센서네트워크 환경에서 이동객체의 위치추적방법은 추적방법론에 따라 데이터의 수신과 위치추적의 정확성에 문제가 있었으며, 이러한 위치데이터는 오로지 위치 추적만을 위한 데이터이었기에 주변의 환경 데이터를 활용하여 상황에 맞는 정보판단 또는 모니터링에 한계가 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로 상황인식(context aware)을 종종 활용하는데, 본 문은 자기센서를 기반으로 측정된 자성체(magnetic line tracer)의 자성데이터 위치 추적 및 제어에 관한 데이터처리에 상창인식을 활용한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 센서네트워크 노드의 자기센서의 자성데이터 측정과 주변 환경정보 데이터를 이용하였고, 이러한 데이터를 상황인식 데이터베이스의 엔트리로 구성함으로써 추후 행동정보 추론 및 제어할 수 있다. 아울러 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 센서네트워크 환경을 만족하는 테스트베드를 구축하였으며, 이를 이용한 라인트레이서의 위치 추적과 경로탐색의 결과를 도출하였으며, 도출된 데이터를 근거로 하여 주변 환경정보 데이터베이스 엔트리 및 상황인식에 따른 라인트레이서의 방향제어에 미치는 영향을 분석하였다.
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.
We propose a simple method for tracking a nonparameterized subject contour in a single video stream with a moving camera and changing background. Then we present a method to eliminate the tracked contour object by replacing with the background scene we get from other frame. Our method consists of two parts: first we track the object using LOD (Level-of-Detail) canny edge maps, then we generate background of each image frame and replace the tracked object in a scene by a background image from other frame that is not occluded by the tracked object. Our tracking method is based on level-of-detail (LOD) modified Canny edge maps and graph-based routing operations on the LOD maps. To reduce side-effects because of irrelevant edges, we start our basic tracking by using strong Canny edges generated from large image intensity gradients of an input image. We get more edge pixels along LOD hierarchy. LOD Canny edge pixels become nodes in routing, and LOD values of adjacent edge pixels determine routing costs between the nodes. We find the best route to follow Canny edge pixels favoring stronger Canny edge pixels. Our accurate tracking is based on reducing effects from irrelevant edges by selecting the stronger edge pixels, thereby relying on the current frame edge pixel as much as possible. This approach is based on computing camera motion. Our experimental results show that our method works nice for moderate camera movement with small object shape changes.
전파를 이용한 통신이 활성화 되어 인터넷상의 네트워크에 연결하여 다양한 서비스가 제공되고 있는 현실에서 통신 서비스의 질을 높이기 위한 물체의 특징 점 탐지 및 추적의 중요성이 크게 대두되었다. 본 논문은 전파가 미치지 않는 음영 공간의 탐지와 추적을 위한 연구의 내용으로, Snakes 알고리즘을 이용하여 음영 공간을 탐지하고, 탐지된 음영 공간 내에서 어느 한 출발 지점에서 목표 지점까지의 경로를 추적하는 시스템의 기반을 제시하고자 하였다.
Today, detecting the location of moving object has been traced as various methods in our world. In this paper, we preset the system to improve the estimation accuracy utilizing detail localization using radar sensor based on WSN and situational awareness for a calibration (context aware) database, Rail concept. A variety of existing location tracking method has a problem with receiving of data and accuracy as tracking methodology, and since these located data are the only data to be collected for location tracing, the context aware or monitering as the surrounding environment is limited. So, in this paper, we enhanced the distance aware accuracy using radar sensor utilizing the Doppler effect among the distance measuring method, estimated the location using the Triangulation algorithm. Also, since we composed the environment data(temperature, illuminancem, humidity, noise) to entry of the database, it can be utilized in location-based service according to the later action information inference and positive context decision. In order to verify the validity of the suggested method, we give a few random situation and built test bed of designed node, and over the various test we proved the utilizing the context information through route tracking of moving and data processing.
This paper proposes a new strategy for a quad-rotor to track a moving object efficiently by using image processing and an extended Kalman filter. The goal of path planning for the quad-rotor is to design an optimal path from the start point to the destination point. To lengthen the freight time of the quad-rotor, an optimal path is required to reduce the energy consumption. To track a moving object, the mark signed on the moving object has been detected by a camera mounted first on the quad-rotor. The center coordinates of the mark and its area are calculated through the blob analysis which is one type of image processing. The mark coordinates are utilized to obtain information on the motion direction and the area of the mark is utilized to recognize whether the object moves backward or forward from the camera on the quad-rotor. In addition, an extended Kalman filter has been applied to predict the direction and speed of the dynamically moving object. Through these schemes, it is aimed that the quad-rotor can track the dynamic object efficiently in terms of flight distance and time. Through the two different route freights of the quad-rotor, the performance of the proposed system has been demonstrated.
