본 연구에서는 최적 스무딩 필터를 이용한 이동 목표물 궤적 추정을 수행한다. 이동 목표물의 위치와 속도 데이터 확보를 위해 마이크로폰 어레이를 이용한 빔형성 기법이 적용하며, 획득 데이터를 이용한 궤적 추정 성능 향상을 위해 칼만 필터와 최적 스무딩 필터를 설계한다. 목표물의 기동을 고려한 싱어 표적 모델을 필터에 활용한다. 최적 스무딩 필터 검증을 위해 초기 기동을 하는 미사일 시뮬레이션 환경에서 추정 성능을 확인하였으며, 모형 로켓을 이용한 실험을 통해 빔형성 기법과 칼만 필터, 그리고 최적 스무딩 필터의 궤적 추정 성능을 검증하였다. 검증 결과 적용한 필터를 통해 빔형성 기법을 이용한 궤적 추정 성능의 향상을 확인하였으며, 칼만 필터와 비교해 최적 스무딩 필터의 이동 목표물 궤적 추정 정밀도가 향상됨을 확인하였다.
실제 사람의 움직임을 촬영하여 얻은 동작 데이터는 인체운동의 메커니즘을 이해하거나 가상 캐릭터의 애니메이션을 합성하기 위한 목적으로 널리 활용되고 있다. 주어진 동작 데이터로부터 원하는 동작을 검색하는 작업은 찾아낸 동작을 분석하고 편집하기 전에 선행되어야 하는 주요 과정이다. 본 논문은 기술어와 같은 별도의 메타 데이터 없이 원본 데이터에 내재된 정보만을 이용하여 검색을 수행하는 새로운 내용 기반 동작 데이터 검색 방법을 제안한다. 주로 신체 자세의 골격 형태나 평면 상의 이동 궤적에 초점을 맞춘 기존 검색 방식과 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 3차원 공간 상의 궤적을 질의로 입력 받아서 손, 발, 허리와 같은 신체 부위의 이동 궤적이 그와 가장 유사한 일련의 동작 구간들을 검출한다. 사용자가 직관적으로 공간적 궤적을 묘사할 수 있도록 하기 위하여, 본 논문의 실험에서는 손가락의 공간적 움직임을 정밀하게 추적할 수 있는 Leap Motion 제어기를 입력 도구로 사용하였다. 드리블, 슈팅 등의 다양한 동작이 포함된 농구 동작 데이터로부터 미리 선택된 수십 여개의 동작을 검색하는 사용자 테스트를 수행하여 제안된 방법의 효용성을 평가하였다.
본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(Moving Object's Trajectory)을 효과적으로 모델링할 수 있는 시공간 표현 기법(Spatio-Temporal Representation Scheme)과 궤적을 이용한 사용자 질의에 대해 효율적인 검색을 위한 새로운 시그니쳐 기반 접근 기법을 제안한다. 제안하는 시공간 표현 기법은 궤적을 기반으로 하는 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)과 궤적에서 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색(Concept-based Retrieval)을 지원한다. 아울러, 제안하는 시그니쳐 기반 접근 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들은 탐색하여 필터링을 수행한 후, 검색된 후보 시그니쳐들에 대해서만 디스크를 접근하기 때문에 순차 탐색에 비해 많은 수의 디스크 접근 횟수를 감소시킴으로써 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 제안하는 방법이 검색 효과(Retrieval Effectiveness) 및 효율(Retrieval Efficiency) 측면에서 기존의 방법인 Li나 Shan의 방법에 비해 우수함을 보인다.
