최근 모바일 기기가 발전함에 따라 사용자의 위치 수집 및 분석 방법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 사용자의 위치분석 방법 중 궤적 데이터 마이닝은 사용자의 궤적을 바탕으로 의미 있는 정보를 추출하기 위해 사용된다. 궤적 데이터 마이닝을 수행하기 위해서는 사용자의 GPS 궤적을 분석하여 Stay Point를 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 기존의 Stay Point 추출 알고리즘은 두 가지의 임계값이 필요하며 해당 임계값들은 사용자가 임의로 설정함으로써 알고리즘의 신뢰도가 떨어지고, 실내에서 머문 지점과 실외에서 머문지점에 대한 구분이 없기 때문에 Stay Point 위치의 모호성이 높아지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 통계적 분석방법을 이용하여 SP를 추출하는 방법을 제안한다. 제안 알고리즘은 가우시안 확률분포를 사용하여 실내와 실외 SP를 각각 추출함으로써 SP 위치의 모호성을 개선하였다. 또한, 사용자가 임의로 설정하는 임계값이 없기 때문에 알고리즘의 신뢰도를 향상시켰다.
The techniques for driving trajectory calculation and driving trajectory distribution calculation are proposed to analyze the durability of ground vehicles effectively. To achieve this aim, the driving trajectory of a vehicle and the driving trajectory distribution of that are needed, in addition to road profile. The road profiles can be measured by a profilometer but a driving trajectory of a vehicle cannot be acquired effectively due to a large position error from a conventional GPS sensor. Therefore two techniques are proposed to reduce the position error of a vehicle and achieve the distribution of driving trajectory of that. The driving trajectory calculation technique produces relative positions by using the velocity, time and heading of a vehicle. The driving trajectory distribution calculation technique produces distributions of the driving trajectory by using axis transformation, estimating reference line, dividing sectors and plotting a histogram of the sectors. As a results of this study, we can achieve the considerably accurate driving trajectory and driving trajectory distribution of a vehicle.
본 논문에서는 항공기 비행시험의 기준 비행 궤적을 획득하기 위해 수행된 GPS 수신기 데이터의 후처리에 대하여 다룬다. 항공기 비행시험은 나로우주센터의 추적 및 통신 장비의 성능을 검증하기 위해 나로호 탑재 시스템과 지상 장비들에 대해 수행된 통합 시험으로서 2007년부터 수차례 수행되었다. 항공기 시험에서 추적 및 항법 장비의 성능을 분석하기 위해서는 데이터 비교를 위한 참값인 기준 데이터가 반드시 필요하므로 본 논문에서는 이를 위해 성능이 검증된 이중주파수용 GPS 수신기인 NovAtel 사의 DL-V3 수신기를 운용하여 비행 데이터를 수집하고, 검증된 후처리 프로그램인 GrafNav로 후처리하여 수십 cm 오차 수준을 가지는 기준 궤적을 생성하였다.
궤적은 이동체가 움직인 경로이다. IT 기술의 성장은 GPS와 같은 위치 측정 장치를 통해 다양한 이동체의 궤적 데이터를 수집할 수 있게 하였다. 이동체의 궤적은 지리정보시스템(GIS)을 포함한 다양한 연구 분야에서 사용된다. 지리정보시스템 분야에서는 차량의 궤적 데이터를 이용한 전자 도로 지도생성 시도가 많이 이루어져왔다. 이 목표를 이루기 위해서는 같은 도로 상의 궤적들을 모으는 방법이 필요하다. 흔히 프레셰 거리($Fr{\acute{e}}chet$ distance)가 궤적 쌍의 거리를 측정하는데 사용된다. 하지만 프레셰 거리는 대량의 궤적들에 대해서는 계산 시간의 소모가 심하다. 본 논문에서는 궤적들의 인접성 여부를 이산프레셰 거리를 통해 빠르게 구분하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 계산되는 거리의 정확도를 낮추는 대신 계산 속도를 높였다. 실험 결과, 제안 방법은 이산 프레셰 거리 대비 95%의 정확도와 최하 65%의 계산 감소율로 거리가 10m 이내인 궤적들을 구분할 수 있었다.
이동컴퓨팅과 센서, GPS 기술의 발됨에 따라, 실외뿐만 아니라 실내 공간에서 이동객체의 위치 정보를 이용하는 다양한 응용분야들이 개발되고 있다. 그 중에서 이동 객체의 궤적을 이용하여 분석하는 응용분야들의 경우, 실제의 데이터를 획득하는 것이 불가능 하거나 이용이 제한되어 있어서, 실제의 속성을 반영한 합성 데이터를 이용하고 있다. 그러나 대부분의 이동 객체 궤적 생성치는 실내 공간에서 이동하는 객체의 특성을 잘 반영하지 못한다. 이에, 본 논문에서는 실내 공간에서 이동하는 객체의 특성을 살펴보고, 이를 반영한 실내 공간 이동 객체의 궤적 생성기를 구현한다.
