• Journal of Information Processing Systems
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• 제6권4호
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• pp.521-536
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• 2010

Spatio-temporal patterns extracted from historical trajectories of moving objects reveal important knowledge about movement behavior for high quality LBS services. Existing approaches transform trajectories into sequences of location symbols and derive frequent subsequences by applying conventional sequential pattern mining algorithms. However, spatio-temporal correlations may be lost due to the inappropriate approximations of spatial and temporal properties. In this paper, we address the problem of mining spatio-temporal patterns from trajectory data. The inefficient description of temporal information decreases the mining efficiency and the interpretability of the patterns. We provide a formal statement of efficient representation of spatio-temporal movements and propose a new approach to discover spatio-temporal patterns in trajectory data. The proposed method first finds meaningful spatio-temporal regions and extracts frequent spatio-temporal patterns based on a prefix-projection approach from the sequences of these regions. We experimentally analyze that the proposed method improves mining performance and derives more intuitive patterns.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권1호
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• pp.19-30
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• 2008

센서 네트워크에서 데이터 저장소 기법은 해쉬 테이블을 기반으로 네트워크상의 센서노드들을 저장소로 간주한다. 센서노드들은 해쉬 테이블에서 추출된 노드에 데이터를 저장하며 질의를 전송하는 사용자들도 해쉬 테이블을 이용하여 원하는 데이터가 저장된 센서노드에 접근한다. 이러한 데이터 저장소 기법의 문제점들 중 하나는 데이터를 저장하는 노드에 질의가 집중될 경우 질의에 대한 응답시간이 길어질 수 있으며 부하집중으로 에너지가 빠르게 고갈되어 네트워크 수명이 단축될 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 적응적 지역 트라젝토리 기반의 데이터 저장소 (Data Centric Storage based on Adaptive Local Trajectory, ALT)기법을 제안한다. ALT기법에서는 데이터를 저장할 노드를 중심으로 트라젝토리를 형성하며 질의 빈도의 변화에 따라 적응적으로 트라젝토리 범위를 변화시킨다. 실험을 통하여 제안하는 ALT기법이 기존의 데이터 저장소 기법에 비해 질의 빈도에 따라 빠른 응답시간을 제공함을 보이며 질의처리를 위한 부하가 여러 노드로 분산됨을 보인다. 또한 이를 통하여 노드의 에너지 소모도 분산됨으로써 네트워크 수명을 연장할 수 있음을 설명한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권2호
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• pp.961-968
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• 2018

Recently, researches on automatic recognition of human activities have been actively carried out with the emergence of various intelligent systems. Since a large amount of visual data can be secured through Closed Circuit Television, it is required to recognize human behavior in a dynamic situation rather than a static situation. In this paper, we propose new intelligent human activity recognition model using the trajectory information extracted from the video sequence. The proposed model consists of three steps: segmentation and partitioning of trajectory step, feature extraction step, and behavioral learning step. First, the entire trajectory is fuzzy partitioned according to the motion characteristics, and then temporal features and spatial features are extracted. Using the extracted features, four pedestrian behaviors were modeled by decision tree learning algorithm and performance evaluation was performed. The experiments in this paper were conducted using Caviar data sets. Experimental results show that trajectory provides good activity recognition accuracy by extracting instantaneous property and distinctive regional property.

• 정보와 통신
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• 제29권8호
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• pp.72-84
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• 2012

This paper introduces three vehicle trajectory-based data forwarding schemes, tailored for vehicular ad hoc networks. Nowadays GPS-based navigation systems are popularly used for providing efficient driving paths for drivers. With the driving paths called vehicle trajectories, we can make data forwarding schemes more efficient, considering the micro-scoped mobility of individual vehicles in road networks as well as the macro-scoped mobility of vehicular traffic statistics. This paper shows why the vehicle trajectory is a key ingredient in the design of the vehicle-to-infrastructure, infrastructure-to-vehicle, and vehicle-to-vehicle data forwarding schemes over multihop. Through the mathematical formulation, the key design techniques are shown for three forwarding schemes based on vehicle trajectory, compared with a state-of- the- art data forwarding scheme based on only vehicular traffic statistics.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제38권10호
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• pp.1281-1286
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• 2014

This paper presents an iterative learning control (ILC) approach for tracking problems with specified data points that are desired points at certain time instants. To design ILC systems for such problems, unlike traditional ILC approaches, an algorithm which updates not only the control signal but also the reference trajectory at each trial will be developed. The relationship between the reference trajectory and ILC control in tracking problems where there are specified data points through which the system should pass is investigated as the rate of convergence. In traditional ILC, the desired data is stored in a tracking profile file. Due to the huge size of the data file containing the target points, it is important to reduce the computational cost. Finally, simulation results of the presented technique are mentioned and compared to other related works to confirm the effectiveness of proposed scheme.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권1호
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• pp.31-42
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• 2024

