이 논문에서는, 기존에 존재하는 글자체의 커브 데이터를 분석하여 같은 글자를 붓글씨로 서예를 하듯이 다시 써낸 듯한 효과를 낼 수 있는 방법을 제안한다. 글자를 형성하는 위상적인 뼈대를 커브로 쪼개어, 글자 하나를 여러 획으로 분리하여 표현한 후에, 각 획에 해당하는 커브의 차원 수와, 길이와 곡률을 이용하여 붓의 궤적을 자동적으로 생성해 내는 방법이다. 붓의 궤적이 표현될 방법을 기존 글자 데이터를 이용해서 어떻게 조작 경로를 자동적으로 만들어 붓글씨 팔적을 생성해낼 것인지가 풀어내어야 할 문제이다.
본 논문에서는 2차원 공간에서 기동하는 고정익 무인항공기의 장애물 회피를 위한 부드러운 경로궤적을 생성하는 문제를 다룬다. 2차원 장애물맵의 이산화 모델링을 위해 육각형 격자를 채택하였고, 이는 사각형 격자에 비해 연결성이 높아 부드러운 경로궤적 생성이 가능하도록 하였다. 특히 본 논문에서 제안된 경로템플릿 기법은 일정거리 단위로 조합 가능한 대표경로들(경로템플릿)을 사용하여 무인항공기의 기준경로를 생성하는 방법이고, 온라인 경로궤적 생성에서 계산량을 줄여 메모리 및 연산리소스가 제한되는 소형 오토파일럿에서도 적용이 가능하다는 장점이 있다.
텔레매틱스 서비스를 위한 많은 어플리케이션들이 개발 됨에 인해 테스트를 위한 도로 네트워크 기반의 이동객체 궤적데이터의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 도로 네트워크 상의 이동객체들의 실 궤적 데이터와 유사한 합성 궤적 데이터를 구축하기 위한 방법론을 제안한다. 그리고 실제 구현 결과와 실 데이터와의 속도 패턴을 비교하여 실 데이터와의 유사성을 보인다.
컴퓨터 비전에서 다수의 보행자 궤적을 생성하는 문제는 여전히 어려운 문제이다. 전경에서 추출된 보행자 윤곽은 음영과 밝기 등의 문제로 윤곽이 명확하지 않고, 보행자들이 서로 다른 방향으로 움직이며 상호작용을 한다. 이로 인해 보행자를 식별하고 궤적을 생성하기에는 다소 어려움이 있다. 우리는 의사결정 트리를 사용하여 보행자 영역의 병합과 분할 상황을 개별 분리된 보행자로 검출한다. 검출된 개별 보행자는 점 대응 알고리즘으로 각 보행자의 궤적을 생성한다. 우리는 수정된 $A^*$ 검색 알고리즘으로 새로운 휴리스틱 점 대응 알고리즘을 소개한다. 우리의 실험은 PETS2010 데이터 세트로 구현되고 실험했다.
본 논문은 예측하지 못한 외부 환경 요소 변화로 인해 저하되는 비행 성능을 $L_1$ 적응 제어 기법으로 보상하는 궤적 추종 기법을 제안하였다. 제안된 궤적 추종 기법은 상대 거리를 이용하여 속도 명령을 생성하는 유도 법칙과 속도 명령을 추종하는 적응 제어 루프로 구성되어 있다. 경로 추종 성능을 향상시키기 위하여, 유도 법칙에서 생성한 속도 명령이 적응 제어기의 기준 입력이 되도록 설계하였다. 유도 법칙에서는 목표 궤적과 상대 거리와 그 변화량에 따른 가속도 명령이 생성되며, 이를 적분하여 속도 명령을 생성한다. $L_1$ 적응 제어 루프는 불확실성이 존재하는 환경에서 정밀한 경로 추종 성능을 보장한다. 제안된 경로 추종 시스템은 쿼드로터 항공기를 사용하여 수직 이착륙 및 이동 표적 추종과 같은 비행 실험으로 검증하였다.
