• 제목/요약/키워드: GPS 궤적

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GPS 이동 궤적과 관심지점 정보를 이용한 시맨틱 궤적 생성 기법 (A Technique for Generating Semantic Trajectories by Using GPS Positions and POI Information)

  • 장유희;이주원;임효상
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제4권10호
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    • pp.439-446
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    • 2015
  • 최근 위치기반서비스의 확장을 위해 GPS 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest) 정보를 결합한 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)이 주목받고 있다. 기존 연구의 경우 GPS 궤적과 POI의 면적정보(polygon)가 겹치는 경우를 찾아내어 시맨틱 궤적을 생성하였다. 하지만 구글 지도, 네이버 지도, OpenStreetMap 등과 같은 공개된 지리 정보 시스템에서는 POI의 면적정보를 제공하지 않기 때문에 기존 방법으로는 시맨틱궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 GPS 위치정보와 POI의 좌표값(points)만을 이용하여 시맨틱 궤적을 생성할 수 있는 기법을 제안한다.

GPS 이동 궤적과 관심지점 정보를 이용한 시맨틱 궤적 쟁성 기법 (A Technique for Generating Semantic Trajectories by Using GPS Moving Trajectories and POI information)

  • 장유희;이주원;임효상
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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    • pp.722-725
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    • 2015
  • 모바일 환경에서 사용자의 GPS 궤적은 위치기반서비스(Location Based Service)에서 새로운 자원으로써 활용되고 있다. 위치기반서비스의 확장을 위해 단순히 사용자의 위치를 지도에 표시하는 것뿐만 아니라 사용자들이 위치했던 장소들이 내포하고 있는 의미를 발견해 내는 것이 필요하다. 이를 위해 최근 사용자의 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest)의 정보를 결합하여 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)을 생성하고 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 기존연구의 경우 시맨틱 궤적을 생성하기 위해, 사용자의 GPS 궤적과 POI의 면적 정보(polygon)가 겹칠 경우를 찾아내서 이를 시맨틱 궤적으로 생성하였다. 하지만 대부분 공개된 POI 정보는 실제 장소들의 면적 정보를 제공하지 않고 좌표(point) 값 만을 제공하기 때문에 기존의 방법으로는 시맨틱 궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 GPS 궤적과 POI의 좌표 값을 이용하여 사용자가 실제 방문했을 것으로 예상되는 POI 를 추정하고 이를 시맨틱 궤적으로 생성해 내는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 GPS 궤적의 속력 정보를 사용하여 사용자가 정지했었던 구간을 판별하고, 정지 구간 주변의 POI 밀도에 따라 정지 구간을 영역으로 확장한다. 그리고 영역에 포함된 POI 중 정지 구간과의 거리가 가장 가깝고, 가장 오랜 시간 포함되었던 POI를 사용자가 방문했던 POI로 판단한다. 이 방법은 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다는 장점을 가진다.

대용량 GPS 궤적 데이터를 위한 효율적인 클러스터링 (An Efficient Clustering Algorithm for Massive GPS Trajectory Data)

  • 김태용;박보국;박진관;조환규
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권1호
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    • pp.40-46
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    • 2016
  • 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.

이동 객체의 부분 유사궤적 탐색을 활용한 교차로 검출 기법 (Detecting Road Intersections using Partially Similar Trajectories of Moving Objects)

  • 박보국;박진관;김태용;조환규
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권4호
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    • pp.404-410
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    • 2016
  • 대부분의 차량에서 GPS 기반의 내비게이션을 사용함에 따라, 도로 지도를 자동적으로 생성하는 것은 중요한 연구 문제이다. 본 논문에서는 지도 정보 없이 GPS 궤적을 이용한 교차로 검출 기법을 제안한다. 이 기법은 궤적이 교차로에서 여러 갈래로 나누어지는 것을 이용한다. 이전의 교차로 검출 연구에서는 정차 빈도나 회전방향을 이용하였다. 그러나 제안하는 교차로 검출 기법은 이러한 복잡한 정보를 이용하지 않는다. 이 기법은 주어진 궤적에 대한 부분 궤적 매칭 결과를 이용하여 교차로에 진입한 궤적들이 서로 다른 도로로 나뉘어 이동하는 것을 이용한다. 강남구에서 수집된 실제 차량 궤적 1266개를 대상으로 실험하였다. 실험 결과 제안한 기법은 일반적인 십자 모양의 교차로에서 좋은 성능을 보였다. 제안 시스템은 선정한 교차로에 대해 재현율 75%, 민감도 78%의 성능을 보였다. 더 많은 궤적을 이용하면 더 신뢰할 수 있는 검출 결과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.

