GIS의 역사는 1970년대 컴퓨터의 본격적인 등장 및 급격한 사회환경 변화에 대한 자료 처리도구의 필요성이 대두됨에 따라 전문 GIS산업이 등장하게 되었고 자원, 환경관리 및 공공시설 관리에 주로 활용되었다. 1980년대에는 GIS의 저변확대기로 관계형 데이터베이스 및 워크스테이션이 개발되었고, 1990년대에는 H/W, S/W의 발전과 더불어 저장매체 및 통신기술이 발달하게 되었고 이때 GPS 및 3D GIS가 나타나게 되었고 Internet GIS 및 Mobile GIS 응용프로그램 등장과 더불어 GIS 생활화가 시작되었다. 미국, 영국, 캐나다 등 주요 선진국에서는 GIS 구축을 사회간접자본이라는 개념하에 국가발전 전략사업의 일환으로 추진중에 있으며 1998년 기준으로 40억달러 규모의 GIS 시장이 매년 20%이상 시장확대가 이루어질것으로 예상하고 있다. 이에 우리나라도 1980년대 후반부터 GIS에 대한 정부차원의 관심이 증대하여 국가지리정보시스템 구축에 약5,000억의 예산을 배정하여 진행하고 있다. 이에 발맞추어 21C 전력사업 환경변화에 적극적으로 대처하고 배전설비 관리업무의 혁신을 위하여 신배전정보시스템 사업의 일환인 설비DB 구축을 시행하였으며 현재 운영중에 있다.
In this paper, we present a method for generating and providing spatially encoded video data that can be effectively used by GIS applications. We collect the video data by a mobile mapping system called 4S-Van that is equipped by GPS, INS, CCD camera, and DVR system. The information about spatial object appearing in video, such as occupied region in each frame, attribute value, and geo-coordinate, are generated and encoded. We suggest methods that can generate such data for each frame in semi-automatic manner. We adopt standard MPEG-7 metadata format for representation of the spatially encoded video data to be generally used by GIS application. The spatial and attribute information encoded to each video frame can make visual browsing between map and video possible. The generated video data can be provided and applied to various GIS applications where location and visual data are both important.
본 논문에서는 휴대용 기기 사용자들의 이동 궤적을 기록한 대용량의 GPS 위치 데이터 집합으로부터 각 사용자의 이동 패턴 모델을 학습해내고, 이 모델을 적용하여 각 사용자의 다음 방문 장소를 효율적으로 예측할 수 있는 맵리듀스 기반의 분산 데이터 마이닝 시스템을 소개한다. 본 시스템은 크게 사용자별 이동 패턴 모델을 학습하는 후단부와 실시간으로 다음 방문 장소를 예측하는 전단부로 구성된다. 이 중에서 후단부는 주요 장소 추출, 이동 궤적 변환, 이동 패턴 모델 학습 등 총 3개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 이에 반해, 본 시스템의 전단부는 이동 경로 후보군 생성, 다음 장소 예측 등 총 2개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 그리고 본 시스템을 구성하는 각각의 작어마다 분산처리를 극대화할 수 있도록 맵과 리듀스 함수를 설계하였다. 끝으로, 대용량의 GeoLife 벤치마크 데이터 집합을 이용하여 본 논문에서 소개한 시스템의 예측 성능을 분석하기 위한 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5782-5799
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2018
With the development of GPS and the popularity of mobile devices with positioning capability, collecting massive amounts of trajectory data is feasible and easy. The daily trajectories of moving objects convey a concise overview of their behaviors. Different social roles have different trajectory patterns. Therefore, we can identify users or groups based on similar trajectory patterns by mining implicit life patterns. However, most existing daily trajectories mining studies mainly focus on the spatial and temporal analysis of raw trajectory data but missing the essential semantic information or behaviors. In this paper, we propose a novel trajectory semantics calculation method to identify groups that have similar behaviors. In our model, we first propose a fast and efficient approach for stay regions extraction from daily trajectories, then generate semantic trajectories by enriching the stay regions with semantic labels. To measure the similarity between semantic trajectories, we design a semantic similarity measure model based on spatial and temporal similarity factor. Furthermore, a pruning strategy is proposed to lighten tedious calculations and comparisons. We have conducted extensive experiments on real trajectory dataset of Geolife project, and the experimental results show our proposed method is both effective and efficient.