본 연구는 궤적 데이터(trajectory data)를 대상으로 증강 그래프 기반의 그래프 뉴럴 네트워크를 활용하여 다음에 방문한 장소를 추천하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 전체 궤적 데이터를 그래프로 표현하여 추출한 글로벌 궤적 플로우의 특성을 다음 방문할 POI 추천에 활용한다. 이때, POI 추천시 자주 발생하는 두 가지 문제를 추가로 해결함으로써 POI 추천의 정확도를 높이는 것을 목표로 한다. 첫 번째 문제는 추천 대상 궤적 데이터의 길이가 짧은 경우에 성능 저하가 발생한다는 것이다. 두 번째 문제는 콜드-스타트 문제이다. 기존 POI 추천 모델은 매우 적은 방문 기록만 가지는 사용자 또는 POI에 대해서는 매우 낮은 예측 성능을 보인다. 본 연구에서는 궤적 그래프에서 일부 엣지를 삭제하여 생성한 증강 그래프 기반의 궤적 플로우 특징 기반 모델을 제안함으로써 짧은 길이의 궤적 데이터 및 콜드-스타트 사용자/POI에 대한 추천 성능을 높인다.
최근 교통상황을 정확하게 관측할 수 있는 교통류 검지에 관한 기술개발과 더불어 개별차량 주행궤적을 이용한 교통안전도 평가기법에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 개별차량의 주행궤적을 이용하여 다음시점(t+1) 의 후미추돌 확률을 산출하는 방법론을 제시하였다. 신뢰성 있는 예측 기법인 칼만 필터링(Kalman Filtering)을 이용하여 주행궤적을 예측하고, 예측된 시점에 대한 개별차량의 후미추돌 확률을 산출하였다. 안전도를 평가하는 확률모형을 수립하기 위해서 서해안 고속도로의 동영상 자료로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하였다. 추출한 개별차량의 주행궤적 자료를 이항 로지스틱 회귀분석(Binary logistic regression)을 이용하여 차량의 차로변경 결정 확률 모형을 생성하였고, exponential decay function을 이용하여 surrogate safety measure(SSM)의 하나인 time-to-collision(TTC)기반의 추돌확률 모형을 생성하였다. 미시적 교통류 시뮬레이터인 VISSIM에서 추출한 개별차량의 주행궤적 데이터를 이용하여 제안된 방법론을 평가하였다. 본 연구의 결과는 교통류 감시, 제어 및 정보 시스템에 효과적으로 적용될 수 있으며, 나아가 교통사고 예방에 효율적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 전염성이 높은 COVID-19 바이러스의 영향으로 접촉자 추적에 사용할 수 있는 시공간 궤적에 대한 중요성이 커지고 있다. 시공간 궤적은 객체가 이동한 시간 및 공간 데이터를 저장한다. 본 논문에서는 이동 객체의 시공간 궤적에 대한 질의 처리를 제안한다. 이동 객체의 시공간 궤적 모델은 위치를 저장하기 위하여 포인트 형태의 공간 데이터를 가지고 타임스탬프 형태의 시간 데이터를 가진다. 궤적 질의는 같은 버스에 탑승하여 서로 밀접하게 접촉한 사용자들의 쌍을 검색하는 질의이다. 궤적 질의를 처리하기 위하여 데이터셋으로는 마이크로소프트의 Geolife 데이터를 사용한다. 제안된 궤적 질의 처리는 궤적 데이터를 날짜별로 나누고 각 날짜에 대해 사용자의 궤적들이 근처에 있었는지 검사하고 접촉자들에 대한 정보를 결과로 생성한다.
본 논문에서는 도마뱀 로봇 설계를 위한 생체운동 모사 다물체 동역학 시뮬레이터가 개발되었다. 시뮬레이터에 사용된 다물체-기구 동역학 모델은 상용 소프트웨어인 RecurDyn 에 쿠반에놀 도마뱀의 모션 캡쳐 데이터와 Micro-CT 데이터를 적용하여 생성되었다. 다양한 도마뱀의 보행 운동 특성 해석을 위해서 생체운동 시뮬레이터는 궤적 생성모듈, 역기구학 모듈, 역동역학 모듈로 구성된다. 궤적생성 모듈은 도마뱀의 속도에 따른 척추운동과 발 궤적을 생성한다. 또한, 도마뱀 로봇 설계를 위해서 역기구학을 통한 관절 각도 계산과 그를 통한 역동역학 해석으로 이동속도에 대한 요구 조인트 구동력을 생성한다.
Human-like biped robot is a representative multi-links manipulator and undoubted redundancy system. However many researchers separate biped robot into each limb and analyze the members individually for the convenience analysis. This approach is not desirable for natural trajectory generation and energy optimization. This paper proposes the analysis method considering both legs together and the weighted pseudoinverse optimizing energy consumption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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