• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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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.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.19 no.4
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• pp.200-211
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• 2016

To support cross potential array and direct potential array, the array for leakage detection of all kinds of water facilities is proposed and it is named as the D-Lux array. The D-Lux array data are arranged to a coloured matrix and it is called the D-Lux view. Low potential difference of anomalous zone shown in D-Lux view implies the indication of leakage zone. Furthermore, for an intuitive interpretation of D-Lux array, equipotential distribution map is made by using D-Lux and direct potential array data. Equipotential distribution map makes us possible to predict import point, export point and the path of water leakage that we could have not anticipated in D-Lux view and the graphs. The water tank experiment and numerical analysis were carried out as preparatory experiment and the field explorations were conducted at a concrete weir and a fill dam. As a result, effective and specific detection of leakage path was possible for the concrete weir and the fill dam.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.1
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• pp.113-122
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• 2009

Since the traditional pattern mining methods only probe unspecified moving patterns that seem to satisfy users' requests among diverse patterns within the limited scopes of time and space, they are not applicable to problems involving the mining of optimal moving patterns, which contain complex time and space constraints, such as 1) searching the optimal path between two specific points, and 2) scheduling a path within the specified time. Therefore, in this paper, we illustrate some problems on mining the optimal moving patterns with complex time and space constraints from a vast set of historical data of numerous moving objects, and suggest a new moving pattern mining method that can be used to search patterns of an optimal moving path as a location-based service. The proposed method, which determines the optimal path(most frequently used path) using pattern frequency retrieved from historical data of moving objects between two specific points, can efficiently carry out pattern mining tasks using by space generalization at the minimum level on the moving object's location attribute in consideration of topological relationship between the object's location and spatial scope. Testing the efficiency of this algorithm was done by comparing the operation processing time with Dijkstra algorithm and $A^*$ algorithm which are generally used for searching the optimal path. As a result, although there were some differences according to heuristic weight on $A^*$ algorithm, it showed that the proposed method is more efficient than the other methods mentioned.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 2000.09a
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• pp.70-86
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• 2000

The primary objective of this study is to develope an investigating method to identify spatial variability of plumes and contaminants at contaminated sites. The electrical resistivity method was used to characterize contaminated sites. This technique is expected to use actively at contaminated sites in order to remedy the contaminated sites in the future. It was studied by appling electrical resistivity method into contaminated wastes disposal sites and verified that it was suitable method for the contaminated site characterization.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06d
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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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• 2006.06a
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• pp.137-138
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• 2006

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.5
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• pp.79-93
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• 2009

For developing the location based service which is individualized and specialized according to the characteristic of the users, the spatio-temporal pattern mining for extracting the meaningful and useful patterns among the various patterns of the mobile object on the spatio-temporal area is needed. Thus, in this paper, as the practical application toward the development of the location based service in which it is able to apply to the real life through the pattern mining from the huge historical data of mobile object, we are proposed STOMP(using Frequency of sequence and Weight) that is the new mining method for extracting the patterns with spatial and temporal constraint based on the problems of mining the optimal moving pattern which are defined in STOMP(F)[25]. Proposed method is the pattern mining method compositively using weighted value(weights) (a distance, the time, a cost, and etc) for our previous research(STOMP(F)[25]) that it uses only the pattern frequent occurrence. As to, it is the method determining the moving pattern in which the pattern frequent occurrence is above special threshold and the weight is most a little bit required among moving patterns of the object as the optimal path. And also, it can search the optimal path more accurate and faster than existing methods($A^*$, Dijkstra algorithm) or with only using pattern frequent occurrence due to less accesses to nodes by using the heuristic moving history.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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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.