다양한 지리 관측 기술 및 GPS 그리고 무선통신 기술의 발달로 인해, 해수의 흐름 변화 관측이나 PDA를 장착한 물류 차량 관리와 같이 시간에 따라 이동하는 여러 객체들의 변화를 추적하고 관리하는 것이 용이해지고 있다. 그리고. 이로 인해 지능형 교통 시스템. 물류 차량 관리 시스템 등이 활발히 개발되고 있다. 그러나 개발된 시스템에서 차량 운송 계획 평가 및 테스트를 할 경우 차량의 실제 데이터가 부족하기 때문에 적절한 평가 및 다양한 테스트를 하기 힘들고, 실생활에 알맞은 시스템을 만들기 어려움 점이 있다. 이렇게 부족한 차량 데이터를 보충하기 위해, 대부분의 연구에서는 몇몇의 이동 객체 위치 데이터 생성기를 활용하고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 데이터 생성기는 단순히 정규 분포, 가우스 분포. 랜덤 데이터. 도로 정보 등을 고려하여 데이터를 생성하기 때문에. 사용자가 물류 수송 계획 등에 활용하기 위해 의도한 시나리오에 따른 데이터를 생성하지 못하고 있다. 따라서, 이 논문에서는 차량 위치 데이터 생성기에 사용자가 지정한 시나리오를 생성, 저장하는 이동 객체 패턴 제공기를 추가하여. 사용자 지정 시나리오를 지원하는 차량 위치 데이터 생성기를 설계한다 이 논문에서 설계된 차랑 위치 데이터 생성기는 사용자가 원하는 계획대로 차량의 위치 정보를 생성함으로써, 물류 수송 및 도로 건설계획 등을 검토할 때 도움이 될 수 있을 것이다.
다양한 지리 관측 기술 및 GPS 그리고 무선 통신 기술의 발달로 인해 시간에 따라 이동하는 여러 객체들의 변화를 추적하고 관리하는 것이 용이해지며, 지능형 교통 시스템, 물류 차량 관리 시스템 등이 활발히 개발되고 있다. 그러나 개발된 시스템에서 차량 운송 계획 평가 및 테스트를 할 경우 차량의 실제 데이터가 부족하기 때문에, 적절한 평가 및 다양한 테스트를 하기 힘들고, 실생활에 알맞은 시스템을 만들기 어려움 점이 있다. 이로 인해 대부분의 연구에서는 몇몇의 이동 객체 위치 데이터 생성기를 활용하고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 데이터 생성기는 가우스 분포 및 도로 정보 등을 고려하여 데이터를 생성하기 때문에, 사용자가 물류 수송 계획 등에 활용하기 위해 의도한 시나리오에 따른 데이터를 생성하지 못하고 있다. 따라서, 이 논문에서는 사용자가 정의한 패턴에 따라 차량 위치 데이터를 생성하는 사용자 지정 시나리오 기반 이동객체 데이터 생성기를 설계 및 구현하였다. 제안된 데이터생성기는 사용자가 원하는 스케줄대로 차량의 좌표를 지정하여, 이동 계획에 적절한 차량의 데이터를 생성하고, 이를 패턴으로 저장하여 사용된 시나리오도 재사용될 수 있게 하였다.
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.
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.
이동객체에 관한 연구를 위하여서는 이동객체 데이터가 필요하다. 예를 들어 이동객체 질의처리 방법의 성능연구를 위하여서는 이동객체의 벤치마크 데이터가 있어야 실험이 가능하다. 이러한 이유로 도로나 실외 공간을 움직이는 가상의 이동객체를 성성하는 도구가 만들어졌다. 반면에 실내공간은 실외공간과 달리 독특한 특징을 가지고 있으며, 실내공간 이동객체 데이터 생성기는 이를 반영하여 만들어져야 한다. 지금까지 몇 개의 실내공간에 대한 이동객체 생성기가 개발되었으나, 이동궤적이 사실적이지 않은 문제점이 있다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 실내공간의 가상적 이동객체를 생성하는 도구를 소개한다. 이 도구는 다음과 같은 특징을 가지고 있다. 첫번째, 이동객체는 보행자를 위하여 설정하였다. 두 번째로 다양한 이동객체의 요소를 변수모델로 표현할 수 있도록 하였다. 보행자의 수, 보행자 평균속도와 같이 단순한 것에서 보행자 사이의 최소거리, 이동 패턴과 같은 복잡한 내용을 사용자가 변수로 설정할 수 있도록 하였다. 세 번째로, 보행자의 현실적인 특징을 반영하도록 노력하였다. 그리고, 마직막으로 데이터의 상호운영성을 위하여 국제공간정보 표준인 IndoorGML로 표현된 실제 대규모 쇼핑몰의 실내공간을 대상으로 이동객체 데이터의 생성을 적용하여보았다.
이동 객체 데이터베이스 시스템에서 시공간 조인은 이동 객체들의 결합을 위한 중요한 연산이다. 시공간 조인 연산의 실행 시간은 이동 객체의 수가 증가함에 따라 기하급수적으로 증가한다. 그러므로 효과적인 시공간 조인 연산이 필수적이다. 본 논문에서는 처음으로 이동 객체의 궤적에 대한 정보를 잘 유지하고 있는 시공간 색인인 TB-Tree를 이용한 시공간 조인에 대한 알고리즘들을 제시하고 구현한 알고리즘에 대한 실험 결과를 제시한다. 먼저 기본적인 알고리즘과 CPU의 실행 성능 향상을 위한 알고리즘을 기술하고 이동 객체 생성기를 통해 생성된 데이터 집합에 대한 실험을 실시한 결과를 보여준다.
