현재 많은 Map DB Provider들이 지도 정보를 제공하고 있으며, 자신들의 Map DB에 새로운 도로 정보를 업데이트 하는데 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만, 아직까지 Provider들 상호간 도로 정보 공유에 대해서는 고려하지 않고 있다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 환경을 이용해 클라우드에서 이기종 카 네비게이션 시스템을 사용하는 운전자들에 의해 추출된 새로운 도로의 속성 정보를 실시간으로 모든 운전자의 네비게이션 Map DB를 업데이트하는 방법을 제안한다. 이 방법은 새로운 도로 정보를 모든 운전자들의 Map DB에 더욱 효율적으로 업데이트할 수 있으며, Map DB Provider들이 수행하는 실차 주행 테스트 비용을 줄이고 서버 자원 통합 구축을 통한 Map DB 데이터센터의 유지비용을 줄일 수 있다.
자율 주행에서 도로 표시는 객체 추적, 경로 계획을 위한 필수 요소이며 측위를 위한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이 논문은 역 관점 매핑 이미지와 정밀도로지도 투영 이미지를 매칭하여 비교함으로써 도로 노면 표지의 갱신 및 위치 측위를 하는 접근 방식을 제시한다. 역 관점 매핑(IPM; Inverse Perspective Mapping) 기법을 사용하여 차량의 전방을 촬영한 카메라 이미지에서 원근 효과를 제거하고 2D 도메인으로 버드뷰 이미지를 생성한다. 그 다음에 GNSS/INS를 참조하여 촬영된 이미지와 동일한 정밀도로지도 영역을 이미지로 생성하여 두 이미지의 노면표지가 최대한 일치하도록 피팅 한다. 또한 정지선, 횡단 보도, 점선 및 직선 등 문자와 화살표를 인식하여 정밀도로지도의 객체와 비교 함으로써 갱신 여부를 판단 한다. 그리고 새로 설치된 객체의 측위는 주변의 객체의 위치 좌표값을 정밀도로지도에서 참조하여 얻을 수 있다. 우리는 매우 낮은 계산 비용과 저가의 카메라 및 GNSS/INS 센서 만으로도 빠르게 갱신된 정밀도로지도를 얻을 수 있다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제9권1호
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pp.9-17
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2017
This paper describes a process of developing commercial real time image recognition system with company. In this paper we will make a system that is combining an empirical kernel map method and conjugate least squares support vector machine in order to represent images in a low-dimensional subspace for real time image recognition. In the traditional approach calculating these eigenspace models, known as traditional PCA method, model must capture all the images needed to build the internal representation. Updating of the existing eigenspace is only possible when all the images must be kept in order to update the eigenspace, requiring a lot of storage capability. Proposed method allows discarding the acquired images immediately after the update. By experimental results we can show that empirical kernel map has similar accuracy compare to traditional batch way eigenspace method and more efficient in memory requirement than traditional one. This experimental result shows that proposed model is suitable for commercial real time image recognition system.
Internet Engineering Task Force(IETF)는 효율적인 이동성 지원을 위해 Hierarchical Mobile IPv6(HMIPv6)를 제안하였다. HMIPv6는 Mobility Anchor Point(MAP) 도메인 내에서 기존 Mobile IP(MIP)에서 모바일 노드의 이동시 마다 필수적이었던 시그널링 오버헤드와 Binding Update(BU)로 인한 지연을 줄 일수 있는 방법을 제공한다 하지만 MAP과 MAP사이를 이동하는 사용자에 대해서는 아무런 대비책을 제시하지 않고 있기 때문에 실시간 응용프로그램의 사용에 있어서 이 경우 상당한 지연이 발생한다. 본 논문은 MAP과 MAP사이를 이동하는 사용자에 대해서도 사용자의 통신에 대한 영향을 최소화할 수 있도록 핸드오프 지연시간을 단축할 수 있는 고속 핸드오프를 제안하고 수학적 모델을 통하며 기존의 HMIPv6와 비교하였다.
최근 모바일 디바이스에서 대용량 데이터 저장/관리를 위해 모바일 DBMS를 사용하려는 추세이며 특히 내비게이션 응용과 같이 대용량 맵 데이터의 저장/관리를 위한 모바일 DBMS의 저장구조 및 질의처리 방법에 대한 연구가 수행되었다. 무작위 데이터 접근(읽기/쓰기/변경) 질의가 대부분인 DBMS의 저장매체로 플래시메모리를 사용할 경우 성능이 저하된다. 그 이유는 플래시메모리는 특성상 순차적인 데이터 기록에는 성능이 좋지만 무작위 데이터 기록에는 성능이 나쁘다. 따라서 플래시메모리를 저장매체로 사용하는 모바일 DBMS의 경우 기존과 다른 저장 및 질의처리 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 무작위 데이터 업데이트의 성능을 향상시키기 위한 DBMS의 페이지 관리 기법을 연구하였고 이를 점진적 맵 업데이트를 지원하는 내비게이션용 모바일 DBMS에 적용하여 실험하였고 성능을 검증하였다.
