• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권6호
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• pp.774-780
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• 2017

The techniques for driving trajectory calculation and driving trajectory distribution calculation are proposed to analyze the durability of ground vehicles effectively. To achieve this aim, the driving trajectory of a vehicle and the driving trajectory distribution of that are needed, in addition to road profile. The road profiles can be measured by a profilometer but a driving trajectory of a vehicle cannot be acquired effectively due to a large position error from a conventional GPS sensor. Therefore two techniques are proposed to reduce the position error of a vehicle and achieve the distribution of driving trajectory of that. The driving trajectory calculation technique produces relative positions by using the velocity, time and heading of a vehicle. The driving trajectory distribution calculation technique produces distributions of the driving trajectory by using axis transformation, estimating reference line, dividing sectors and plotting a histogram of the sectors. As a results of this study, we can achieve the considerably accurate driving trajectory and driving trajectory distribution of a vehicle.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1636-1645
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• 2016

In navigation systems that use collected trajectory for routing, the number and diversity of trajectory data are crucial despite the infeasible limitation which is that all routes should be collected in person. This paper suggests an algorithm combining trajectories only by collected GPS data and generating new routes for solving this problem. Using distance between two trajectories, the algorithm estimates road intersection, in which it also predicts the correlated direction of them with geographical coordinates and makes a decision to combine them by the correlated direction. With combined and generated trajectory data, this combination way allows trajectory-based navigation to guide more and better routes. In our study, this solution has been introduced. However, the ways in which correlated direction is decided and post-process works have been revised to use the sequential pattern of triangles' area GPS information between two trajectories makes in road intersection and intersection among sets comprised of GPS points. This, as a result, reduces unnecessary combinations resulting redundant outputs and enhances the accuracy of estimating correlated direction than before.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.40-46
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• 2016

도로지도 생성은 인공위성 촬영이나 현장실사를 기반으로 한다. 그리하여 도로지도를 생성하고 수정하는데 많은 시간과 비용이 든다. 이러한 이유로 차량 GPS 데이터를 이용해 도로지도를 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 도로지도 생성 연구에서 가장 중요한 문제는 주도로와 같은 대표궤적을 추출하는 것이다. 대표궤적 추출을 수행할 때에는 시작과 끝이 비슷한 궤적데이터들의 집합을 전제로 하여 궤적을 추출한다. 따라서 대표궤적을 추출하기에 앞서 전처리 과정으로 궤적 클러스터링 작업이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 하나의 영역을 일정한 격자로 분할하고, Sweep Line 알고리즘을 응용해 유사궤적들을 탐색한다. 마지막으로 프레쉐거리를 이용하여 궤적 간 유사도를 계산하였다. 실제로 서울의 강남구 지역에 있는 500대의 차량 GPS 궤적을 가지고 클러스터링 작업을 수행하였다. 또한, 실험을 통하여 격자분할 접근방식의 빠른 수행시간과 안정성을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권4호
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• pp.404-410
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• 2016

대부분의 차량에서 GPS 기반의 내비게이션을 사용함에 따라, 도로 지도를 자동적으로 생성하는 것은 중요한 연구 문제이다. 본 논문에서는 지도 정보 없이 GPS 궤적을 이용한 교차로 검출 기법을 제안한다. 이 기법은 궤적이 교차로에서 여러 갈래로 나누어지는 것을 이용한다. 이전의 교차로 검출 연구에서는 정차 빈도나 회전방향을 이용하였다. 그러나 제안하는 교차로 검출 기법은 이러한 복잡한 정보를 이용하지 않는다. 이 기법은 주어진 궤적에 대한 부분 궤적 매칭 결과를 이용하여 교차로에 진입한 궤적들이 서로 다른 도로로 나뉘어 이동하는 것을 이용한다. 강남구에서 수집된 실제 차량 궤적 1266개를 대상으로 실험하였다. 실험 결과 제안한 기법은 일반적인 십자 모양의 교차로에서 좋은 성능을 보였다. 제안 시스템은 선정한 교차로에 대해 재현율 75%, 민감도 78%의 성능을 보였다. 더 많은 궤적을 이용하면 더 신뢰할 수 있는 검출 결과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권3호
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• pp.533-545
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• 2017