In this study, the methodology of determination of base bleed motor data for base bleed projectile based on the NATO standard trajectory model, especially STANAG 4355 Method 2 were presented. Ground combustion experiments and aerodynamic performance firing tests were conducted to determine the drag reduction motor data of the base bleed projectile and this data was described based on the NATO standard ballistic model. The derived drag reduction motor data were input into the ballistic equations to complete the ballistic model and it was confirmed that the calculated predicted trajectory from the ballistic model matched well with the measured trajectory from the aerodynamic performance firing tests.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권5호
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• pp.572-582
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• 2018

In this paper, we have calculated a formular for sabot-trajectory of shipboard projectile including ship motion and generated trajectory-range function for analysing interference with structure of naval ship. We make formula to approximate the ship motion data of naval ship using optimization technique. Through this formula, we calculate the velocities and accelerations of sabot caused by ship motion(surge, sway, heave, roll, pitch, yaw) and then, we produce the formula about the trajectory of sabot including effects of ship motion in addition to previous study which had considered the effects of the pressure of flume, friction force, etc. To investigate interference with ship structures, we make the trajectory-range functions and then extract the nearest or farthest trajectory to ship structure. Through these data, we can conform whether the interference is happened or not.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권1호
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• pp.14-26
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• 2003

이동 객체(moving objects)의 궤적(trajectories)은 내용 기반 비디오 검색을 위해 비디오의 내용이나 의미를 색인하는 데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(moving objects' trajectories)에 대한 효율적인 검색을 위해 k-워핑(k-warping) 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색(similar sub-trajectory retrieval) 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 궤적을 구성하는 움직임 요소 모두에 대해서 고정된 값(k)만큼까지의 반복을 허용하는 고정 반복 유사 부분궤적 검색(Fixed-Replication similar Sub-trajectory Retrieval: VRSR)과 움직임 요소 각각에 대해서 서로 다른 값으로 할당하고 그 값만큼까지의 반복을 허용하는 가변 반복 유사 부분궤적 검색(Variable-Replication similar Sub-trajectory Retrieval: VRSR) 방법이다. 제안하는 방법은 이동 객체의 궤적을 모델링하기 위해 주로 사용되는 방향만의 단일 속성(property) 뿐만 아니라, 방향, 거리, 그리고 시간 등을 포함하는 다중 속성(multiple properties)을 지원한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해, 제안하는 k-워핑 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색 기법이 동등한 재현율을 유지하면서, 기존의 Li의 방법(no-warping)과 Shan의 OCMR방법(infinite-warping)에 비해 정확율 측면에서 좋은 성능을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.61-68
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 모델 기반 보행자의 GPS 경로를 예측하는 시스템을 제안한다. 보행자 경로 예측은 보행자의 위험 및 충돌 상황들을 알림을 통해 방지할 수 있으며, 다양한 마케팅 등 비즈니스 면에서도 영향을 끼치는 연구이다. 또한 보행자 뿐 아니라 많은 각광을 받고 있는 무인 이동수단의 경로 예측에도 활용될 수 있다. 다양한 경로 예측 방식들 중 본 논문은 GPS 데이터를 활용하여 경로를 예측하는 연구이다. 시계열 데이터인 보행자의 GPS 경로를 학습하여 다음 경로를 예측하도록 하는 딥러닝 모델 기반 연구이다. 본 논문에서는 보행자의 GPS 경로를 딥러닝 모델이 학습할 수 있도록하는 데이터 셋 구성 방식을 제시하였으며, 예측 범위에 큰 제약이 없는 경로 예측 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구의 경로 예측 딥러닝 모델에 적합한 파라메터들을 제시하였으며, 우수한 예측 성능을 보이는 결과를 제시한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권2호
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• pp.247-258
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• 2004

최근 비디오 데이타베이스, 시공간 데이타베이스, 모바일 데이타베이스와 같은 데이타베이스 응용 분야에서 이동 객체를 기반으로 하는 검색 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 시그니쳐-기반 색인 기법을 제안한다. 제안하는 시그니쳐-기반 색인 기법은 궤적 데이타를 토대로 궤적 시그니쳐를 생성하는 방법에 따라 중첩 시그니쳐-기반 색인 기법(Superimposed signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : SISR)과 합성 시그니쳐-기반색인 기법(Concatenated signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : CISR)으로 나뉜다. 생성된 궤적 시그니쳐 정보는 시그니쳐 파일에 저장되고, 검색시 주어진 사용자 질의 궤적 정보를 기반으로 데이타 파일을 직접 접근하기 전에 전체 궤적 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행한다. 이를 통해 데이타 파일의 검색 범위를 현저히 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 또한 검색된 궤적 데이터와의 유사성을 측정하기 위해 k-워핑 알고리즘을 적용시켜 검색의 효율성을 높인다. 마지막으로, 순차 색인 기법, SISR기법, 그리고 CISR 기법을 삽입시간, 검색 시간 그리고 부가 저장 공간측면에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 제안하는 두 가지 기법이 검색 성능 측면에서 순차 색인 기법에 비해 성능이 우수함을 나타내고, 아울러 SISR 기법이 CISR 기법에 비해 보다 우수한 성능을 보인다.