• The KIPS Transactions:PartA
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• v.19A no.2
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• pp.85-92
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• 2012

In this paper, a highly scalable real-time locating system which can measure location of fast moving targets is proposed. Within the system, the location service area is partitioned into grids with squares which is referred to as a macro-cell. Also, a macro-cell is further partitioned into $N{\times}N$ micro-cells. In a micro-cell, location reference nodes are placed on every vertex and an arbitration node is placed on the center. When a mobile node tries to measure its location, it should first communicate with the arbitration nodes for granting location measurement operation. Therefore, within a micro-cell, only one granted mobile node can calculate its location by a series of communication with location reference nodes. To evaluate performance of the proposed system, the system is modeled and simulated. The simulation result shows that the proposed system requires small communication time for location measurement operation and produces small location calculation error for fast moving targets.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.246-247
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• 2008

본 논문에서는 군집간 제어를 위한 이동용 로봇제작과 로봇의 좌표인식, 방향을 찾기 위하여 GPS(Global Positioning System)수신 모듈과 Bluetooth송 수신기를 사용하였다. 실험에 쓰인 모든 이동용 로봇에 GPS수신기와 Bluetooth 송 수신기를 장착하고, GPS 수신기로부터 받은 blaster-이동로봇의 위치좌표를 Bluetooth통신 영역 내에 있는 모든 이동로봇에게 보내면 각 Slave-이동로봇은 Master이동로봇으로부터 받은 위치 좌표를 이용하여 blaster-이동로봇을 중심으로 상대적인 위치, 거리 유지, 진행방향을 계산한다. Master-이동로봇과 Slave-이동로봇 간의 실시간 통신과 일정거리를 유지함으로써 군집간 제어를 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.376-379
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• 2014

본 논문에서는 사람의 이동정보인 위치데이터를 바탕으로 위치분석(Location Analysis)을 통해 나타난 개개인의 이동성 모델을 바탕으로 각 개인의 이동성 모델에서 나타난 군집들의 관계를 분석해 개인이 속한 집단의 이동성 모델을 만든다. 집단 이동성 모델은 개인의 모델에서 나타난 군집을 이용하는데, 각 군집을 만드는데 필요한 위치 정보들과 군집의 중심, 군집간의 거리의 값을 계산하여 새로운 통합 군집을 만든다. 새로 만드는 군집은 각 특징에 따라 Micro Cluster, Macro Cluster의 2가지로 분류하였다. 실제 수년간 수집한 2명의 통합 개인 이동성 모델을 바탕으로 집단 이동성 모델을 생성한다. 집단 이동성 모델 생성에는 R Language를 사용하였고 결과 모델을 지도상에 표시할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.4 s.107
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• pp.477-490
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• 2006

Existing index structures need very much update cost because they repeat delete and insert operations in order to update continuously moving objects. In this paper, we propose a new index structure which reduces the update cost of continuously moving objects. The proposed index structure consists of a space partitioning index structure that stores the location of the moving objects and an auxiliary index structure that directly accesses to their current positions. In order to increase the fanout of the node, it stores not the real partitioning area but kd-tree as the information about the child node of the node. In addition, we don't traverse a whole index structure, but access the leaf nodes directly and accomplish a bottom-up update strategy for efficiently updating the positions of moving objects. We show through the various experiments that our index structure outperforms the existing index structures in terms of insertion, update and retrieval.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.6
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• pp.765-777
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• 2002

For the battlefield analysis, it is required to get correct information about the identification and moving status of target enemy units. However, it is difficult for us to collect all of the information perfectly, because of the technology of communications, jamming, and tactics. Therefore, we need a reasoning function that predicts and analyzes future moving status for target units by using collected moving information and domain knowledge. Especially. since the moving units have characteristics of moving objects, which change their position and shape over time, they require functions to manage and predict locations of moving objects. Therefore, in this paper, we propose a location prediction system of moving units for battlefield analysis. The proposed system not only predicts unknown units, unidentified units, and main strike directions to application domain for battlefield analysis, but also estimates the past or future locations of moving objects not stored in a database.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.11-14
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• 2005

