Compared to the imagery produced by traditional satellites, PlanetScope satellite imagery has made it possible to easily capture remotely-sensed imagery every day through dozens or even hundreds of satellites on a relatively small budget. This study aimed to detect changed areas and update a land cover map using a PlanetScope image. To generate a classification map, pixel-based Random Forest (RF) classification was performed by using additional features, such as the Normalized Difference Water Index (NDWI) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The classification result was converted to vector data and compared with the existing land cover map to estimate the changed area. To estimate the accuracy and trends of the changed area, the quantitative quality of the supervised classification result using the PlanetScope image was evaluated first. In addition, the patterns of the changed area that corresponded to the classification result were analyzed using the PlanetScope satellite image. Experimental results found that the PlanetScope image can be used to effectively to detect changed areas on large-scale land cover maps, and supervised classification results can update the changed areas.
네트워크 이동성 기본 솔루션(NEMO basic solution)의 비 경로 최적화의 문제점을 해결하기 위한 방안 중 하나로 HPD(Hierarchical Prefix Delegation) 프로토콜이 있다. 그러나 HPD는 미시적 이동성에 대한 지원을 하지 못하므로 이동네트워크노드(MNN)가 접촉점을 변경할 때마다 MIPv6 프로토콜에서와 같이 HA(Home Agent)와 통신노드(CNs)로 BU(Binding Update) 메시지를 보내야하는 문제점을 갖는다. 본 논문은 HPD에 HMIPv6 프로토콜 개념을 적용하여 nested NEMO에서의 미시적 이동성을 효과적으로 지원하는 알고리즘을 제안하였다. 이동네트워크노드는 MAP(Mobility Anchor Point) 영역 안에서 위치변경 시 가까운 곳에 위치한 MAP으로만 BU를 보냄으로써 핸드오프 과정에서 발생하는 서비스 중단이나 신호 부하를 감소시켜 HPD에서의 한계를 극복하였다.
본 논문에서는 일반화된 계층적 MIPv6 환경에서의 안전하고 효율적인 바인딩 업데이트 및 핸드오버 프로토콜을 제안한다. 기존의 계층적 MIPv6 환경에서의 바인딩 업데이트는 보편적으로 foreign network가 소규모 MAP 도메인으로 구성된다. 하지만, 제안 프로토콜에서는 다수의 MAP들이 계층적으로 구성되어지는 대규모 네트워크 환경에서의 안전하고 신속한 이동성 지원을 위한 메커니즘을 소개한다. 또한 다양한 공격 시나리오를 통해 제안 메커니즘의 안전성을 분석한다.
현재의 수치지도는 기존의 5년 주기로 일괄 갱신하던 체계에서 2008년도부터 광역도시권 2년, 기타권역 4년 주기로 갱신하도록 결정되었으나 일괄적으로 갱신함에 따라 정확성 및 신뢰성이 저하되고 갱신이 지연되고 있는 실정이다. 대부분의 지방자치단체는 항공사진측량을 통해 수치지도를 일괄적으로 갱신하고 있으나, 항공사진측량에 의한 일괄갱신은 예산이 많이 소요되며, 다음 갱신이 이루어지기 까지는 변경내용이 수치지도에 반영되지 못하는 등의 문제가 발생되고 있다. 따라서 본 연구에서는 국가에서 제작하고 있는 수치지도에 필요한 정보를 제공하고 매년 수치지도 갱신을 위해 중복투자가 발생하는 국가 및 지자체의 예산을 절감하기 위하여 객체기반의 수치지도 수시갱신 시스템을 개발하였다. 또한, 개발된 시스템의 효용성을 분석하기 위하여 대상지역을 선정하였고 갱신 오류를 분석하였으며 분석결과 검수된 66개의 오류를 수정하고 DB에 저장하였다.
Mobility Anchor points are used for the mobility management in HMIPv6 networks. Currently a mobile node selects the MAP farthest away from itself as a new MAP among available candidates when it undertakes a macro hand off. With this technique, however, the traffic tends to be concentrated at a MAP with the largest domain size and the communication cost increases due to the distance between the mobile node and the MAP. In this work, we propose a novel scheme to select a MAP to minimize the communication cost, taking the mobile node's moving speed and data rate into account. To come up with the scheme we analyses the communication analyses the communication cost into the binding update cost and the data packet delivery cost, and derive an equation representing the optimal MAP domain size to minimize the total cost.
