공간 네트워크 상을 움직이는 많은 이동객체들의 궤적 분석을 통해서 많은 정보를 얻을 수 있다. 이를 위해서, 궤적을 효과적으로 검색 할 수 있는 궤적 기반 색인 구조가 필요하다. 하지만 도로와 같은 공간 네트워크상의 궤적 기반 색인 구조에 대한 연구는 FNR-트리나 MON-트리를 제외하고는 연구가 많이 부족한 실정이다. 또한, FNR-트리나 MON-트리는 에지를 지난 이동객체의 이동정보인 세그먼트만을 저장할 뿐 전체 궤적을 유지하지 못하며, 궤적 질의에 대해 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상의 이동객체를 위한 시그니처 기반의 궤적 색인 구조인 SigMO-트리를 제안한다. 이를 위해, 이동객체를 공간과 시간 특성으로 분류하고, 전체 궤적을 유지함으로써 영역질의와 궤적질의를 동시에 처리할 수 있는 색인 구조를 설계한다. 아울러, 사용자 질의를 시공간영역 내 궤적 질의, 시간영역 내 유사궤적 질의로 분류하고, 이들을 처리 하기 위한 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 각 질의처리 알고리즘은 효율적인 검색을 위하여 시그니처 파일 기법을 이용하여 궤적을 검색한다. 마지막으로 성능평가를 통해 본 논문에서 제안한 궤적 기반 색인 구조가 기존의 색인구조인 FNR-트리, MON-트리보다 성능이 우수함을 보인다.
도로지도 생성은 인공위성 촬영이나 현장실사를 기반으로 한다. 그리하여 도로지도를 생성하고 수정하는데 많은 시간과 비용이 든다. 이러한 이유로 차량 GPS 데이터를 이용해 도로지도를 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 도로지도 생성 연구에서 가장 중요한 문제는 주도로와 같은 대표궤적을 추출하는 것이다. 대표궤적 추출을 수행할 때에는 시작과 끝이 비슷한 궤적데이터들의 집합을 전제로 하여 궤적을 추출한다. 따라서 대표궤적을 추출하기에 앞서 전처리 과정으로 궤적 클러스터링 작업이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 하나의 영역을 일정한 격자로 분할하고, Sweep Line 알고리즘을 응용해 유사궤적들을 탐색한다. 마지막으로 프레쉐거리를 이용하여 궤적 간 유사도를 계산하였다. 실제로 서울의 강남구 지역에 있는 500대의 차량 GPS 궤적을 가지고 클러스터링 작업을 수행하였다. 또한, 실험을 통하여 격자분할 접근방식의 빠른 수행시간과 안정성을 보였다.
본 논문에서는 도로 네트워크에서 이동하는 객체들의 미래 경로를 예측하는 방안에 대하여 다룬다. 기존의 대부분 미래 예측 기법들을 유클리드 공간에서 이동하는 객체들을 대상으로 한다. 그러나 텔레매틱스 등 다양한 응용에서 객체들은 도로 네트워크 상에서 이동하는 경우가 많으므로 이를 위한 미래 예측 방법이 요구된다. 본 연구에서는 질의 객체의 현재까지의 이동 궤적과 유사한 경향을 가지는 과거 궤적들을 분석함으로써 이 객체의 미래 경로를 예측하는 기법을 제안한다. 우선, 도로 네트워크의 특성을 미래 경로를 다음과 같이 예측한다. 먼저, 이동 객체 데이터베이스 내의 과거 궤적들을 대상으로 주어진 질의 궤적과 유사한 부분 궤적을 갖는 후보 궤적들을 검색한다. 그 다음, 검색된 후보 궤적들의 현재 위치 이후부터 목적지까지의 이동 경로를 분석함으로써 객체의 미래 이동 경로를 예측한다. 작은 차이를 갖는 이동 경로들을 같은 그룹으로 간주함으로써 경로 예측의 정확성을 높이는 방안을 제안한다.
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.
본 논문은 해상 교통량 증가로 급증하는 선박 사고 위험을 줄이기 위해 안전 운항을 위한 대규모 선박 궤적 클러스터링을 제안한다. 선박의 위도와 경도, 이름 및 상태, 속도, 선수 방향 등이 기록된 대용량의 데이터집합을 바탕으로 선박 궤적 클러스터링을 통해 총 2개의 선박 대표 궤적을 추출한다. 해당 선박의 이전까지의 대표 궤적, 그리고 해당 해상의 모든 선박의 대표 궤적을 추출한 후 현재 해당 선박의 궤적패턴과 비교하여 유사하지 않으면 Outlier로 판별하여 이상 거동 및 불규칙 움직임, 충돌상황을 대비할 수 있도록 의사결정에 도움을 줄 수 있는 알고리즘을 제안하였다.
