Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권3호
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pp.979-994
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2008
Moving objects are spatio-temporal data that change their location or shape continuously over time. Generally, if continuously moving objects are managed by a conventional database management system, the system cannot properly process the past and future location which is not stored in the database. Up to now, for the purpose of location tracking which is not stored, the linear interpolation to estimate the past location has been usually used. It is suitable for the moving objects on linear route, not curved route. In this paper, we propose a past location tracking algorithm for a moving object on curved routes, and also suggest a future location tracking algorithm using some past location information. We found that the proposed location tracking algorithm has higher accuracy than the linear interpolation function.
Location based services based on positions of moving objects are expanding the business area gradually. The location is included all estimate position of the future as well as the position of the present and the past. Location based routing service is active business application in which the position information of moving objects is applied efficiently. This service includes the trajectory of past positions, the real-time tracing of present position of special moving objects, and the shortest and optimized paths combined with map information. In this paper, we describes the location based routing services is extend in distributed web GIS environment. Web GIS service systems provide the various GIS services of analyzing and displaying the spatial data with friendly user - interface. That is, we propose the efficient architecture and technologies for servicing the location based routing services in distributed web GIS environment. The position of moving objects is acquired by GPS (Global Positioning System) and converted the coordinate of real world by map matching with geometric information. We suppose the swapping method between main memory and storages to access the quite a number of moving objects. And, the result of location based routing services is wrapped the web-styled data format. We design the schema based on the GML. We design these services as components were developed in object-oriented computing environment, and provide the interoperability, language-independent, easy developing environment as well as re - usability.
센서 네트워크, 위치 기반 서비스 등의 기술 발전에 따라, 최근의 이동객체 위치정보는 연속적이고 끊임없이 변경되는 스트림 데이타 형태를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이와 같이 스트림 형태로 발생하는 이동객체의 위치정보를 제한된 메모리에 저장하고, 과거 위치를 추정하는 효율적인 방법을 제안한다. 이를 위하여, 우선 제한된 메모리 양으로 지속적으로 추가되는 이동객체의 과거 위치 이력을 저장하기 위한 위치정보의 점진적 추출(incremental extraction) 개념을 제시한다. 점진적 추출이란 새로운 위치정보가 추가될 때마다, 시스템이 관리해야 할 과거 위치정보를 기존 위치정보와 새로운 위치정보를 바탕으로 점진적으로 추출하는 방법을 의미한다. 그런 다음, 이러한 점진적 추출 개념을 적용하여 스트림 환경에서 위치정보를 저장 및 추정하는 전체적인 프레임워크를 제시한다. 그리고, 제안한 프레임워크 하에서 추정위치를 계산하는 방법으로 다항식을 이용한 직선기반과 곡선기반 방법을 제시한다. 다음으로, 점진적 추출 개념을 사용하여 과거 위치를 추출하는 방법으로 균등 간격 추출, 기울기 기반 추출. 그리고 최근 시점강조 추출의 세 가지 방법을 제시한다. 실험 결과, 제안한 점진적 추출 방법은 적은 비율(0.1%)의 위치정보를 저장함에도 불구하고 과거 위치추정에 있어 비교적 높은 정확도(오차율 3% 이내)를 나타냈다. 특히, 곡선기반의 점진적 추출 방법은 전체 위치 데이타의 0.1% 만을 저장하면서도 오차율 1.5% 미만의 높은 정확도를 나타내었다. 이러한 결과로 볼 때, 제안한 방법은 스트림 환경에서 이동객체의 위치정보를 저장하고, 과거 위치를 추정하는 우수한 연구결과라 사료된다.