클라이언트-서버 공간 데이터베이스에서는 대용량의 공간 데이터를 네트웍을 통해 접근하는 과부하를 피하기 위해 캐쉬를 사용한다. 이 논문은 클라이언트에서 지도를 수정하는 변경트랜잭션들의 동시성 지원과 일관성 제어 문제를 다룬다. 지도를 수정하는 클라이언트 트랜잭션은 화면을 통해 대화식으로 진행되는 긴 트랜잭션이며, 변경 대상인 공간 객체는 공간 관련성에 의한 종속성을 가지는 특징이 있다. 또한, 캐쉬의 동적 중복에 대한 일관성을 제어하기 위해서는 변경 후 서버 뿐만 아니라 다른 클라이언트들로 전파가 필요하며, 이러한 변경 전파로 인한 통신 부하는 캐쉬의 이점을 잃지 않도록 최소화 되어야한다. 이 논문은 CR 잠금과 CX 잠금을 이용한 캐쉬 영역 잠금법을 제시하여 공간 관련성에 의한 변경 종속성을 해결한다. 또한, CS 잠금 및 COD 잠금을 제시하여 낙관적인 탐지기반 기법 으로 일관성 제어를 지원함으로써 클라이언트들의 메시지 부하 최소화를 지원한다. 그리고, 이러한 확장된 잠금을 적용한 공간 관련성 기반 2PC 프로토콜을 통하여 긴 트랜잭션들 간 의 정확한 지도 수정을 보장한다.
Global localization is one of the essential issues for mobile robot navigation. In this study, an indoor global localization method is proposed which uses a Kinect sensor and a monocular upward-looking camera. The proposed method generates an environment map which consists of a grid map, a ceiling feature map from the upward-looking camera, and a spatial feature map obtained from the Kinect sensor. The method selects robot pose candidates using the spatial feature map and updates sample poses by particle filter based on the grid map. Localization success is determined by calculating the matching error from the ceiling feature map. In various experiments, the proposed method achieved a position accuracy of 0.12m and a position update speed of 10.4s, which is robust enough for real-world applications.
HMIPv6는 핸드오버시 시그널링 오버헤드와 패킷 손실을 감소시키는데 목적이 있다. 그러나 HMIPv6는 성능 평가면에서 기존의 MIPv6보다 우수하지 못하다. HMIPv6 환경하에서 새로운 도메인에 진입한 MN이 MAP 선택시 최상위 MAP을 선택하여 CN과 통신할 경우 최상위 MAP에 부하가 집중되고 MN이 빈번하게 이동하거나 대용량서비스를 이용하게 되면 성능이 저하되고, 반대로 MN이 최하위 MAP을 선택하여 CN과 통신할 경우에는 HA나 CN에 대한 Binding Update 시그널 증가로 성능이 저하된다. 이에 본 논문에서는 MN이 MAP 선택시 Distance, 노드사용율 및 대역폭 사용율을 바탕으로 MAP을 선택하는 적응적 MAP을 선택하는 방안에 대해서 논하고자 한다.
최근 ITS, 텔레매틱스, 유비쿼터스 등의 도입으로 공간 데이터는 다양한 환경에 응용되거나 활용 분야가 점차 증가하고 있고, 수치지도를 일반인들에게 제공함으로써 공간 데이터에 대한 수요가 급증하고 있다. 기존의 수치지도 관리 시스템은 도엽이라는 일정한 단위로 구분하여 공간 데이터를 관리하고 있기 때문에 데이터의 구축은 용이하지만 객체 단위의 데이터 구축, 관리 및 갱신을 효율적으로 지원하기 어렵다. 따라서 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 객체기반의 연속적인 지형지물 표현, 공간 데이터의 객체별 이력관리 및 수시갱신이 가능한 객체기반의 데이터 모델을 제안하였다. 제안 모델에서 객체기반 공간 데이터는 각 지형지물에 UFID를 부여하고 도엽 단위로 구축된 수치지도 데이터의 조인 연산을 통해 연속적인 지형지물을 표현하였다. 아울러 갱신으로 인한 변경 데이터를 이력 DB에 시간간격 단위로 저장, 관리하였으며, 제안된 모델의 효율성을 검증하기 위하여 타당성을 분석하였다.
모바일 단말에서의 맵 데이터 활용 서비스는 내비게이션, 위치기반서비스 등 그 활용 범위가 다양해지고 있다. 이러한 모바일 단말에서 저장/관리되는 맵 데이터의 크기는 갈수록 커져 수 GB에 이른다. 기존 내비게이션 시스템의 경우, 리소스 제약으로 인해 모바일 단말의 성능을 최대로 활용하기 위하여 맵 데이터를 읽기 최적화된 물리적인 저장형식(PSF: Physical Storage Format)으로 저장 관리하고 있다. 즉, 맵 데이터가 변경된 경우 변경된 부분만의 업데이트가 불가능하여 전체 데이터를 업데이트해야 하는 단점이 있다. 일반적으로 2 GB 데이터를 모바일 단말의 플래시메모리에 기록하는 시간은 수십 분이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기존의 내비게이션용 맵 데이터의 부분 업데이트가 불가능한 점을 해결하고자 모바일 공간 DBMS을 개발하였다. 그리고, 모바일 공간 DBMS에서의 내비게이션 서비스의 성능을 보장하기 위한 기법을 제시하고 실험을 통하여 이를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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