최근 이동 통신과 GPS 기술의 발달로 위치 기반 서비스에 대한 요구 및 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동체 색인에 관한 기존 연구는 시간 도메인에 따라 과거 궤적 색인과 현재 및 미래 위치 색인으로 분류된다. 그러나 실세계 응용에서는 과거 궤적뿐만 아니라 현재 및 미래 위치 검색을 모두 요구하므로 모든 시간 도메인에 대한 질의를 지원하는 통합 색인을 개발해야 한다. 이 논문에서는 이동체의 과거 궤적을 표현하는 3차원 공간상의 선분과 이동체의 현재 및 미래 위치를 표현하는 시간에 대한 선형 함수를 하나의 색인에 구성함으로써 이동체의 과거, 현재, 미래의 위치 데이터가 통합된 새로운 색인인 PCR-tree(Past, Current R-tree)을 제안한다. PCR-tree 는 노드 내에 포함된 과거, 현재, 미래 위치 데이터에 대한 새로운 경계 영역을 가지며 색인의 모든 엔트리에 대한 단일 인터페이스를 제공한다. 그리고, 제안된 색인과 색인 실험 도구를 구현하여 모든 시간 도메인에 대한 질의 처리가 가능함을 보인다.
최근 위치 기반 서비스 기술에 관한 관심이 증가하면서, 시간에 따라 연속적으로 변하는 이동 객체에 관한 많은 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 또한 이 시스템들이 자주 사용되는 질의 처리 기법 중 하나인 최근접(nearest neighbor, NN) 질의에 대한 연구도 다양하게 수행되고 있다. 그러나, 기존의 최근접 질의 처리 기법들은 질의와 객체가 이동하면 그들이 결과가 유효하지 않게 되므로, LBS를 위한 이동객체 관리 시스템에는 적합하지 않을 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 이동객체에 대한 정확하고 연속적인 질의 처리가 가능한 새로운 최 근접 질의 처리 기법을 제안하였으며, 이를 연속 궤적 최근접(continuous trajectory NN, CTNN) 질의라 부른다. 이 논문에서는 빠른 응답 시간을 얻기 위한 근사 연속 궤적 최근접(approximate CTNN, ACTNN) 질의 처리 기법과 정확한 최근접 탐색을 가능하게 하는 정확 연속 궤적 최근접(exact CTNN, ECTNN) 질의 처리 기법을 제안하였다. 우리는 여러 데이타 셋을 기반으로 실험을 하였으며, 실험결과는 제안된 ECTNN 기법의 경우 정확도는 상당히 높은 반면, 응답시간은 약간 낮은 성능을 보였다 또한 ACTNN 기법의 경우 정확도는 ECTNN 기법에 비해 낮은 반면, 응답시간은 높은 성능을 보였다. 제안된 기법들은 항해 시스템, 교통 통제 시스템, 물류정보 시스템 등 각종 위치 기반 서비스에 다양하게 사용될 수 있고, 특히 질의 객체와 데이타 객체가 모두 이동 점 객체이면서 이들의 궤적 정보를 미리 파악할 수 있는 경우에 가장 적합하다.
본 연구는 휴머노이드 로봇 중에서 사람과 같은 방법으로 초상화를 그리는 로봇 암의 이동 궤적 최적화에 대해 기술한다. 이전에도 이러한 사람의 얼굴을 초상화로 그리는 로봇이 존재하였지만 대부분 인간과 유사한 움직임을 보이지 못하고 딱딱하고 단조로운 움직임을 보였다. 이런 단점을 보완하기 위해 가장 짧은 궤적을 찾는 알고리즘을 사용하여 보다 유연한 움직임을 구현하고, 초상화를 그리는 일련의 과정 중에서 입력된 영상을 가공하여 인간과 같이 그릴 수 있는 좌표를 효과적으로 정렬하고, 추출된 좌표를 바탕으로 로봇 암의 가장 빠르고 효율적인 이동궤적을 구한다.