최대 중첩구간을 이용한 새로운 GPS 궤적 클러스터링 (A new Clustering Algorithm for GPS Trajectories with Maximum Overlap Interval)

  • 김태용;박보국;박진관;조환규
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제22권9호
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    • pp.419-425
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    • 2016
  • 내비게이션 시스템에서 지도 데이터를 최신 정보로 유지하는 것은 중요한 일이다. 그러나 수작업을 통한 갱신은 비용이 많이 소요될 뿐만 아니라 갱신되는 정보를 즉각적으로 반영하기 힘들다. 본 논문에서는 GPS 데이터를 이용하여 자동으로 도로를 생성해주는 시스템에서 가장 중요한 문제 중 하나인 중심 도로를 추출하는 기법에 관하여 살펴보고자 한다. 중심도로를 추출하기 위해서는 클러스터링 시킨 궤적이 필요하지만, 실제 궤적은 클러스터링 되어있지 않다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 최대 중첩구간 탐색과 궤적 클러스터링 과정을 통하여 효과적으로 궤적에 대해 클러스터링 하는 기법을 제안한다. 마지막으로 클러스터링 시킨 궤적에 대하여 가상달리기 기법을 적용하여 중심도로를 추출하였다. 실험 데이터로는 실제 대용량의 강남구, 성남시, 서울시 전체를 지나다니는 택시 GPS 데이터를 수집하여 실험을 하였고, 실험 결과 제안기법이 실제 중심 도로를 추출하는데 안정적이고 효율적인 것을 보였다.

HBase를 이용한 GPS궤적 빅데이터 맵매칭 시스템 (GPS Trajectory Big Data Map Matching System using HBase)

  • 조원희;최은미
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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    • pp.125-128
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    • 2015
  • 최근 GPS가 기본 탑재된 스마트폰이 활성화된 이후 대량의 GPS 궤적 데이터를 전자지도에 매칭하여 분석하는 요구가 대두되고 있다. 그러나 기존에 연구된 맵매칭 기법은 주로 내비게이션용 알고리즘으로 대량의 GPS궤적을 서버에서 분석하기에는 속도 및 시스템 성능의 이슈가 있다. 본 연구는 대표적인 분산 NoSQL DB인 하듐 에코시스템의 HBase를 이용한 맵매칭 시스템에 대한 연구이다. 맵매칭을 위한 전자지도를 HBase탑재하기 위한 테이블 사양을 정의하였고, HBase와 연동하여 분석하는 맵매칭 알고리즘을 제시하고 Java로 구현하여 분석하였다. 이를 통해 대량의 GPS궤적을 NoSQL 기반 방법론을 통하여 효율적으로 빅데이터를 분석하였다.

교차점 기반 구역 인덱싱을 이용한 모바일 장치 사용자 이동 궤적 분석 및 경로 추천 방법 (Mobile Device User Trajectory Analysis and Route Recommendation Method based on Intersection Region Indexing)

  • 곽광진;김정준
    • 문화기술의 융합
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    • 제1권1호
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    • pp.79-85
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    • 2015
  • 최근 모바일 장치를 이용한 개인용 GPS 사용이 늘어나면서 모바일 장치로부터 수집한 GPS 데이터를 정제, 가공하여 사용자에게 위치추적, 공공안전, 위치기반정보 등을 제공해 주는 위치 기반 서비스 사업이 증가하고 있다. 하지만 위성 신호의 특성 상 반사 굴절이 잘 되는 고층 건물이나 실내에서는 사용이 거의 불가능기 때문에 GPS 오차를 보정해 줄 필요가 있다. 본 논문은 교차점 기반 구역 인덱싱을 이용해 사용자의 GPS 정보를 보정하여 정제된 궤적을 생성하는 방법을 제시한다. 이를 이용하여 모바일 장치를 이용한 사용자 이동 궤적을 분석하고, 다수의 사용자로 부터 입력받은 궤적의 유사성 식별을 통해 선호 경로를 추천하는 방법을 제안한다.

