• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권1호
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• pp.22-32
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• 2010

최근 무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 인하여 위치정보를 이용한 위치기반 서비스 형태는 매우 다양해지고 있으며, 국내외 시장에서 급속히 확산되고 있다. 위치기반 서비스의 기본적인 정보인 위치정보는 이동체 데이터로 관리되며, 현재까지 다양한 방법의 이동체 데이터 관리방법이 제시되고 있다. 위치기반 서비스 중 특정지역에 진입하거나 벗어날 경우에 자동으로 정보를 제공하는 위치기반 경보 서비스는 현재 주요한 위치기반 서비스 중의 하나로서 주목을 받고 있다. 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해서는 대상이 되는 이동체의 위치정보를 주기적으로 획득해야 한다. 이러한 방법은 이동성을 가지는 수많은 이동체의 위치정보를 지속적으로 획득해야 하며 이는 심각한 시스템 부하를 초래할 수 있다. 현재까지 연구되고 있는 이동체를 위한 위치획득방법은 모바일 사용자들이 동적이고 불규칙적인 이동속도 및 이동패턴을 보일 때 만족스러운 성능을 보여주지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해 대용량의 위치정보를 획득함에 있어서, 이동 체외 이동패턴을 이용하여 불필요한 위치정보 획득회수를 줄임으로써 시스템의 부하를 줄이는 효율적인 이동체 획득방법을 제안하였다. 또한 기존의 이동체 획득방법들과의 성능 비교를 통하여 본 논문에서 제안한 이동체 획득방법의 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.89-103
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• 2006

무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 위치정보를 이용한 위치기반서비스 형태는 더욱더 다양해 지고 있다. 위치기반 서비스 중 특정지역에 진입하거나 벗어날 경우에 자동으로 정보를 제공하는 위치기반 경보서비스는 향후 LBS의 가장 중요한 서비스가 될 것으로 전망된다. 그러나 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해서는 대상이 되는 이동체의 위치정보를 주기적으로 빈번하게 조회해야 한다. 이러한 방법은 이동성을 가지는 수많은 이동체의 위치정보를 지속적이면서도 대량으로 조회해야 함으로써 심각한 시스템의 부하와 비용증가를 초래한다. 지금까지 연구되고 있는 이동체를 위한 위치조회 방법은 위치기반 경보서비스를 제공 하기 위한 효율적인 위치조회 및 구조에는 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해 대용량의 위치정보를 조회함에 있어서, 이동체의 이동 패턴을 이용하여 불필요한 위치정보 조회 회수를 줄임으로써 시스템의 부하를 줄이는 효율적인 이동체 조회 방법을 제시하고 기존의 방법과 비교 실험하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권1호
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• pp.371-384
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• 2019

Motion perception has been tremendously improved in neuroscience and computer vision. The baseline motion perception model is mediated by the dorsal visual pathway involving the cortex areas the primary visual cortex (V1) and the middle temporal (V5 or MT) visual area. However, few works have been done on the extension of neural models to improve the efficacy and robustness of motion perception of real sequences. To overcome shortcomings in situations, such as varying illumination and large displacement, an adaptive V1-MT motion perception (Ad-V1MTMP) algorithm enriched to deal with real sequences is proposed and analyzed. First, the total variation semi-norm model based on Gabor functions (TV-Gabor) for structure-texture decomposition is performed to manage the illumination and color changes. And then, we study the impact of image local context, which is processed in extra-striate visual areas II (V2), on spatial motion integration by MT neurons, and propose a V1-V2 method to extract the image contrast information at a given location. Furthermore, we take feedback inputs from V2 into account during the polling stage. To use the algorithm on natural scenes, finally, multi-scale approach has been used to handle the frequency range, and adaptive pyramidal decomposition and decomposed spatio-temporal filters have been used to diminish computational cost. Theoretical analysis and experimental results suggest the new Ad-V1MTMP algorithm which mimics human primary motion pathway has universal, effective and robust performance.