오늘날 무선 인터넷과 소형 이동 통신 기기 보급의 확산과 GPS 활용도의 급증으로 시간 변화에 따라 위치 정보가 연속적으로 변화하는 이동 객체의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그 중에서 차량 이동 객체에 대한 연구는 첨단 교통 정보 시스템, 차량 추적 시스템, 물류 수송 시스템에서 활용되고 있다 이들 시스템들은 차량 이동에 대한 이력 데이터를 관리함으로서 과거의 차량 위치, 미래의 차량 위치 예측, 최적 경로, 최단 경로를 탐색 할 때 유용하게 사용되고 있다. 뿐만 아니라 물류 수송 계획과 차량 배차에도 차량 이력 데이터가 활용되고 있다. 이러한 차량 이력 데이터는 일정한 시간 간격을 갖고 저장되는데, 같은 패턴이 반복되는 차량 이력 데이터를 갖는 경우도 존재한다. 예를 들어, 특정 구간을 반복적으로 운행하는 차량일 경우에는 거의 유사한 경로로 운행을 한다. 이런 반복적인 운행경로를 일정 시간 간격 마다 차량 이력 데이터로 저장하면 많은 중복 데이터가 발생함으로써 저장 공간의 낭비를 유발한다. 따라서 본 논문에서는 이런 반복적인 운행경로를 갖는 차량에 대하여 이력 데이터를 효율적으로 저장할 수 있는 유사 궤적을 이용한 차량 이력 데이터 저장 기법을 제안하고자 한다.
이 논문에서 우리는 응급상황에 대응하여 일정 구간의 교통신호를 능동적으로 제어함으로써 재산과 인명 손실을 최소화할 수 있는 응급상황 대응 교통신호 제어 시스템을 개발하였다. 응급 차량 단말기에서 식별정보 및 GPS 정보를 포함한 응급신호를 송출하면 카메라에서 주위 영상을 획득하게 되고, 딥러닝 기반으로 객체를 분석하여 객체의 위치, 종류, 크기 등 정보를 가지는 객체정보를 출력한다. 이 객체를 트래킹한 정보를 생성하여 신호체계를 검출한 후 신호체계를 응급모드로 전환하여 수신받은 GPS 정보를 기준으로 응급 차량을 식별·추적하고 이 응급 차량의 진행 경로 기준으로 긴급 제어신호를 교통신호 제어기로 전송할 수 있는 체계이다. 이 시스템은 응급신호에 따라 우선 적용되는 긴급 제어신호에 의해 응급 차량의 진행이 저지되지 않도록 하여, 교통상 장애에 따른 인명과 재산의 손실을 최소화할 수 있다.
In order to implement the autonomous navigation function, it is essential to track an object within a certain radius of the ship's route. This paper proposes the Multiple Probabilistic Data Association Filter (MPDAF), which can track multiple ships by extending Probabilistic Data Association Filter (PDAF), an existing single object tracking algorithm, using radar data obtained from real marine environments. The proposed MPDAF algorithm was developed to address the problem of tracking multiple objects in a complex environment where there can be significant uncertainty in the number and identification of objects to be tracked. Using real-world radar data provided by the German aerospace center (DLR), it has been verified that the proposed algorithm can track a large number of objects with a small position error.
WMSNs에서 에너지 효율적인 사용과 전체 네트워크 수명의 연장 이외에도 물체 추적과 데이터 수집과 같이 실시간 데이터 처리를 위해 QoS지원이 필수적이다. 본 논문에서는 싱크 노드까지의 거리, 노드의 에너지 잔량 및 링크 품질을 고려한 다중 경로 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 높은 품질의 링크로 구성된 다중 경로 설정을 제공함으로써 에너지 소모가 집중되는 현상과 이로 인해 경로가 재구성되는 것을 방지한다. 또한 패킷의 특성을 고려하여 트래픽 패턴에 따라 서비스 품질 패턴과 서비스 품질 레벨을 지정하여 QoS 보장에 대한 서비스 차별화를 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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