최근 들어 이동통신 환경의 급격한 발달로 이를 활용한 위치기반 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 효율적인 위치기반 서비스를 위해서는 실시간으로 위치를 변화시키는 이동객체에 대한 저장. 관리 및 질의를 담당할 수 있는 시공간 데이타베이스 관리 시스템의 존재가 필수적이다. 본 논문은 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조를 바탕으로 제안된 시공간 데이타베이스 관리 시스템인 GALIS 구조 중에서 이동객체의 과거 위치 데이타를 디스크를 기반으로 저장 및 관리하는 노드인 LDP와 이동객체 데이터 생성기를 TMO 프로그래밍 스킴과 상용 데이타베이스 엔진을 사용하여 구현하였다. 제안 시스템은 대용량 이동객체의 효율적인 관리를 위한 실시간 엔진 개발에 활용될 수 있다.
본 연구에서는 객체 인식 모델을 활용하여 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자를 위한 자동 정보 수집 체계 및 지리정보 구축 알고리즘을 구현하고자 한다. 장애인의 이동 중 만날 수 있는 객체를 인식하면서 좌표정보와 함께 획득하고 사진정보를 저장하여 기존의 장애인용 지리정보 보다 개선된 이동 경로 선택용 지도정보를 제공하고자 한다. 데이터 획득을 위한 수집 프로세스는 HW 계층을 포함하여 총 4가지 계층으로 구성되어 있으며, 영상 정보와 위치정보를 수집하여 서버로 송신하고 이를 인식하고 분류하는 과정을 통해 지리정보 생성에 필요한 데이터를 추출한다. 생성된 알고리즘은 실제 배리어프리존 일대에서 주행 실험을 실시하고 이 과정에서 실제 데이터의 수집과 그에 따른 지리정보 생성 알고리즘의 실행을 통해 실제 유의한 수준의 지리정보가 얼마나 효율적으로 생성되는지를 확인한다. 수집된 지리정보 처리 성능은 세 번의 실험에서 1회차 70.92 EA/s, 2회차 70.69 EA/s 3회차 70.98 EA/s로 평균 70.86 EA/s로 확인되었으며 실제 지리정보에 반영되기까지 약 4초가 소요됨을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과로부터 전동 이동 보조기를 이용하는 보행 약자가 현재보다 빠르게 제공되는 새로운 지리정보를 이용해 안전한 주행이 가능한 것으로 확인되었다.
최근 영상감시 분야에서는 영상에서 움직이는 사람을 탐지하고, 탐지된 사람의 행위를 분석하는 방식에 딥러닝 기반 학습방법이 적용되기 시작했다. 이러한 지능형 영상분석 기술을 적용할 수 있는 분야 중 하나인 인간 행위 인식은 객체를 탐지하고 탐지된 객체의 행위를 인식하기 위해 신체 키포인트를 검출 하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 RGB-D 정보를 이용한 객체 탐지 기반의 신체 키포인트 검출 방법을 제시한다. 먼저, 두 대의 카메라로 생성된 색상정보와 깊이정보를 이용하여 이동하는 객체를 배경으로부터 분할하여 탐지한다. RGB-D 정보를 이용하여 탐지된 객체의 영역을 재조정하여 생성된 입력 데이터를 한 사람의 자세 추정을 위한 Convolutional Pose Machines(CPM)에 적용한다. CPM을 이용하여 한 사람당 14개의 신체부위에 대한 신념 지도(Belief Map)를 생성하고, 신념 지도를 기반으로 신체 키포인트를 검출한다. 이와 같은 방법은 키포인트를 검출할 객체에 대한 정확한 영역을 제공하게 되며, 개별적인 신체 키포인트의 검출을 통하여 단일 신체 키포인트 검출에서 다중 신체 키포인트 검출로 확장 할 수 있다. 향후, 검출된 키포인트를 이용하여 인간 자세 추정을 위한 모델을 생성할 수 있으며 인간 행위 인식 분야에 기여 할 수 있다.
국가정보화사업이 시작되면서 수치지도를 비롯한 지리정보시스템의 기반이 되는 공간데이터 구축이 활발히 이루어지고 있다. 그러나, GIS 시스템을 구축한 각 지방자치단체 및 관련기관에서는 GIS 공간 DB의 신속한 갱신에 있어 기술적 조직적으로 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 소규모 대상지역에서 수시로 변화하는 공간데이터를 효율적으로 수시갱신하기 위하여 객체기반의 수시갱신시스템을 개발하고자 공간데이터 저장은 유일식별자로 객체의 생성, 변경, 소멸 등의 이력관리가 되도록 하였고, 실시간으로 수시갱신할 수 있도록 하였다. 따라서, 본 연구는 변경된 지형지물을 현장이나 사무실에서 실시간으로 갱신할 수 있는 수시갱신시스템을 개발함으로써 GIS 공간 DB를 보다 효율적으로 갱신하고, GIS 자료의 최신성을 확보하며, 일반 시민에 대한 고품질의 공간정보서비스 제공 및 국가 산업발전에 기여할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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