• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.960-964
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• 2004

During system resource improvement process that based on Object-Oriented technology could be affect to the continuous system performance if lack appropriate management and control objects mechanism. This paper proposes a methodology to support continuous system performance and its stability. The adoption is based on Java Container Framework and Collections Framework for object collection. Also includes Software Engineering, Object Migration and Multiple Class Loaders mechanism accommodate to construct Continuous Migration Container (CMC). CMC is a runtime environment provides interfaces for management and control to support upgrading object process. Upgrade object methodology of CMC can be divided into two phase are object equivalence checking and object migration process. Object equivalence checking include object behavior verification and functional conformance verification before object migration process. In addition, CMC use Multiple Class Loaders mechanism to support reload effected classes instead of state transfer in migration process while upgrading object. These operations are crucial for system stability and enhancement efficiency.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.967-973
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• 2014

연속개체는 크기가 크며, 확산하는 특징이 있다. 따라서 연속개체 탐지에서는 소스가 매우 많이 발생하며, 계속해서 새로운 소스가 발생하는 점을 고려해야 한다. 기존 연속개체 탐지 연구들은 탐지 정보를 고정된 싱크로 전달하는 상황만을 고려하고, 많은 소스로부터 발생하는 통신비용을 줄이기 위해 노력했다. 본 논문에서는 연속개체 탐지에서 효율적으로 이동싱크를 지원하는 방안을 제안한다. 이동싱크가 데이터를 받기 위해서는 소스에게 자신의 현재 위치를 알려야 한다. 기존 이동싱크 지원 방안들은 개별개체를 대상으로 했다. 이를 연속개체 탐지에 그대로 적용하면 연속개체의 수많은 소스들에게 개별적으로 현재 위치를 알려야 하며, 이는 심각한 에너지 낭비를 초래한다. 제안방안은 연속개체의 소스들의 지역성을 이용하여 이동싱크의 현재위치를 연속개체의 소스들에게 효율적으로 전달한다. 실험 결과는 제안방안이 기존 방안에 비해 이동싱크의 위치갱신을 수행할 때 더 적은 에너지를 소모함을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.303-310
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• 2002

연속미디어 데이터를 인터넷을 통해 서비스하기 위해서는 서버의 과부하, 네트워크의 혼잡, 사용자에 대한 응답시간 지연 등의 문제를 해결하여야 한다. 본 논문에서는 연속미디어 프록시 캐쉬에서 데이터를 관리하는 PPC(Popularity-based Prefix Caching) 기법을 제안한다. 사용자 접근 패턴을 반영하는 PPC 기법은 객체들의 앞부분 데이터를 그 객체의 인기에 비례하여 캐슁함으로써 사용자에 대한 초기지연시간을 감소시키고, 캐쉬 공간을 효율적으로 활용하고자 한다. 연속미디어에 대한 사용자 접근의 특성이 이산미디어와는 상이하다는 점을 고려하여, 연속미디어의 인기도를 더욱 정확하게 나타내기 위해서 각 연속미디어에 대한 사용자의 재생 데이터 양과 접근의 최근성을 반영하는 인기도를 제안한다. 그리고 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위하여 인터넷 방송국 VOD 서버의 로그 데이터를 이용한 트레이스 기반 모의 실험을 수행하였다. 그 결과, PPC 기법은 BHR, 초기 지연 시간, 재배치의 측면에서 기존의 LRU, LFU 캐슁 기법들에 비하여 성능이 향상되었고, 특히, 초기 지연시간과 재배치 오버 헤드의 감소 측면에서 매우 우수한 성능을 보였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2009년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.75-78
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• 2009

기존의 수치지도는 2차원 도엽기반으로 되어 있어 정확성 및 최신성을 요하는 사용자의 요구조건을 충족하기에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 객체형 연속수치지도의 요구사항을 분석하고 관련 시스템을 설계하였다. 객체형 연속수치지도는 3차원 연속객체로 최선성과 정확성을 갖고 있으며, 관리, 변환, 서비스, 변화정보관리, 수신갱신 및 동시갱신 시스템으로 세분화하여 시스템을 설계하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권12호
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• pp.301-312
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• 2018