이동 객체 데이터베이스에서 위치 불확실성은 이동 객체의 고유한 성질 중 하나이다. 이것은 모델링과 질의 처리 및 질의 결과에 예상치 못한 문제들을 야기시키기 때문에 이를 해결하기 위해 많은 연구들이 진행되어 왔다. 이전의 연구들은 객체의 최근 속력과 방향 정보를 사용하여 불확실한 객체의 위치를 추정하였다. 이 방법은 추정이 간단하고 가까운 미래의 위치와 시간 추정에는 유용하지만 계획된 경로를 가진 미래의 먼 위치와 시간의 추정에는 적합하지 않다. 따라서, 이 논문에서는 계획된 경로를 가진 이동객체의 미래의 불확실한 시간을 추정하는 방법을 제안한다. 계획된 경로를 이동하는 객체일지라도 기계적인 오류와 예기치 못한 상황들로 인하여 실제 객체의 위치와 계획된 경로는 정확히 일치 하지는 않는다. 그렇지만 객체의 위치는 계획된 경로에 근접하여 위치할 확률이 가장 높으므로 우리는 계획된 경로에 객체의 궤적을 투영시킨다. 또한 미래의 시간을 추정을 위하여 웹사이트에서 제공하는 차량의 평균속도를 사용한다. 제공된 평균 속도는 일반 차량의 평균 속도이므로 우리는 이를 가공하여 미래 시간을 추정한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.6
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• pp.1266-1272
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• 2004

Location-Based Services(LBS) give rise to location-dependent queries of which results depend on the positions of moving objects. Because positions of moving objects change continuously, indexes of moving object must perform update operations frequently for keeping the changed position information. Existing spatial index (Grid File, R-Tree, KDB-tree etc.) proposed as index structure to search static data effectively. There are not suitable for index technique of moving object database that position data is changed continuously. In this paper, I propose a dynamic hashing index that insertion/delete costs are low. The dynamic hashing structure is that apply dynamic hashing techniques to combine a hash and a tree to a spatial index. The results of my extensive experiments show the dynamic hashing index outperforms the $R^$ $R^*$-tree and the fixed grid.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.38-41
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• 2004

납치ㆍ유괴는 개인의 자유로운 활동에 많은 영향을 미치는 위험요소이다. 이러한 위험 요소로부터 벗어나기 위해서 개인의 위치를 확인할 수 있는 시스템이 절실히 필요하다. 위성 항법 시스템(Global Positioning System, GPS)은 기상 상태에 상관없이 지구 전역에서 사용 가능한 효율적인 항법 시스템으로 위치정보에 대한 지표를 제공한다. GPS는 현재 지속적인 개발에 의해 수신 모듈의 소형화 고성능화가 이루어지고 있으며, 고정 또는 이동하는 시스템의 위치정보를 제공한다. GPS 시스템을 개인이 휴대하게 되면 개인의 이동경로를 확인할 수 있게 된다. 일반적으로 개인의 이동경로는 생활권역 내에 특정 지역으로 한정되는 경우가 많으며 이동경로 자체도 주된 교통수단과 맞물려 일정한 패턴을 형성한다. 이러한 이동특성에 착안하여 본 논문에서는 개인 안전을 위해 GPS의 위치정보와 소프트 컴퓨팅 기법을 접목한 시스템을 휴대한 사용자의 이동경로를 학습하여 개인의 안전을 보장하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.370-371
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• 2015

자율 주행 로봇의 기본적인 기능에는 위치 추정 기능과 무선 통신 기능이 포함된다. 이미지 센서를 이용하여 로봇의 이동 위치를 추정하고, 무선통신은 ZigBee를 적용하였다. 본 논문에서는 자율 주행 로봇의 이동 위치 정보를 이미지센서를 이용하여 데이터를 취득 후 마우스 알고리즘을 통해 이동 데이터로 환산하였으며, 이동 데이터를 ZigBee통신을 통해 서버와 실시간 통신을 하였다. 이를 통해 로봇의 이동 정보를 실시간으로 취득할 수 있는 실내형 로봇 위치 추정 시스템을 구현하였다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.4 no.4
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• pp.125-134
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• 2015

In this paper, we present an algorithm based on particle filter to determine the state of human movement. We calculate speed from consecutive positioning data with time, latitude and longitude. The speed values are averaged with previous speed values and thus act as basis for particle filter. We use the fact that human speed distribution follows exponential distribution approximately. An algorithm based on particle filter has been developed and utilized. Human movement state are probabilistically described in this research, and the probability is to determine whether a person is in moving state or in stable state. The experimental results are provided in various ways.