• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.579-580
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• 2016

본 연구에서는 군집 로봇 체계에서 next-best-view(NBV)의 결정과 경로 계획(path planning)을 동시에 수행하는 효율적인 3차원 탐사 알고리즘을 제안한다. NBV 결정 및 경로 계획을 동시에 수행하는 단일 로봇 탐사 알고리즘에는 최근에 제안된 RH-NBVP[1]가 있다. 우리는 각 로봇에게 효율적으로 탐사 영역을 분배하는 Voronoi-biased multi-RRTs(VB-MRRTs)를 제시하며, 이를 통해 군집 로봇 체계에 RH-NBVP를 적용한다. 제시한 VB-MRRTs가 공간을 얼마나 점유하는지 분석하였으며, 3차원 시뮬레이션 상의 군집 로봇 체계에서 VB-MRRTs가 적용된 RH-NBVP의 탐사율 향상을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.413-416
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• 2006

최근 위치 측위 기술의 발달 및 GPS 기술의 상용화로 인해 무선 통신 기기의 보급이 증가하면서 다양한 위치 기반 서비스 개발을 위한 노력이 활발히 진행되고 있다. 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이동 데이터로부터 의미있는 지식인 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들 중 일부는 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나 또는 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 전체 이동 패턴들 중 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 이동 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 지점들에 대한 스케줄링 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간 속성들을 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 객체의 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 시간 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로를 결정하는 알고리즘으로, 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려한 위치 일반화를 수행하여 보다 효과적으로 이동 패턴을 탐색할 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제19권4호
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• pp.200-211
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• 2016

횡단 전위 배열(cross potential array)과 동일열 전위배열(direct potential array) 자료를 뒷받침하여 다양한 수변 구조물의 누수 경로 예측을 가능하게 하는 배열을 제시하고 이를 D-Lux array 라고 명명하였다. 또한 D-Lux array 자료를 색으로 가시화한 하나의 행렬로 정리하여 D-Lux view라고 제시하고 D-Lux view에서 관찰되는 저 전위차 이상대의 위치로 누수 구역의 위치를 해석하였다. D-Lux view의 보다 직관적인 해석을 위해서 D-Lux array 자료와 동일열 전위 배열 자료를 함께 사용하여 각 지점들 사이의 전위차 자료를 각 지점의 전위값으로 역산하고 이를 이용하여 등전위 분포도를 작성하였다. 등전위 분포도는 그래프나 D-Lux view에서 알 수 없었던 누수의 유입구, 유출구 뿐만 아니라 경로까지 예측 가능하게 하였다. 수조 실험과 수치 해석으로 예비 탐사를 실시한 후 현장 탐사로 콘크리트 보와 필 댐에 대한 적용이 이루어졌다. 그 결과, 콘크리트 보와 필 댐에 대해 누수 경로 탐지가 가능함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권1호
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• pp.113-122
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• 2009

기존의 패턴 탐사 기법들은 제한된 시간 및 공간영역에서 발생하는 다양한 이동 패턴들 중 단순히 사용자 요구에 적합할 것으로 추정되는 불특정한 빈발 이동 패턴만을 탐사하기 때문에 특정지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간 내의 스케줄링 경로 탐색과 같은 복합적인 시간 및 공간 제약 조건을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에는 적용하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제를 보이고, 적용 가능한 위치 기반 서비스로서 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 패턴 탐사 기법인 STOMP-F를 제안한다. 제안된 기법은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 패턴들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로로 결정하는 패턴 빈발도를 이용한 탐색 방법으로, 최적 이동 패턴 탐사 과정의 이동 시퀀스 생성 단계에서 객체의 위치 값과 공간영역 간의 위상 관계를 고려하여 이동 객체의 위치 속성에 대한 최하위 수준에서의 공간 일반화를 통해 보다 효율적으로 패턴 탐사를 수행할 수 있다. 제안 방법을 Dijkstra 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘을 대상으로 실험 평가한 결과 $A^*$ 알고리즘의 휴리스틱 가중치에 따라 차이는 있으나 연산 처리 시간을 기준으로 타 알고리즘들 보다 효과적임을 알 수 있다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2000년도 정기총회 및 특별심포지움
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• pp.70-86
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• 2000

쓰레기 매립지에 대한 오염의 전파 경로 및 수직${\cdot}$수평적인 오염의 분포에 대한 조사 및 환경 분야에 대한 적용성을 확인하기 위해 전기비저항 탐사를 수행하였다 일반적으로 오염의 특성으로 인하여 매립지는 저비저항대로 나타나는데 기반암인 고비저항대와 대비하여 오염의 분포 및 전파 경로에 대하여 전기비저항 탐사는 훌륭한 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구 결과를 이용하여 장차 오염 토양 복원 기술을 적용하는 기초 자료로 사용할 수 있고 오염이 예상되는 지반에 또는 국내에 있는 1000개 이상의 불량 매립지에 대한 사전 조사 방법으로 유용하게 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.112-114
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• 2004