GPU를 이용한 예측 정지 구간 생성 알고리즘 (A GPU Accelerated Algorithm for Predicting Stop Intervals)

  • 이형석;여은지;임효상
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1254-1257
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    • 2015
  • 최근 위치기반서비스에 관심이 집중되면서 GPS 궤적에 관심 지점(POI: Point of Interest) 정보를 결합한 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)이 주목 받고 있다. 기존 연구에서는 GPS 궤적으로부터 속력을 계산하여 사용자가 정지했을 만한 예측 정지 구간(PSI: Predictive Stop Interval)과 실제로 방문했을 것이라 예상되는 POI를 선정하여 시맨틱 궤적을 생성하였다. 그러나 CPU에서는 대용량의 GPS 궤적에 대해서 PSI를 구할 시 많은 연산 때문에 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 GPU의 병렬성을 이용하여 PSI를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 GPU를 이용한 PSI 생성 알고리즘은 기존의 CPU를 사용한 PSI 알고리즘보다 최대 5배 이상 속도 향상이 있으며, PSI의 개수가 많을수록 성능상의 이득이 더 큰 장점을 가지고 있다.

GNSS 시뮬레이터를 이용한 이동체 운동궤적의 시각동기화 기술 연구

  • 박재익;이은성;강우용;허문범
    • 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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    • 한국우주과학회 2010년도 한국우주과학회보 제19권1호
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    • pp.29.2-29.2
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    • 2010
  • 항법분야에 있어서 위성항법시스템의 다양한 오차를 제거한 정밀한 위치 정보를 이용하여 이동체에 활용하는 연구가 진행되고 있다. 실제 환경에서 이동체를 이용한 항법실험을 수행하기 전 실제 환경과 유사한 가상의 실시간 테스트베드를 구축하여 알고리즘 테스트 및 검증 실험을 수행하려 한다. 이를 위해 이동체의 운동을 시뮬레이션하는 운동궤적제어시스템과 실제의 항법신호를 시뮬레이션하는 GNSS 시뮬레이터 사이의 시각동기화는 실시간 시뮬레이션을 구현하기 위해 필수적으로 요구된다. 동기화 되지 않은 시각정보는 이동체 운동궤적제어시스템에 의해 생성된 실제의 궤적과 GNSS 시물레이터로부터 생성된 궤적사이의 오차를 유발하여 항법수신기의 부정확한 항법신호를 유발한다. 이 연구는 GNSS 시뮬레이터를 이용한 실시간 테스트베드의 구축에 있어 필요한 이동체 운동궤적의 시각동기화 기술 개발을 목표로 한다. GNSS 시뮬레이터는 Spirent 사의 GPS 시뮬레이터가 사용되었다. 이동체의 위치, 속도, 가속도와 같은 움직임을 나타내는 운동에 관한 명령은 적용되어야 하는 정확한 시각이 함께 전송되므로, 이는 그 시각 이전에 GPS 시뮬레이터에 도달해야 한다. 따라서 1초(1 Hz) 또는 0.1초(10 Hz) 사이에 원격제어시스템과 GPS 시뮬레이터사이의 시각 동기화를 구현하였다. 시뮬레이터와의 시각정보 동기화를 위해 Amplicon사의 PCI-215 타이머카드를 이용하였고, 그 결과, 이동체 운동궤적제어시스템과 시뮬레이터의 시각정보를 $10^{-3}$ 내의 위치오차를 가지는 정밀도로 동기화됨을 확인할 수 있었다.

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GPS 데이터 분포를 고려한 실내 Stay Point 추출 방법 (Extraction Method of Indoor Stay Point considering the Distribution of GPS Time Data)

  • 박진관;최상길;백종길;정민아;이성로
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1196-1198
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    • 2015
  • 최근 모바일 기기의 발전으로 사용자의 위치를 수집하고 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 이러한 방법들 중 하나인 궤적 데이터 마이닝은 사용자의 궤적을 바탕으로 의미 있는 정보를 추출하기 위해 사용된다. 궤적 데이터 마이닝을 수행하기 위해서는 사용자의 GPS로그를 분석하여 Stay Point를 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 기존의 Stay Point 추출 방법은 실내와 실외의 Stay Point를 구분하지 못한다. 본 논문에서는 기존의 Stay Point 알고리즘을 보완하기 위해 GPS 데이터 분포를 고려하여 실내에서 머무른 지점만을 추출하는 Stay Point 알고리즘을 제안한다.