위치기반서비스에서 이동체의 위치 데이타 수집 비용을 줄이기 위하여 위치 데이타를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이타는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이타와 오차가 발생한다. 따라서 오차를 포함한 불확실한 미래위치데이타로 인하여 TPR 트리에서 현재위치질의의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 불확실한 위치 데이타에 대한 현재질의를 처리하기 위하여 선형 함수에 의해 예측된 위치 데이타에 오차분을 반영한 불확실성 영역을 정의하고 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제시한다. 또한 TPR 트리를 기반으로 불확실성 영역을 반영한 질의 처리기를 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 질의처리 기법보다 불확실성 영역 기반 질의처리 기법이 최소 약 15% 이상의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권2호
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pp.204-216
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2006
Latest advances in hardware technology and state of the art of mobile robot and artificial intelligence research can be employed to develop autonomous and distributed monitoring systems. And mobile service robot requires the perception of its present position to coexist with humans and support humans effectively in populated environments. To realize these abilities, robot needs to keep track of relevant changes in the environment. This paper proposes a localization of mobile robot using the images by distributed intelligent networked devices (DINDs) in intelligent space (ISpace) is used in order to achieve these goals. This scheme combines data from the observed position using dead-reckoning sensors and the estimated position using images of moving object, such as those of a walking human, used to determine the moving location of a mobile robot. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Using the a priori known path of a moving object and a perspective camera model, the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates of a moving object and the estimated position of the robot are derived. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the mobile robot, and the Kalman filtering scheme is used to estimate the location of moving robot. The proposed approach is applied for a mobile robot in ISpace to show the reduction of uncertainty in the determining of the location of the mobile robot. Its performance is verified by computer simulation and experiment.
Recently, the services using position information of moving objects is embossed. Theses services needs the moving objects databases to manage moving object data with efficiency. To build the moving object databases, we must develop the moving object engine to mange, store, and search the spatio temporal data of moving object. The moving object engine has to support query syntax to search data that suitable for user need like LBS, Telematics, ITS, vehicle management system. In this paper, we design and implement the moving object engine to support service with moving object data. The moving object engine is able to support system environment that users are able to get the moving object data easily even they don't know complex data structure.
It is a very important problem that we grasp the accurate position at car navigation system. The GPS has used for knowing position because of accumulating few errors, but it have errors that are Tropospheric error, ionospheric error and Multipath error and so on. In this paper, We estimate moving position of a vehicle by Kalman filter using initial value after deducing the line equation using initial value and target value of map data. Then, we compensate GPS errors compare estimated poing with GPS errors. The experimental results have shown that are compared position data during real travel with compensated position data which are got after applying the algorithm ...
In this paper, we proposed an application which can conduct to take repetition images for special effect shooting at movies or drama using Bluetooth of smart device. The proposed application can move a camera with motors several times as the same moving after saving of the control data based on the application during specific time using Bluetooth. At the repetition moving, we do not permit to control motors of the camera by person for keeping the same start position and end position after saving the moving data. The camera motors are only moved remotely by saving data of the proposed application. We developed the proposed application and a hardware which works motors with camera to check performance evaluation. Then, we confirmed that the proposed application exactly did the same moving to the motors with camera several times according to saved data. Therefore, because the proposed application can take a same images as control remotely the motors of camera, it will be a useful technology for special effect shooting of movies or dramas.
Kim, Young-Bin;Ryu, Kwang-Ryol;Sclabassi, Robert J.
한국정보통신학회:학술대회논문집
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한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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pp.302-305
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2008
For an complete image composition to be stitched on several mosaic images, tracing displacement of direction and distance between successive images are important parameters. The input image is modeled by using a general second order two-dimensional Taylor-series and then converting it to a $3{\times}3$ correlation block and storing the data. A moving factor and coordinate is calculated by comparing the continuous correlation blocks. The experimentation result has a success rate of 85% for moving path tracing as continuous images are moved to 10% of image central position.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제5권1호
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pp.27-35
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2004
In the field of machine vision using a single camera mounted on a mobile robot, although the detection and tracking of moving objects from a moving observer, is complex and computationally demanding task. In this paper, we propose a new scheme for a mobile robot to track and capture a moving object using images of a camera. The system consists of the following modules: data acquisition, feature extraction and visual tracking, and trajectory generation. And a single camera is used as visual sensors to capture image sequences of a moving object. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the active camera. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to capture the moving object, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The experimental results of tracking and capturing of the target object with the mobile robot are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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