오늘날 웹을 이용하는 사용자들의 웹 검색 형태를 저장한 웹 로그 데이터들은 데이터 마이닝을 위한 중요한 자료가 되고 있다. 이들 웹 로그들로부터 사용자의 현재 행동을 기반으로 사용자가 다음에 요청할 요구를 예측할 수 있는 예측 모델을 만들 수 있다. 하지만 이들 웹 로그들은 크기가 매우 크고 분석하기가 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 이미 않은 방법이 제안되었다. 그 중에서 효과적으로 예측할 수 있도록 제안된 순차적 분류 기반에 연관법칙을 적용한 예측 기법이 있다. 본 논문에서는 전방향 참조 경로 탐사 패턴 알고리즘을 적용하여 연관규칙에 기반 한 웹 문서 예측 기법을 향상시키는 모델을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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• pp.367-372
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• 2008

최근 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 개발하기 위한 목적으로 이동 객체의 다양한 패턴들 중 의미있는 지식인 유용한 이동 패턴을 탐사하는 문제가 주요 이슈로 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간내의 스케줄링 경로 탐색과 같이 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에 대해 정의하고, 다양한 이동 패턴들 중 가장 빈발하게 발생하는 패턴이 최적의 비용을 소요할 것이라는 가정을 기반으로 최대 빈발 2-시퀀스를 추출하는 방법을 제안한다. 후보 시퀀스 집합으로부터 지지도 계산을 통해 추출되는 빈발 2-시퀀스들의 순차적인 조합은 패턴 탐사를 수행하는 각 패스 진행 시 후보 시퀀스 항목의 차수가 점차 감소하여 최적 이동 패턴 탐사 방법에 효과적으로 적용된다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2006년도 공동학술대회 논문집
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• pp.137-138
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• 2006

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.79-93
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• 2009

사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 개발하기 위한 목적으로 시공간 상에서 발생하는 이동 객체의 다양한 패턴들 중 의미있는 유용한 패턴을 추출하기 위한 시공간 패턴 탐사가 필요하다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터로부터 패턴 탐사를 통해 실세계에 적용 가능한 위치 기반 서비스의 개발에 대한 응용으로, STOMP(F)[25]에서 정의한 최적의 이동 패턴을 탐사하는 문제들을 기반으로 시간 및 공간 제약을 갖는 패턴을 추출하기 위한 새로운 탐사 기법인 STOMP(FW)를 제안한다. 제안된 기법은 패턴 빈발도 만을 이용한 기존 연구(STOMP(F)[25])에 가중치(거리, 시간, 비용 등)를 복합적으로 이용하는 패턴 탐사 방법으로, 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 이동 패턴들 중 패턴 빈발도가 특정 임계치 이상이고 가중치가 가장 적게 소요되는 이동 패턴을 최적 경로로 결정하는 방법이다. 제안된 방법의 패턴 탐사는 경험적인 이동 이력을 사용함으로써 기존의 최적 경로 탐색 기법들($A^*$, Dijkstra 알고리즘)이나 빈발도 만을 이용한 방법들 보다 접근하는 노드 수가 상대적으로 적어 보다 빠르고 정확하게 최적 패턴을 탐색할 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.312-315
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• 2012

이 논문은 한 대의 모바일 로봇의 모션 계획 알고리즘인 Bug1과 Bug2를 개선한 알고리즘을 제안한다. 장애물이 있는 환경에서 목표지점까지 도달하기 위한 경로 계획 알고리즘으로 Bug1과 Bug2가 제안되었지만, 이 두 알고리즘은 모두 장애물 형태에 따라 탐사 시간이 오래 걸릴 수 있다는 단점이 있다. Bug2 알고리즘은 Bug1 알고리즘을 개선한 형태로 제안되었지만 심지어 극적적인 경우에는 무한 루프에 빠진다는 단점이 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 한 쌍의 모바일 로봇을 이용한 병렬 탐색 PBug1, PBug2 알고리즘을 제안한다. 제안된 PBug1과 PBug2 알고리즘은 각각 Bug1과 Bug2의 속도를 보장하며 일반적으로 빠른 탐사시간을 보인다. 측히 PBug2 알고리즘은 Bug2와 달리 무한루프에 빠지는 경우가 없다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PBug1, PBug2 알고리즘을 구현하여 Bug1, Bug2 알고리즘과 비교하였다. 실험결과 PBug1 알고리즘은 Bug1 알고리즘보다 탐사 시간이 64.9%로 감소하였고 PBug2 알고리즘은 Bug1 알고리즘과 비슷한 탐사 시간을 보였다.