무선 네트워크 기술의 발달로, 시공간 오브젝트의 위치 정보를 저장하는 것은 아주 필수적인 일이 되었다. 하지만, 시공간 오브젝트의 움직임은 필요하지 않은 너무 많은 위치 정보를 포함하기 때문에 모든 위치 정보를 저장하는 것은 검색에 있어서 아주 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 시공간 오브젝트에서 필요하지 하지 않는 정보를 제거하여 검색의 효율을 높일 수 있는 효율적인 궤적을 분할하는 방법을 제시한다. 이 선형병합 분할 알고리즘은 EMBR을 이용하여 MBR들의 면적을 최소로 하는 궤적을 분할 알고리즘이다. 실험의 결과로 제시하는 분할 방법이 다른 알고리즘보다 더 효율적인 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 모바일 기기 사용자들의 다음 방문 장소를 효율적으로 예측할 수 있는 맵리듀스 기반의 이동 패턴 마이닝 시스템을 소개한다. 이 시스템은 대용량의 사용자 이동 궤적 데이터 집합으로부터 은닉 마코프 모델로 표현되는 각 사용자의 이동 패턴을 학습해내고, 이 모델을 현재 이동 궤적에 적용함으로써 다음 방문 장소를 예측한다. 본 시스템은 사용자별 이동 패턴 모델을 학습하는 후단부와 실시간으로 다음 방문 장소를 예측하는 전단부 등 크게 두 부분으로 구성된다. 이 중에서 후단부는 주요 장소 추출, 이동 궤적 변환, 이동 패턴 모델 학습 등 총 3개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 이에 반해, 본 시스템의 전단부는 이동 경로 후보군 생성, 다음 장소 예측 등 총 2개의 작업 모듈들로 구성된다. 그리고 본 시스템을 구성하는 각 작업 모듈의 맵과 리듀스 함수들은 하둡 인프라를 효과적으로 활용하여 병렬 처리를 극대화할 수 있도록 설계하였다. 대용량의 공개 벤치마크 데이터 집합인 GeoLife를 이용하여 본 논문에서 소개한 시스템의 성능을 분석하기 위한 실험들을 수행하였고, 실험 결과를 통해 본 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
서비스 로봇이 충돌안전성을 확보한 상태에서 고속 주행 임무를 수행하기 위해서는 동적 장애물의 속도를 고려한 궤적 계획이 필요하다. 정적 장애물만을 고려한 상태에서 궤적을 계획하는 경우 장애물과의 상대속도로 인해서 로봇이 장애물과 충돌할 수 있다. 본 연구에서는 동적 장애물의 속도를 고려한 궤적시간조정기법을 제안한다. 제안된 기법을 통해서 기존에 생성된 궤적의 시간을 조정해서 장애물 회피가 가능한지를 평가할 수 있다. 만일 회피가 불가능할 경우 생성된 경로가 아닌 다른 경로를 선택할 수 있다. 모의 시험 결과를 통해서 제안된 기법을 통해서 짧은 시간 내에 장애물 회피를 수행할 수 있음을 보였다.
뱀형 로봇은 일반적인 바퀴형 이동로봇과 운동 메카니즘이 상이하며 다관절로 이루어져 있기 때문에 장애물 회피에 있어 빠른 정보의 처리와 이를 위한 특별한 정보가 요구된다. 이를 실현하기 위하여 로봇은 자신의 위치를 지속적으로 파악하면서 장애물의 좌표 값과 일정한 거리의 간격을 두고 움직여야 한다. 주행 궤도 및 장애물 회피를 위한 알고리즘을 검증하기 위하여 가상 뱀형 시뮬레이터를 제작하였다. 시뮬레이터는 이동 주행 궤도를 생성하고, 지나온 궤도를 재현할 수 있는 재현기(Back Tracker), 앞으로 이루어질 뱀형 로봇의 위치와 자세를 알아보는 예견기(Predictor)로 구성된다. 시뮬레이터를 통하여 주위의 장애물을 안전하게 통과할 수 있는 일반적인 알고리즘인 포텐셜함수의 특성을 알아보고, 국소 최소점(Local Minima)에 빠지기 쉬운 단점을 극복하기 위한 방안을 제시한다. 본 논문에서는 뱀의 이동 주행 궤적을 알아보고, 주위의 장애물을 안전하게 통과할 수 있도록 하는 알고리즘에 대한 고찰과 제안한 알고리즘을 소프트웨어적인 3D 시뮬레이션을 통하여 걸과를 분석하고 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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