모바일 클라이언트-서버 환경에서 모바일 클라이언트는 무선 통신의 높은 비용으로 인하여 서버와 단절된 상태를 가지며, 캐쉬된 지도의 효율적인 갱신을 위해 지역 복사본을 클라이언트가 갖는다. 이러한 환경에서 서버 데이타베이스의 일부가 변경된 경우 일관성 제어시에 캐쉬가 무효화될 수 있고, 이로 인해 캐쉬된 전체 데이타가 재 전송되는 것은 비효율적이다. 그러므로 서버에서 변경된 객체 정보를 로그로 기록하여, 캐쉬된 영역에 속하는 최근 변경 정보만을 전파하는 방법이 필요하다. 그러나 순차적으로 저장되는 로그의 경우 다음과 같은 문제점을 가진다. 첫째, 로그가 계속해서 누적된다. 이는 서버의 저장 공간 문제와 로그의 검색 성능 저하를 가져온다. 둘째, 순차적인 검색을 해야 한다. 로그의 양이 많을 경우 순차 검색은 비효율적이다. 셋째, 해당 클라이언트에게 불필요한 로그도 함께 전파된다. 이는 변경 정보 전파시 높은 무선 통신 비용을 발생시킨다. 이 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 불필요한 로그들을 정의하고, 이들을 생성 및 검색 단계에서 제거, 여과하기 위한 기법들을 제시한다. 또한 순차 저장된 로그에 대한 검색 시간을 단축시키기 위한 구조와 기법을 제시한다.
차량에 탑재된 내비게이션의 대부분은 복잡한 구조의 PSF(Physical Storage Format) 파일 기반으로 개발되어 점증적 맵 갱신을 지원하기 어렵다. 이를 해결하기 위한 차세대 내비게이션 방법의 하나로서 DB 기반의 내비게이션 기술이 주목받고 있다. 점진적 맵 갱신을 지원하는 DB 기반 내비게이션 구현에 있어 지속적인 맵 데이터 갱신으로 인한 데이터 단편화현상으로 데이터 접근 비용이 증가할 수 있어 검색 성능의 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 점증적 맵 갱신을 지원하는 DB 기반 내비게이션의 성능 향상 방법의 하나로 데이터 단편화 방지 기법을 제시하고 실제 구현을 통하여 성능 향상 효과가 있음을 검증하였다.
경로 최적화를 기본으로 한 Mobile IPv6의 바인딩 갱신은 자주 이동하는 노드에 의해 시그널링 트래픽 증가를 초래한다. 이를 보완하기 위해 MAP(Mobile Anchor Point)를 두어 매크로 이동성과 마이크로 이동성의 지역적 이동성을 고려한 계층적 Mobile IPv6가 제안되었다. 그러나 계층적 Mobile IPv6는 패킷 전송에 있어서 MAP를 항상 거쳐야 하므로 MAP의 패킷 집중현상이 발생하고 경로 최적화를 보장하지 못한다. 이에 본 연구에서는 이동 노드의 이동성을 고려한 경로 개선을 수행하여 MAP로의 패킷 집중현상의 완화특성을 해석한다.
이동로봇의 주행을 위한 초음파 센서 만에 의한 기존의 베이지안 지도 작성법은 초음파 센서 빔의 퍼짐 특성 등에 의해 굴곡이 많은 환경의 경우 양질의 지도가 형성되지 못한다. 이러한 문제의 개선을 위해 본 논문에서는 적외선 센서를 설치하여 초음파 센서 빔의 각 영역에서의 장애물에 대한 정보를 획득하고, 이 정보를 이용 퍼지 추론시스템에 의하여 초음파 센서에 의한 정보의 신뢰도를 구하여 베이지안 지도 작성법에 의한 결과에 융합시킴으로써 보다 정확한 환경 지도를 작성하는 방법을 제시하였다. 또한, 퍼지 추론 시스템을 최적화하기 위하여 유전 알고리즘을 사용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실제 실험에 의해 제안된 방법이 굴곡이 많은 환경의 경우 기존의 방법 보다 정확한 지도 작성이 가능함을 검증하였다.
Mobile IP에서 이동 단말기가 서브 네트워크을 변경하는 경우 항상 홈 네트워크의 홈 에이전트에 현재 위치에 대한 등록을 수행하여야 한다 만일 이동 단말기가 흠 네트워크에서 먼 거리에 위치할 경우 홈 에이전트에 대한 등록 시간은 지연되며, 호 연결 상태에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 HMIPv6에서는 단말기의 이동성을 지원하기 위하여 MAP (Mobility Anchor Point) 이라고 불리는 새로운 구성요소를 도입하여 핸드오버 시에 등록 지연을 줄이고 불필요한 시그널링을 줄일 수 있도록 하였다. 하지만 계층적 MAP 구조에서 발생하는 등록 집중화 현상은 네트워크 관리 전체에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 특정 MAP에 대한 등록 집중화 현상을 막기 위하여 단말기의 이동 강도와 트래픽 특성을 기반으로 MAP을 선택하는 방안을 제안한다. 단말기의 이동 강도와 트래픽 특성을 기반으로 MAP을 선택함으로 계층적 MAP 구조에서 단말기 등록에 대한 로드를 분산시키고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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