• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.69-70
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• 2007

최근, 궤적 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되고 있다. 그러나 이동 객체의 실제 궤적 데이터를 획득하기는 어렵기 때문에 대부분의 연구들은 궤적 생성기에 의해 생성된 데이터를 이용하고 있다. 그러나 기존의 궤적 생성기들은 대부분 유클리디언 공간을 바탕으로 궤적을 생성하기 때문에 도로 네트워크 공간에서는 적용될 수 없다. 본 논문에서는 도로 네트워크 공간을 바탕으로 한 이동 객체의 궤적 생성 방안을 제안한다. 실제 이동 객체의 움직임과 비슷한 궤적을 생성하기 위하여 이동 객체는 출발지에서 목적지까지의 최단 경로에 근접하여 움직인다는 현실세계의 특징을 반영한다. 제안하는 기법을 이용하여 생성된 궤적 데이터는 현실 세계를 반영하면서 사용자가 원하는 궤적 데이터를 제공할 수 있기 때문에 다양한 연구에 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.722-725
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• 2015

모바일 환경에서 사용자의 GPS 궤적은 위치기반서비스(Location Based Service)에서 새로운 자원으로써 활용되고 있다. 위치기반서비스의 확장을 위해 단순히 사용자의 위치를 지도에 표시하는 것뿐만 아니라 사용자들이 위치했던 장소들이 내포하고 있는 의미를 발견해 내는 것이 필요하다. 이를 위해 최근 사용자의 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest)의 정보를 결합하여 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)을 생성하고 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 기존연구의 경우 시맨틱 궤적을 생성하기 위해, 사용자의 GPS 궤적과 POI의 면적 정보(polygon)가 겹칠 경우를 찾아내서 이를 시맨틱 궤적으로 생성하였다. 하지만 대부분 공개된 POI 정보는 실제 장소들의 면적 정보를 제공하지 않고 좌표(point) 값 만을 제공하기 때문에 기존의 방법으로는 시맨틱 궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 GPS 궤적과 POI의 좌표 값을 이용하여 사용자가 실제 방문했을 것으로 예상되는 POI 를 추정하고 이를 시맨틱 궤적으로 생성해 내는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 GPS 궤적의 속력 정보를 사용하여 사용자가 정지했었던 구간을 판별하고, 정지 구간 주변의 POI 밀도에 따라 정지 구간을 영역으로 확장한다. 그리고 영역에 포함된 POI 중 정지 구간과의 거리가 가장 가깝고, 가장 오랜 시간 포함되었던 POI를 사용자가 방문했던 POI로 판단한다. 이 방법은 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다는 장점을 가진다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.35 no.7
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• pp.767-772
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• 2011

Trajectory generation is important because it determines the walking stability, continuity, and performance of a body in motion. Generally, the Linear Inverted Pendulum Mode is used for trajectory generation; however, for the sake of simplicity, the trajectory in this mode does not allow vertical motions and pitching motions of the body. This paper proposes a new trajectory generation method called Extended Linear Inverted Pendulum Mode (ELIPM) that allows vertical motion as well as pitching motion. This method can also improve the performance of locomotion by controlling the stride and locomotion frequency of a body.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.131-135
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• 2001

본 논문에서는 작업 변수 또는 동작의 의도에 따라 다양한 형태의 궤적을 생성할 수 있는 동적 궤적 메모리(MTM)와 로봇 관절의 속도 및 가속도 제약조건을 만족하는 동작 시간을 계산하는 방법인 제약 조건을 고려한 표본화 간격 계산법(STICCON)이라는 두 가지 방법을 제시한다. 그리고 그 방법은 인간형 로봇의 동작 궤적 생성을 위한 구조적인 틀을 제안한다. 제안된 방법은 인간형 로봇의 궤적 생성 방법이 가져야 하는 두 가지 특성, 즉 복잡하고 다양한 동작의 궤적 표현 능력과 제약 조건에 따른 동적 궤적의 변형 과정을 모두 가지고 있다.