시간의 흐름에 따라 그 위치가 빈번히 변화하는 이동 객체의 특성상 실시간으로 증가하는 이동 객체의 궤적정보를 효과적으로 관리할 수 있는 효율적인 색인 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 궤적을 색인하기 위해 기존에 제안되었던 TB 트리의 성능을 개선시킬 수 있는 확장된 TB-트리(Extented TB-Tree:ETB-Tree)를 제안한다. 기존의 TB 트리는 이동 객체의 궤적 세그먼트를 삽입할 때마다 선행 세그먼트를 가지고 있는 리프 노드를 찾기 위해 루트 노드부터 리프 노드까지 순회해야만 하기 때문에 불필요한 노드 접근으로 인한 오버헤드가 발생한다 이를 위해 ETB 트리는 선행 노드를 직접적으로 접근하기 위해 이동객체의 처음 세그먼트와 마지막 세그먼트가 저장된 리프 노드를 가리키는 포인터 정보와 더불어 디스크에서의 폐이지를 가리키는 페이지 번호를 별도의 테이블에 같이 유지한다. 따라서, 저장 시 동일한 이동 객체의 선행 노드를 빨리 검색할 수 있고, 궤적 질의시 직접적으로 디스크에 접근해 해당 객체의 궤적들을 검색함으로써 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 아울러 ETB 트리는 새로운 이동 객체의 궤적 정보가 삽입될 때마다 메모리 상의 트리뿐만 아니라 디스크에 반영함으로써 트리의 일관성을 유지한다.
본 연구는 궤적 데이터(trajectory data)를 대상으로 증강 그래프 기반의 그래프 뉴럴 네트워크를 활용하여 다음에 방문한 장소를 추천하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 전체 궤적 데이터를 그래프로 표현하여 추출한 글로벌 궤적 플로우의 특성을 다음 방문할 POI 추천에 활용한다. 이때, POI 추천시 자주 발생하는 두 가지 문제를 추가로 해결함으로써 POI 추천의 정확도를 높이는 것을 목표로 한다. 첫 번째 문제는 추천 대상 궤적 데이터의 길이가 짧은 경우에 성능 저하가 발생한다는 것이다. 두 번째 문제는 콜드-스타트 문제이다. 기존 POI 추천 모델은 매우 적은 방문 기록만 가지는 사용자 또는 POI에 대해서는 매우 낮은 예측 성능을 보인다. 본 연구에서는 궤적 그래프에서 일부 엣지를 삭제하여 생성한 증강 그래프 기반의 궤적 플로우 특징 기반 모델을 제안함으로써 짧은 길이의 궤적 데이터 및 콜드-스타트 사용자/POI에 대한 추천 성능을 높인다.
무인 운반차 등의 주행괘적을 검출하기 위해서는, 일반적으로 순간적인 주행속도와 진행방향을 축차적으로 검출하여 이로부터 궤적을 측정하는 방법이 이용되어져 왔으며, 이를 위하여 종래에는 타코미터, 2차 상관법, 공간 필터법 등과 같은 속도 계측 수단과 스티어링 각도 검출기, 자이로등의 회전각 검출 수단을 병용하여야 했다. 본 논문에서는 복수개의 광 선 검출기 군과 이에 대응하는 고차의 상관처리를 이용한 단일계로서 차량의 임의의 궤적을 원호로 근사하여 검출함으로써 곡선 궤적인 경우에도 고정도의 궤적추정이 가능한 새로운 계측법을 제안한다.
본 논문에서는 얀센 메커니즘을 활용한 보행 로봇의 궤적을 최적화 하기 위한 알고리즘을 연구하였다. 궤적의 최적화 목표는 지면에 닿는 시간이 길고 지면에 평행하며 빠른 이동을 위해 넓은 보폭을 생성 하는 것으로 두었다. 초기 값은 Edison design의 m.sketch를 사용하여 결정하였고 최적화 과정에서는 MATLAB을 사용하였으며 가능한 빠른 계산이 가능한 것에 초점을 두고 알고리즘을 작성하였다. 최적화된 결과 값에서는 지면에 닿는 궤적의 범위와 보폭의 크기, 궤적의 높이가 가장 큰 값을 결정하였다.
본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 움직임 궤적(moving objects'trajectories)에 대해 유사 부분 움직임 궤적 검색을 효율적으로 지원하는 N-워핑(N-warping) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 시계열 데이터베이스에서 유사 서브시퀸스 검색을 위해 사용되었던 타임 워핑 변환 기법(time-warping transformation)을 변형란 알고리즘이다. 또한 제안하는 알고리즘은 움직임 궤적을 모델링하기 위해 사용되는 단일 속성(property)인 각도뿐만 아니라, 거리와 시간과 같은 다중 속성을 지원하며, 사용자 질의에 대해 유사 부분 움직임 궤적 검색을 가능하게 하는 근사 매칭(approximate matching)을 지원한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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