Massive volumes of GPS trajectory data bring challenges to storage and processing. These issues can be addressed by compression algorithm which can reduce the size of the trajectory data. A key requirement for GPS trajectory compression algorithm is to reduce the size of the trajectory data while minimizing the loss of information. Synchronized Euclidean distance (SED) as an important error measure is adopted by most of the existing algorithms. In order to further reduce the SED error, an improved algorithm for open window time ratio (OPW-TR) called local optimum open window time ratio (LO-OPW-TR) is proposed. In order to make SED error smaller, the anchor points are selected by calculating point's accumulated synchronized Euclidean distance (ASED). A variety of error metrics are used for the algorithm evaluation. The experimental results show that the errors of our algorithm are smaller than the existing algorithms in terms of SED and speed errors under the same compression ratio.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권10호
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• pp.439-446
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• 2015

최근 위치기반서비스의 확장을 위해 GPS 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest) 정보를 결합한 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)이 주목받고 있다. 기존 연구의 경우 GPS 궤적과 POI의 면적정보(polygon)가 겹치는 경우를 찾아내어 시맨틱 궤적을 생성하였다. 하지만 구글 지도, 네이버 지도, OpenStreetMap 등과 같은 공개된 지리 정보 시스템에서는 POI의 면적정보를 제공하지 않기 때문에 기존 방법으로는 시맨틱궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 GPS 위치정보와 POI의 좌표값(points)만을 이용하여 시맨틱 궤적을 생성할 수 있는 기법을 제안한다.

• 문화기술의 융합
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• 제1권1호
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• pp.79-85
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• 2015

최근 모바일 장치를 이용한 개인용 GPS 사용이 늘어나면서 모바일 장치로부터 수집한 GPS 데이터를 정제, 가공하여 사용자에게 위치추적, 공공안전, 위치기반정보 등을 제공해 주는 위치 기반 서비스 사업이 증가하고 있다. 하지만 위성 신호의 특성 상 반사 굴절이 잘 되는 고층 건물이나 실내에서는 사용이 거의 불가능기 때문에 GPS 오차를 보정해 줄 필요가 있다. 본 논문은 교차점 기반 구역 인덱싱을 이용해 사용자의 GPS 정보를 보정하여 정제된 궤적을 생성하는 방법을 제시한다. 이를 이용하여 모바일 장치를 이용한 사용자 이동 궤적을 분석하고, 다수의 사용자로 부터 입력받은 궤적의 유사성 식별을 통해 선호 경로를 추천하는 방법을 제안한다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제4권3호
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• pp.123-130
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• 2015

In this study, a carrier smoothed global positioning system / dead reckoning (CSGPS/DR) integrated system for high-precision trajectory estimation for the purpose of vehicle navigation was proposed. Existing code-based GPS has a low position accuracy, and carrier-phase differential global positioning system (CPDGPS) has a long waiting time for high-precision positioning and has a problem of high cost due to the establishment of infrastructure. To resolve this, the continuity of a trajectory was guaranteed by integrating CSGPS and DR. The results of the experiment indicated that the trajectory precision of the code-based GPS showed an error performance of more than 30cm, while that of the CSGPS/DR integrated system showed an error performance of less than 10cm. Based on this, it was found that the trajectory precision of the proposed CSGPS/DR integrated system is superior to that of the code-based GPS.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권9호
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• pp.419-425
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• 2016

내비게이션 시스템에서 지도 데이터를 최신 정보로 유지하는 것은 중요한 일이다. 그러나 수작업을 통한 갱신은 비용이 많이 소요될 뿐만 아니라 갱신되는 정보를 즉각적으로 반영하기 힘들다. 본 논문에서는 GPS 데이터를 이용하여 자동으로 도로를 생성해주는 시스템에서 가장 중요한 문제 중 하나인 중심 도로를 추출하는 기법에 관하여 살펴보고자 한다. 중심도로를 추출하기 위해서는 클러스터링 시킨 궤적이 필요하지만, 실제 궤적은 클러스터링 되어있지 않다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 최대 중첩구간 탐색과 궤적 클러스터링 과정을 통하여 효과적으로 궤적에 대해 클러스터링 하는 기법을 제안한다. 마지막으로 클러스터링 시킨 궤적에 대하여 가상달리기 기법을 적용하여 중심도로를 추출하였다. 실험 데이터로는 실제 대용량의 강남구, 성남시, 서울시 전체를 지나다니는 택시 GPS 데이터를 수집하여 실험을 하였고, 실험 결과 제안기법이 실제 중심 도로를 추출하는데 안정적이고 효율적인 것을 보였다.