으로 생성된 깊이 맵과 컬러 이미지의 정보를 기반으로 고밀도 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 깊이 맵 업샘플링 방법은 라이다에서 취득되지 않은 공간에 대한 초기 깊이 예측 단계와 초기 깊이 필터링 단계로 구성된다. 초기 깊이 예측 단계에서는 두 장의 컬러 이미지에 대해 스테레오 매칭을 수행하여 초기 깊이 값을 예측한다. 깊이 맵 필터링 단계에서는 예측된 초기 깊이 값의 오차를 감소시키고자 예측 깊이 픽셀에 대하여 주변의 실측 깊이 값을 이용하여 자기 조직화 지도 기법을 수행한다. 자기 조직화 기법 수행 시 예측 깊이 픽셀과 실측 깊이 픽셀의 거리와, 각 픽셀에 대응되는 컬러 값의 차이에 따라 가중치를 결정한다. 본 논문에서는 성능 비교를 위하여 깊이 맵 업샘플링 방법으로 널리 사용되고 있는 양방향 필터 및 k-최근접 이웃 알고리즘과 비교를 진행하였다. 제안하는 방법은 양방향 필터 방법 및 k-최근접 이웃 알고리즘 대비 MAE 관점에서 각각 약 6.4%, 8.6%이 감소하였고 RMSE 관점에서 각각 약 10.8%, 14.3%이 감소하였다.
마이크로 모빌리티 시장 규모가 성장함에 따라 오르막길 정보를 포함한 경로 안내에 대한 수요가 증가하고 있다. 전동모터에 따라 등판 각도가 다르므로 임계치 기준별 오르막길 정보구축이 필요하다. 도로의 선형정보는 주행의 안전성과 쾌적성을 좌우하는 매우 중요한 요소임에도 전자지도에 종단 경사도에 대한 정보는 부재하다. 자율주행차 시대를 대비하여 구축 중인 정밀도로지도는 기존 국가표준 노드링크와는 달리 고도정보를 추가 생성하였으나 일부 구간에만 고도정보가 있고 도로의 종단경사를 생성할 수 있는 정보는 여전히 부족한 실정이다. 이 연구에서는 현재 활용할 수 있는 데이터를 이용하여 도로의 종단 경사도를 산출하는 방안으로 국내 수치표고모델의 고도정보를 도로의 링크 정보와 매칭하는 방법을 제시하였다. 서울시 표준링크를 기준으로 4m 단위의 고도를 생성한 후 단위 거리당 개별 경사도를 산출하였다. 이를 활용하여 도로 링크 별로 대표 경사도를 부여한 후 마이크로 모빌리티가 운행할 수 없는 도로와 폭설시 노면이 미끄러워 운행할 수 없는 도로를 선정하였다. 또한, 도로 기반정보로 활용하는 수치표고모델의 한계점과 이슈를 설명하여 실제 활용 시 주의할 사항들을 기술하였다. 향후에는 본 연구의 결과를 바탕으로 기존에 부재했던 도로의 종단 경사 정보를 활용하여 다양한 융합 분석을 할 수 있기를 기대한다.
본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 클러스터러(clusterer)로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사상(local topographical mapping)에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해 먼저, 인식 대상음소는 모음군 17개, 자음의 경우 파열음9개, 마찰음 3개, 파찰음 3개, 유음 및 비음 4개, 음소의 성질이 다른 종성 7개의 음소군으로 모두 43개의 음소를 대상으로 실험하였으며, 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 레이블러(labeler)의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식 실험 결과 $87.2\%$의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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