오늘날 산업용 무선 센서 망 환경에서 화재나 유독가스와 같은 연속 개체 탐지는 위험성과 대규모 피해로 인해 중요한 문제로 다뤄지고 있다. 연속 개체는 한 지점에서 발생하여 점차 넒은 범위로 확산되는 특징을 가지기 때문에 자원 제약적인 무선 센서 망 환경에서 연속 개체를 탐지한 다수의 센서 노드가 고정 싱크에게 데이터를 전송하게 되면 막대한 통신 오버헤드가 발생하게 된다. 따라서 기존 연구에서는 실시간으로 확장되는 연속 개체를 정확하게 탐지하고, 다량의 센싱 데이터를 에너지 효율적인 방식으로 전송하는 데에 중점을 두었다. 그러나 최근 들어 화재 진압과 같은 실시간 대응이 필요한 응용분야를 위해 연속 개체 탐지에 이동 싱크 도입이 필요하다는 의견이 나타나고 있다. 이러한 경우, 이동 싱크의 위치 갱신을 위해 다수의 소스와 이동 싱크 간 통신이 빈번하게 일어남으로써 무선 센서망의 에너지 소모가 급격하게 증가하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 무선 센서 망을 이용한 연속 개체 탐지에서 이동 싱크를 지원하기 위한 발원점 중심의 통신 방안을 제안한다. 실험결과는 제안 방안이 기존 방안에 비해 이동 싱크의 위치정보 갱신 및 센싱 데이터 보고에 더 적은 에너지를 소모함을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권12A호
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• pp.1171-1180
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• 2010

무선 센서 네트워크에서 신뢰성 있는 이벤트 탐지는 중요한 연구 주제들 중 하나이다. 신뢰성 있는 이벤트 탐지를 위한 기존 연구들은 탐지 대상인 이벤트를 탱크 혹은 군인과 같은 개별적인 개체로 가정했다. 최근 많은 연구들이 화재 혹은 생화학물질과 같은 연속적인 개체의 탐지에 관심을 까지게 되었지만, 단지 통신비용의 절감에 집중하고 있기 때문에 신뢰성에 대한 고려는 부족하다. 따라서 우리는 신뢰성 있는 연속 개체 탐지 방안을 제안 하고자 한다. 신뢰성 있는 연속 개체 탐지는 단순한 연구 주제가 아니다. 하나의 점으로 나타낼 수 있는 개별 개체와는 달리, 넓은 영역을 포함하며 지리적 조건이나 바람 같은 물리적 환경에 의해 형태가 변할 수 있는 연속 개체는 유동적인 2차원 도형으로 표현되기 때문이다. 따라서 개별 개체 탐지의 신뢰성을 측정하기 위해 사용되었던 신뢰성 지표로는 연속 개체 탐지의 신뢰성을 측정할 수 없다. 본 논문에서는 연속 개체 탐지에 적절한 신뢰성 지표를 새롭게 정의하고, 새로운 신뢰성 지표를 사용한 신뢰성 측정 결과를 통해 연속 개체 탐지의 오류를 복구하는 방안을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권8호
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• pp.591-595
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• 2009