이 논문에서는 소포 배달 서비스를 위한 인텔리전트 모니터링 시스템(Intelligent Monitoring and Control System; IMCS)에 대해 기술한다. IMCS 는 GIS, GPS 그리고 무선 통신 기술을 이용하여 택배의 접수와 배달 업무를 효율적이고 효과적으로 개발하기 위한 시스템이다. IMCS는 모두 세개의 서브 시스템으로 구성되어 있는데 접수와 배달 계획을 수립하는 PDPS(Pick-up and Delivery Planning System)과 접수/배달 현황과 차량의 위치를 파악할 수 있는 PDMS(Pick-up and Delivery Monitoring System), 그리고 개인휴대단말기(PDA)을 이용한 실시간 업무 처리 시스템인 MOCS(Mobile Operations and Communication System)으로 구성되어 있다. PDPS는 GIS와 최적화 알고리즘을 이용하여 접수와 배달을 위한 방문 순서와 경로 그리고 고객에게 방문할 예정시간 등을 생성한다. MOCS에서는 GPS와 무선 통신을 이용하여 업무 중 발생한 접수/배달 결과와 위치 정보를 실시간으로 PDMS에 전송하고 바코드 스캐닝과 전자 서명 등의 업무를 지원한다. PDMS에서는 수신한 정보에 따라 소포의 접수/배달 현황과 차량의 위치를 전자지도 상에 표현하고 업무 차량의 이동 궤적을 표시하여 계획된 경로와 비교하여 모니터링하고 관제할 수 있다. 현재 IMCS는 국내 한 우체국에서 시범 운영되고 있다.
The purpose of this study is to analyze the daily living area of the elderly using the vast amount of travel route data collected through smart phones. In order to analyze the utilization status of the elderly into the visiting area and the living area, the subway station influence area was typed based on the number and ratio of the elderly visiting and the elderly living there. The characteristics of the elderly visiting area and the living area of the subway station area were derived by analyzing the walking route data for the three types of subway station influence areas where the elderly visit and live. First, we derive the range of visiting area and living area of the elderly near the subway station. Second, we derive the characteristic of moving distance which causes the linked walking of the elderly. Third, destination distribution and facility utilization are influenced by the subject of use, movement pattern, and facility awareness.
카메라를 이용한 위치 측정은 오랫동안 많은 연구가 진행되고 있다. 이것은 자율주행 자동차에서 차간거리 인식이나 객체 인식을 위한 연구가 있고, GPS를 적용하기 어려운 한정된 공간인 실내의 내비게이션 분야에서 연구되고 있다. 보통, 카메라를 이용하는 거리를 측정하는 방법은 2개의 스테레오 카메라를 이용하여 카메라 사이의 거리와 촬영된 영상이나 사진을 통해 측정된 값을 이용하여 거리를 측정한다. 본 논문에서는 하나의 카메라를 이용하여 사물의 거리를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 촬영 시간의 차이, 촬영 사이의 거리를 통하여 스테레오 카메라와 같이 카메라 간의 거리, 촬영된 사진에 의해 측정된 값을 이용하여 거리를 측정한다.