• Journal of IKEEE
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• v.25 no.4
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• pp.766-769
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• 2021

In order to perform tasks such as design, control, optimization, and prediction of flight vehicle trajectories based on machine learning techniques including deep learning, a certain amount of flight vehicle trajectory data is required. However, there are cases in which it is difficult to secure more than a certain amount of flight vehicle trajectory data for various reasons. In such cases, synthetic data generation could be one way to make machine learning possible. In this paper, to explore this possibility, we generated and evaluated synthetic flight vehicle trajectory data using time-series generative adversarial neural network. In addition, various ablation studies (comparative experiments) were performed to explore the possibility of using synthetic data in the aircraft trajectory prediction task. The experimental results presented in this paper are expected to be of practical help to researchers who want to conduct research on the possibility of using synthetic data in the generation of synthetic flight vehicle trajectory data and the work related to flight vehicle trajectories.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1129-1130
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• 2023

본 논문에서는 신규 차량 안전성 평가를 위한 ADAS 시뮬레이션 상에서 곡선 궤적을 효과적으로 생성할 수 있는 MATLAB 스크립트를 구현하였다. 본 연구를 통해 곡선 궤적 좌표를 생성하고 수작업으로 대입하는 과정을 간소화할 수 있으며, 또한 다른 시나리오에서 적용할 곡선 궤적을 편리하게 생성할 수 있을 것으로 기대한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.10
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• pp.439-446
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• 2015

Recently, semantic trajectories which combine GPS positions and POIs(Point of Interests) become more popular in order to expand location based services. To construct semantic trajectories, the existing algorithms exploit the extent information of POIs described as polygons and find overlapping regions between GPS positions and the extents. However, the algorithms are not applicable in the condition where the extent information is not provided such as in Google Map, Naver Map, OpenStreetMap and most of the open geographic information systems. In this paper, we provide a novel algorithm to construct semantic trajectories only with GPS positions and POI points but without POI extents.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.1
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• pp.40-46
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• 2016

Digital road map generation is primarily based on artificial satellite photographing or in-site manual survey work. Therefore, these map generation procedures require a lot of time and a large budget to create and update road maps. Consequently, people have tried to develop automated map generation systems using GPS trajectory data sets obtained by public vehicles. A fundamental problem in this road generation procedure involves the extraction of representative trajectory such as main roads. Extracting a representative trajectory requires the base data set of piecewise line segments(GPS-trajectories), which have close starting and ending points. So, geometrically similar trajectories are selected for clustering before extracting one representative trajectory from among them. This paper proposes a new divide- and-conquer approach by partitioning the whole map region into regular grid sub-spaces. We then try to find similar trajectories by sweeping. Also, we applied the $Fr{\acute{e}}chet$ distance measure to compute the similarity between a pair of trajectories. We conducted experiments using a set of real GPS data with more than 500 vehicle trajectories obtained from Gangnam-gu, Seoul. The experiment shows that our grid partitioning approach is fast and stable and can be used in real applications for vehicle trajectory clustering.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.51-56
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• 2008

이동컴퓨팅과 센서, GPS 기술의 발됨에 따라, 실외뿐만 아니라 실내 공간에서 이동객체의 위치 정보를 이용하는 다양한 응용분야들이 개발되고 있다. 그 중에서 이동 객체의 궤적을 이용하여 분석하는 응용분야들의 경우, 실제의 데이터를 획득하는 것이 불가능 하거나 이용이 제한되어 있어서, 실제의 속성을 반영한 합성 데이터를 이용하고 있다. 그러나 대부분의 이동 객체 궤적 생성치는 실내 공간에서 이동하는 객체의 특성을 잘 반영하지 못한다. 이에, 본 논문에서는 실내 공간에서 이동하는 객체의 특성을 살펴보고, 이를 반영한 실내 공간 이동 객체의 궤적 생성기를 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1254-1257
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• 2015

최근 위치기반서비스에 관심이 집중되면서 GPS 궤적에 관심 지점(POI: Point of Interest) 정보를 결합한 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)이 주목 받고 있다. 기존 연구에서는 GPS 궤적으로부터 속력을 계산하여 사용자가 정지했을 만한 예측 정지 구간(PSI: Predictive Stop Interval)과 실제로 방문했을 것이라 예상되는 POI를 선정하여 시맨틱 궤적을 생성하였다. 그러나 CPU에서는 대용량의 GPS 궤적에 대해서 PSI를 구할 시 많은 연산 때문에 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 GPU의 병렬성을 이용하여 PSI를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 GPU를 이용한 PSI 생성 알고리즘은 기존의 CPU를 사용한 PSI 알고리즘보다 최대 5배 이상 속도 향상이 있으며, PSI의 개수가 많을수록 성능상의 이득이 더 큰 장점을 가지고 있다.