센서 네트워크에서 개체 검출과 추적에 관한 기존 라우팅 프로토콜들은 사람, 동물, 차량 등과 같은 하나 또는 그 이상의 단일(individual) 개체들에 대한 검출과 추적을 하기 위한 방법에만 관심을 가질 뿐, 독가스, 생화학물질 등과 같은 연속적인 개체들을 검출하고 추적하는 프로토콜들은 많지 않다. 이러한 연속적인 개체들은 어느 지역에 계속적으로 분산되어 있고, 광범위한 지역을 차지한다는 점에서 단일 개체들과 차이가 있다. 따라서 많은 센서 노드들에 의해 검출되고 센싱되는 데이터들은 중복적이고 서로 깊이 관련되어 있다. 그러므로 지역적으로 센싱 데이터를 수집하고 통합하여 데이터를 보고하기 위한 효율적인 방안이 필요하다. 본 논문에서 우리는 연속적인 개체들을 검출, 추적하고 모니터링(monitoring)하기 위한 동적인 직사각형 영역에 기반한 연속적인 개체 추적 방안을 제안한다. 제안된 방안은 하나의 연속된 개체가 차지한 지역이 포함된 동적인 직사각형 영역을 구성하고, 영역에서 하나의 대표 노드가 연속된 개체를 검출하는 센서 노드들로부터 센싱 데이터를 수집하고 통합한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권11호
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• pp.2901-2919
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• 2012

Recent research in MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) and wireless communication has enabled tracking of continuous objects, including fires, nuclear explosions and bio-chemical material diffusions. This paper proposes an energy-efficient scheme that detects and tracks different dynamic shapes of a continuous object (i.e., the inner and outer boundaries of a continuous object). EBCO (Efficient Boundary detection and tracking of Continuous Objects in WSNs) exploits the sensing capabilities of sensor nodes by automatically adjusting the sensing range to be either a boundary sensor node or not, instead of communicating to its neighboring sensor nodes because radio communication consumes more energy than adjusting the sensing range. The proposed scheme not only increases the tracking accuracy by choosing the bordering boundary sensor nodes on the phenomenon edge, but it also minimizes the power consumption by having little communication among sensor nodes. The simulation result shows that our proposed scheme minimizes the energy consumption and achieves more precise tracking results than existing approaches.

• 한국운동역학회지
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• 제17권1호
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• pp.81-90
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• 2007

The effort identifying positioning information of the moving object in real time has been a issue not only in sport biomechanics but also other academic areas. In order to solve this issue, this study tried to track the movement of a pitched ball that might provide an easier prediction because of a clear focus and simple movement of the object. Machine learning has been leading the research of extracting information from continuous images such as object tracking. Though the rule-based methods in artificial intelligence prevailed for decades, it has evolved into the methods of statistical approach that finds the maximum a posterior location in the image. The development of machine learning, accompanied by the development of recording technology and computational power of computer, made it possible to extract the trajectory of pitched baseball from recorded images. We present a method of baseball tracking, based on object tracking methods in machine learning. We introduce three state-of-the-art researches regarding the object tracking and show how we can combine these researches to yield a novel engine that finds trajectory from continuous pitching images. The first research is about mean shift method which finds the mode of a supposed continuous distribution from a set of data. The second research is about the research that explains how we can find the mode and object region effectively when we are given the previous image's location of object and the region. The third is about the research of representing data into features that we can deal with. From those features, we can establish a distribution to generate a set of data for mean shift. In this paper, we combine three works to track baseball's location in the continuous image frames. From the information of locations from two sets of images, we can reconstruct the real 3-D trajectory of pitched ball. We show how this works in real pitching images.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.145-156
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• 2022

Nowadays, the complexity of object tracking models among hardware applications has become a more in-demand duty to complete in various indeterminable environment tracking situations with multifunctional algorithm skills. In this paper, we propose a virtual city environment using AirSim (Aerial Informatics and Robotics Simulation - AirSim, CityEnvironment) and use the DQN (Deep Q-Learning) model of deep reinforcement learning model in the virtual environment. The proposed object tracking DQN network observes the environment using a deep reinforcement learning model that receives continuous images taken by a virtual environment simulation system as input to control the operation of a virtual drone. The deep reinforcement learning model is pre-trained using various existing continuous image sets. Since the existing various continuous image sets are image data of real environments and objects, it is implemented in 3D to track virtual environments and moving objects in them.