• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권10호
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• pp.4092-4107
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• 2015

We propose a background subtraction method for moving cameras based on trajectory classification, image segmentation and label inference. In the trajectory classification process, PCA-based outlier detection strategy is used to remove the outliers in the foreground trajectories. Combining optical flow trajectory with watershed algorithm, we propose a trajectory-controlled watershed segmentation algorithm which effectively improves the edge-preserving performance and prevents the over-smooth problem. Finally, label inference based on Markov Random field is conducted for labeling the unlabeled pixels. Experimental results on the motionseg database demonstrate the promising performance of the proposed approach compared with other competing methods.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.145-153
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• 2009

궤적(trajectory) 데이타는 실세계 어디에서든지 쉽게 찾아볼 수 있다. 최근 들어, 위성, 센서, RFID, 비디오 및 무선 통신 기술의 발전으로 말미암아 이동 객체를 체계적으로 추적하고, 많은 양의 궤적데이타를 수집할 수 있게 되었다. 이에 따라, 궤적 데이타의 분석에 대한 필요성이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 대규모 궤적 데이타를 위한 마이닝 툴을 개발한다. 본 마이닝 툴에서는 가장 널리 사용되는 마이닝 연산인 집단화(clustering), 분류(classification), 이상치 발견(outlier detection)을 제공한다. 궤적 집단화는 공통적인 이동 패턴을 발견하며, 궤적 분류는 궤적에 기반하여 이동 객체의 범주를 예측하며, 궤적 이상치 발견은 나머지 궤적들과 크게 다르거나 일관적이지 않은 궤적을 발견한다. 본 마이닝 툴의 가장 큰 장점은 데이타 마이닝 도중에 부분 궤적 정보를 활용한다는 점이다. 본 마이닝 툴의 우수성은 다양한 실제 궤적 데이타 셋을 사용하여 입증되었다. 본 논문의 결과로 궤적 데이타 마이닝을 위한 실용적인 소프트웨어를 개발하였고 많은 실제 응용에 적용될 수 있을 것이라 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.133-142
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• 2021

이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제51권5호
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• pp.209-216
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• 2002

Recently, there is greater demand for stable supply of electric power as higher level of our living. It becomes the important problem that the cause of fault in power system is found out in early stage, if once it occurs. In this respect, accurate classification of arcing faults in power systems is vitally important. This paper presents a new classification method for arcing faults in power system. To obtain data of various faults including high impedance fault(HIF) and low impedance fault(LIF), HIF model with the ZnO arrester is adopted and implemented within the overall transmission system model based on the electromagnetic transients program(EMTP). Results of phase plane trajectory if Clarke modal transformation using postfault current and voltage are utilized to classify types of arcing faults. The performance of the proposed method is tested on a typical 154 kV korean transmission system under various fault conditions. As can be seen from results, phase plane trajectory of postfault current should be combined with that of o component from Clarke modal transformation to give reliability of clear fault classification. Thus the proposed method can classify arcing faults including LIFs and HIFs accurately in power systems.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.243-245
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• 2001

This paper presents a new classification method for high impedance faults in power systems. Results of phase plane trajectory with Clarke modal transformation using postfault current and voltage are utilized to classify types of arcing faults. The performance of the proposed method is tested on a typical 154 kV korean transmission system under various fault conditions using EMTP. As can be seen from results, phase plane trajectory of postfault current should be combined with that of o component from Clarke modal transformation to give reliability of clear fault classification. Thus the proposed method can classify arcing faults including LIFs and HIFs accurately in power systems.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권3호
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• pp.62-70
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• 2024