항공 산업의 발전에 따라 정밀하고 신뢰성 높은 항법 정확도를 제공하기 위하여 DGPS/INS 복합항법 장치에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 이러한 항법 시스템의 항법 정확도는 항공기의 안전성과 신뢰성에 직접적인 영향을 끼치기 때문에 항법 시스템의 비행시험 검증은 매우 중요하다. 특히 DGPS/INS 복합항법 장치와 같은 높은 수준의 위치 정확도를 가지는 항법시스템을 검증하기 위해서는 보다 정확한 비행 항법 성능 평가기법이 필요하다. 항법 성능 검증은 DGPS/INS보다 정밀한 항법 정확도를 가지는 기준 궤적과의 비교 분석을 통해 이루어지며 기준 수신기는 수 cm수준의 CDGPS 후처리 기법이 가능한 GPS 수신기를 사용해야 한다. 일반적으로 DGPS/INS 복합항법 장치의 출력 점은 항공기의 무게중심점으로 GPS 안테나의 위치를 출력하는 GPS 수신기와 다르기 때문에 출력데이터의 가공없이 성능 평가를 진행할 경우 추정 오차에 안테나 위치와 항공기의 무게중심점간 거리 오차가 포함된다. 따라서 보다 정확한 항법 성능 평가를 위하여 기준 궤적 생성을 위한 GPS 수신기의 Lever Arm 보정이 필요하다. 본 논문에서는 DGPS/INS 복합항법장치의 비행항법 성능 검증을 위하여 기준궤적의 Lever Arm 보정을 포함한 비행시험 성능평가 절차 및 비행 시험 결과를 제시한다.
이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.
최근, PCS, PDA와 같은 이동기기 보급의 확산, GPS(Global Positioning System)의 활용, 유무선 네트워크의 급속한 발전 등으로 일반 사용자들조차 이미지, 오디오, 비디오 등과 같은 멀티미디어 데이타에 대한 활용이 증가하고 있다. 특히, 멀티미디어 데이타 중에서도 비디오 데이타는 텍스트나 이미지 데이타와는 달리 이동 객체에 대한 움직임 정보를 포함하고 있고 시간의 변화에 따라 공간의 변화를 가지는 시공간적 특성을 가진다. 객체의 공간적 위치가 시간의 흐름에 따라 계속 변하는 이동객체(Moving Object)들의 연속적인 움직임들의 모임을 궤적이라 하며, 데이타베이스에서 사용자로부터 주어진 질의 궤적과 유사한 궤적을 포함하는 데이타를 찾는 것을 유사 부분궤적 검색(Similar Sub-trajectory Retrieval)이라 한다. 그리고 이러한 유사 부분궤적 검색을 하기 위해선 사용자 질의 궤적과 주어진 유사정도(Tolerance) 내에서 유사한 데이타 궤적을 검색 할 수 있는 근사 매칭(Approximate Matching)이 가능해야 한다. 또한, 방대한 멀티미디어 데이타베이스에서 사용자가 원하는 데이타 만을 보다 빠른 시간 내에 찾을 수 있도록 기존 연구와는 다른 효과적인 검색방법이 요구된다. 이를 위해, 본 논문에서는 효과적인 검색을 위해 궤적을 그리드로 분할하여 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 그리드 기반 검색 기법을 제안한다.
본 연구에서는 소량의 차량 위치정보를 통해 과거의 차량 위치를 추적하고, 운행궤적을 표현할 수 있는 방향각 정보를 이용한 하이브리드 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위해 다양한 조건 하에서 실제 차량 이동객체를 운행하여 차량 위치정보를 수집하였으며, 수집된 차량 위치정보에서 기존의 시간 간격별 차량 위치정보와 방향각 정보를 이용한 차량 위치정보를 추출하여 비교 분석하였다. 또한, 제안 기법의 효율성을 검증하기 위하여 GPS TrackMaker와 차영상 기법 그리고 일관성 비교, 정량적 비교, 차량 운행거리 비교 등 다양한 방법으로 비교 분석하였다.
이동 객체의 위치 정보는 현재 위치뿐만이 아니라 과거 움직였던 궤적 데이터 역시 데이터마이닝과 같은 응용분야에서 중요하다. 대부분의 기존 연구에서 사용하는 GPS(Global Positioning Service) 위치정보는 이 차원 유클리디안 공간의 한 점과 시간만으로 표현된다. 우리는 이러한 표현이 가지는 내재적인 문제점들을 지적하고 이를 해결할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 본 논문에서 우리는 이동 객체의 움직임은 기본속도모델을 따라 움직인다고 가정하고 이틀 이용하여 다양한 움직임의 형태를 표현하고 이러한 표현에 의하여 달성할 수 있는 저장 및 처리의 효율성에 대하여 연구한다. 실제 데이터를 이용한 분석에서 우리는 이동 객체가 우리가 제시하는 속도 모델에 따라 움직인다는 사실을 보여주고, 제시하는 표현 방법이 저장뿐만이 아니라 성능적인 면에서도 기존 GPS 위치정보 표현보다 월등하다는 사실을 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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