• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권4호
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• pp.343-356
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• 2007

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.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.1-6
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• 2009

Localization of nodes is a key technology for application of wireless sensor network. Having a GPS receiver on every sensor node is costly. In the past, several approaches, including range-based and range-free, have been proposed to calculate positions for randomly deployed sensor nodes. Most of them use some special nodes, called anchor nodes, which are assumed to know their own locations. Other sensors compute their locations based on the information provided by these anchor nodes. This paper uses a single mobile anchor node to move in the sensing field and broadcast its current position periodically. We provide a weighted centroid localization algorithm that uses coefficients, which are decided by the influence of mobile anchor node to unknown nodes, to prompt localization accuracy. We also suggest a criterion which is used to select mobile anchor node which involve in computing the position of nodes for improving localization accuracy. Weighted centroid localization algorithm is simple, and no communication is needed while locating. The localization accuracy of weighted centroid localization algorithm is better than maximum likelihood estimation which is used very often. It can be applied to many applications.

• 방송공학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.54-62
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• 2003

본 논문은 축구경기에서 골인과 같은 중요한 장면을 영상처리 기술과 컴퓨터 그래픽 기술을 이용하여 3차원으로 재연할 수 있는 3차원 축구재연 시스템에 대해 소개한다. KBS 기술연구소에서는 축구경기 중계방송에서 시청자에게 새로운 영상을 제공하기 위해 Vplay라는 3차원 축구재연 시스템을 개발하였다. Vplay는 컴퓨터 그래픽을 이용하여 축구경기에서 흥미롭고 중요한 장면을 재연한다. Vplay는 입력 비디오 시퀀스로부터 색상정보를 기반으로 신수 영역을 추출하고, 전역 이동 추정 모델과 운동장 좌표 변환모델을 이용하여 운동장에서의 선수의 정확한 위치를 추정한다. 이 결과 데이터는 가상 캐릭터의 움직임을 생성하는 이동동작 생성기로 입력되어 가상 캐릭터의 기본적인 움직임을 자동 생성한다. 그리고 미리 제작된 동작과 모델 라이브러리를 통해서 빠르고 편리하게 중요 장면을 재연할 수 있다. Vplay는 빠른 제작시간을 요구하는 축구중계 생방송용으로 개발되었으며 지난 월드컵 경기와 아시안 게임에 효과적으로 활용하였다.