최근의 감시 시스템은 카메라, 레이더 등 다양한 센서를 중복 사용하여 침입 탐지의 정확도를 향상시키려는 노력을 기울이고 있다. 그러나 야간, 악천후, 침입자의 위장 등으로 인해 카메라(RGB, Thermal) 센서를 통한 객체 인식이 정확하지 않을 때도 있다. 이러한 상황에서는 카메라나 레이더 센서를 통해 추출된 객체의 궤적을 활용하여 침입자를 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 객체 인식이 어려운 환경에서 궤적 정보만을 이용하여 침입자를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 동물, 사람의 정상 및 비정상(침입, 배회) 궤적 데이터를 이용하여 LSTM-Attention 기반 궤적 분류 모델을 학습하고, 이 모델을 이용해서 사람의 비정상 궤적을 찾아내서 침입 탐지를 수행한다. 마지막으로, 제안하는 방법의 타당성을 실 데이터를 이용한 실험을 통해 입증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2321-2338
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• 2021

Compared with vehicle trajectories, pedestrian trajectories have stronger degrees of freedom and complexity, which poses a higher challenge to trajectory prediction tasks. This paper designs a mode to divide the trajectory of pedestrians at a traffic intersection, which converts the trajectory regression problem into a trajectory classification problem. This paper builds a deep model for pedestrian trajectory prediction at intersections for the task of pedestrian short-term trajectory prediction. The model calculates the spatial correlation and temporal dependence of the trajectory. More importantly, it captures the interactive features among pedestrians through the Attention mechanism. In order to improve the training speed, the model is composed of pure convolutional networks. This design overcomes the single-step calculation mode of the traditional recurrent neural network. The experiment uses Vulnerable Road Users trajectory dataset for related modeling and evaluation work. Compared with the existing models of pedestrian trajectory prediction, the model proposed in this paper has advantages in terms of evaluation indicators, training speed and the number of model parameters.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.207-212
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• 2021

Clustering Unlabeled Spatial-datasets to convert them to Labeled Spatial-datasets is a challenging task specially for geographical information systems. In this research study we investigated the NYC Taxi Limousine Commission dataset and discover that all of the spatial-temporal trajectory are unlabeled Spatial-datasets, which is in this case it is not suitable for any data mining tasks, such as classification and regression. Therefore, it is necessary to convert unlabeled Spatial-datasets into labeled Spatial-datasets. In this research study we are going to use the Clustering Technique to do this task for all the Trajectory datasets. A key difficulty for applying machine learning classification algorithms for many applications is that they require a lot of labeled datasets. Labeling a Big-data in many cases is a costly process. In this paper, we show the effectiveness of utilizing a Clustering Technique for labeling spatial data that leads to a high-accuracy classifier.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.101-108
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• 2015

위치를 수집할 수 있는 모바일 기기의 확산에 따라 다양한 위치기반서비스들이 개발되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 위치기반서비스가 일반화됨에 따라 수집되고 저장되는 경로 데이터의 양이 기하급수적으로 커지고 결국 빅데이터가 될 것이기 때문에 수집된 대용량 경로데이터에서 최선 경로를 찾아 추천해주는 시스템을 제안한다. 대용량 경로 데이터에서 실제 운행 시간 등의 정보를 바탕으로 기존 내비게이션보다 좋은 경로를 추천할 수 있게 된다. 대용량 경로 데이터 처리를 위해 하둡 맵리듀스를 이용해서 분류하고 분류된 경로를 데이터베이스에 저장하여 사용자의 요청에 빠르게 반응할 수 있도록 하였다. 사용자의 요청에 지도상의 최단 경로가 아닌 수집된 경로 기록을 바탕으로 최선 경로를 찾게 되는 것이다. 구현된 전체 시스템은 1) 실제 경로를 수집하기 위한 안드로이드 응용프로그램, 2) 하둡 맵리듀스를 이용해 수집된 경로를 미리 분류해 놓기 위한 분류 엔진, 3) 사용자의 출발지-도착지 요청에 따라 분류된 경로에서 최선 경로를 찾아 사용자에게 돌려주는 웹서버와 안드로이드 클라이언트 서비스 시스템이다. 실제운행 실험을 제안한 방법과 시스템이 실효성이 있음을 보인다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제9권3호
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• pp.238-243
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• 2009

This paper present same thodology for the classification of power system voltage stability, the trajectory of which to instability is monotonic, using an interior point method based support vector machine(IPMSVM). The SVM based voltage stability classifier canp rovide real-time stability identification only using the local measurement data, without the topological information conventionally used.