최근 들어 현실 세계에 새로운 가치를 창출하는 메타버스에 대한 관심이 높아졌다. 그런 메타버스를 쉽게 체험할 수 있게끔 기존 수집형 AR 게임 형태에서 벗어나서 랜드마크를 기반으로 사용자가 주도적으로 환경을 탐사하고 콘텐츠를 즐기는 체험형 메타버스 AR 게임을 개발하였다. 메타버스의 중요한 특징으로는 현실세계와의 연결성, 상호작용성, 디지털 통화가 있다. 해당 게임은 AR을 통하여 일상의 연장을 추구하고, 실시간 채팅 및 팀 경쟁을 통하여 상호작용성을 만족하려 한다. 마지막으로 상점 시스템을 통하여 디지털 통화를 구축한다. 모바일 게임으로 구현하여 스마트폰만 있다면 언제든 접속할 수 있게 하여 접근성을 높였다.
최근 초고층 및 초장대와 같은 대형 구조물들이 시공되고 있으며, 이에 대한 구조물 건전성 모니터링 기술들이 연구되고 있다. 하지만 기존의 기술들은 계측 센서의 관리와 센서로부터 계측된 데이터에 효율적으로 access하지 못하고 있다. 본 논문에서는 구조물 건전성 모니터링을 위한 증강현실 기반 센서 위치인식 및 데이터 시각화 기술을 소개한다. 모바일 디바이스에 내장된 GPS를 통하여 센서와 사용자 간의 거리를 파악하게 된다. 뿐만 아니라, 센서로부터 계측된 데이터는 위치정보시스템 서버에 저장되며, RSS방식을 통해 전송되어 사용자가 모바일 디바이스를 통해 쉽게 계측 데이터를 가시화 할 수 있게 된다. 이 기술을 이용하여 사용자는 센서의 위치인식을 통해 계측센서를 관리하고, 계측 데이터를 시각화하여 시간과 공간에 제약 없이 구조물의 건전성을 모니터링 할 수 있게 된다.
정보통신 기기들의 가격하락과 인터넷의 발전은 사물인터넷이라는 새로운 분야를 탄생시켰다. 일상에 접하는 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어 새로운 서비스를 창출하는 사물인터넷은 빅데이터와 결합되어 기존에 볼 수 없었던 새로운 형태의 비즈니스 영역을 개척해 나가고 있다. 이에 사물인터넷의 전망은 그 활용도에 있어서 무궁무진 하다고 말할 수 있다. 또한 이러한 사물인터넷 장비들의 원활한 연결을 위한 표준화 기관들의 연구도 활발한 편이다. 그러나 이러한 연구 중에 우리가 간과하는 부분이 있다. 사물인터넷 장비를 제어하거나 정보를 획득하기 위해서 장비와의 연동문제(IP주소, Wi-Fi, Bluetooth, NFC 등) 및 관련 애플리케이션 소프트웨어 또는 앱을 별도로 개발을 해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 연구방식들은 GPS 또는 마커를 이용한 증강현실 연구가 이루어져 왔다. 하지만 별도의 마커가 필요하고 마커의 경우 가까운 곳만 인식하는 단점을 갖는다. 또한 2D 기반의 카메라의 활용한 GPS 주소 활용한 연구의 경우 대상 장비와의 거리 인식을 할 수 없어 능동적인 인터페이스 구현의 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 기존의 복잡한 방법이 아니라 사용자가 눈으로 확인하고 간단한 조작만으로 장비와의 연동이 가능한 직관적인 방법이 반드시 필요하다. 본 연구는 향후 스마트폰에 탑재될 3D 깊이 인식카메라를 활용해서 별도의 마커 없이 거리측정 및 핸드폰의 센서정보를 연동해서 자동으로 공간 좌표를 계산하여 사물인터넷의 장비를 발견하고 해당 사물인터넷 장비의 정보 획득 및 제어가 가능한 방법론을 제안한다. 결과로 사용자 관점에서 별도의 사물인터넷 장비 연동문제 및 앱 설치에 대한 부담을 줄일 수 있다. 나아가 이 기술이 공공서비스와 스마트 안경분야에 활용된다면 공공 서비스 증대 및 많은 소프트웨어 개발의 중복 투자를 줄이게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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