현재 무선 통신 기술과 위치 정보 기술의 발달은 다양한 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Services)의 발전을 가져왔으며, 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 미래 위치를 빠르게 예측하기 위한 미래 인덱스의 필요성이 높아지고 있다. 미래 인덱스와 관련한 대표적인 연구로써 도로 네트워크 환경에서 이동 객체의 과거 궤적 정보를 이용하여 신뢰성을 높인 확률 궤적 예측 기법이 연구되었다. 그러나, 이 기법은 장기간 미래 질의 시 방대한 미래 궤적 탐색 부하로 인해 예측 성능이 떨어지게 되며, 이 때문에 발생하는 빈번한 미래 궤적 갱신으로 인해 인덱스 유지비용이 매우 높아지게 된다. 따라서, 본 논문에서는 효율적인 장기간 미래 위치 예측을 위한 셀 기반의 미래 인덱싱 기법인 PCT-Tree(Probability Cell Trajectory-Tree)를 제시한다. PCT-Tree는 방대한 과거 궤적의 확률을 셀 단위로 재구성함으로써 인덱스 크기를 줄이고, 장기간 미래 질의의 예측 성능을 개선시킨다. 또한, 과거 궤적 정보를 이용하여 신뢰성있는 미래 궤적을 예측함으로써 미래 궤적 예측 오류에 따르는 통신비용과 미래 궤적 갱신으로 인한 인덱스 재구성 비용을 최소화 할 수 있다. 실험을 통해 도로 네트워크 환경에서 PCT-Tree가 기존 인덱싱 기법보다 장기간 미래 질의 성능이 우수함을 입증하였다.
최근 비디오 데이타베이스, 시공간 데이타베이스, 모바일 데이타베이스와 같은 데이타베이스 응용 분야에서 이동 객체를 기반으로 하는 검색 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 시그니쳐-기반 색인 기법을 제안한다. 제안하는 시그니쳐-기반 색인 기법은 궤적 데이타를 토대로 궤적 시그니쳐를 생성하는 방법에 따라 중첩 시그니쳐-기반 색인 기법(Superimposed signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : SISR)과 합성 시그니쳐-기반색인 기법(Concatenated signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : CISR)으로 나뉜다. 생성된 궤적 시그니쳐 정보는 시그니쳐 파일에 저장되고, 검색시 주어진 사용자 질의 궤적 정보를 기반으로 데이타 파일을 직접 접근하기 전에 전체 궤적 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행한다. 이를 통해 데이타 파일의 검색 범위를 현저히 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 또한 검색된 궤적 데이터와의 유사성을 측정하기 위해 k-워핑 알고리즘을 적용시켜 검색의 효율성을 높인다. 마지막으로, 순차 색인 기법, SISR기법, 그리고 CISR 기법을 삽입시간, 검색 시간 그리고 부가 저장 공간측면에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 제안하는 두 가지 기법이 검색 성능 측면에서 순차 색인 기법에 비해 성능이 우수함을 나타내고, 아울러 SISR 기법이 CISR 기법에 비해 보다 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 원 형상에 비해 20% 축소 설계된 수평 핀을 부착한 전투기의 외부 연료 탱크의 정적인 세로 안정성을 해석하고 투하궤적을 분석하였다. 얇은 에어포일의 공력 자료를 이용하여 연료 탱크의 정적 피칭 안정성을 해석한 결과는 풍동 실험 결과와 거의 일치하였다. 연료탱크의 6자유도 운동방정식에 대한 수치적인 모사에서 얻은 낙하 궤적을 실제 모델의 투하 실험 궤적과 비교 분석한 결과 투하 시 항공기의 자세가 연료 탱크의 수직 이동 궤적에는 영향을 미치지 않지만 수평 이동 궤적에는 상당한 영향을 미치게 됨을 알 수 있었다. 이와 같은 이론 해석 및 실험 결과의 분석을 통해 재설계 핀을 부착한 외부 연료 탱크를 비행 중 항공기로 부터 분리할 때 비행운용 규범을 기준으로 수행한다면 항공기의 안전성을 보장할 수 있음이 검증되었다.
대부분의 차량에서 GPS 기반의 내비게이션을 사용함에 따라, 도로 지도를 자동적으로 생성하는 것은 중요한 연구 문제이다. 본 논문에서는 지도 정보 없이 GPS 궤적을 이용한 교차로 검출 기법을 제안한다. 이 기법은 궤적이 교차로에서 여러 갈래로 나누어지는 것을 이용한다. 이전의 교차로 검출 연구에서는 정차 빈도나 회전방향을 이용하였다. 그러나 제안하는 교차로 검출 기법은 이러한 복잡한 정보를 이용하지 않는다. 이 기법은 주어진 궤적에 대한 부분 궤적 매칭 결과를 이용하여 교차로에 진입한 궤적들이 서로 다른 도로로 나뉘어 이동하는 것을 이용한다. 강남구에서 수집된 실제 차량 궤적 1266개를 대상으로 실험하였다. 실험 결과 제안한 기법은 일반적인 십자 모양의 교차로에서 좋은 성능을 보였다. 제안 시스템은 선정한 교차로에 대해 재현율 75%, 민감도 78%의 성능을 보였다. 더 많은 궤적을 이용하면 더 신뢰할 수 있는 검출 결과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.
디지로그 북(Digilog book)은 서적과 디지털 콘텐츠을 융합함으로써, 아날로그적 감성과 디지털 오감을 함께 제공하는 증강현실기반 차세대 출판물이다. 디지로그 북을 저작할 수 있는 저작도구 소프트웨어인 아틀렛(ARtalet)은 최상위 레벨 사용자 인터페이스의 기능을 갖춘 저작 도구로서, 증강현실환경에서 3 차원 사용자 인터페이스를 이용한 직관적인 저작 환경을 제공한다. 본 논문은 아틀렛을 이용한 3D 객체에 정적 속성 저작 이후, 이동궤적과 같은 움직임 속성을 저장/편집 하거나 이미 저장된 이동궤적 템플릿을 3D 객체에 삽입할 수 있는 저작 기법을 제안한다. 카메라 추적된 조작 도구인 프롭(prop)으로 3D 객체를 선택 후, 기준 평면인 책으로부터의 상대적인 좌표 변환 행렬을 시간의 흐름에 따라 실시간으로 저장한다. 저장된 이동궤적은 템플릿으로 관리되며 사용자가 원하는 3D 객체에 중복 삽입이 가능함으로 다양한 조합의 이동궤적을 생성할 수 있다. 본 논문에서 제안된 기술을 활용하여, 기존의 정적인 3D 객체에 움직임 속성을 삽입하여 책의 이야기를 창의적으로 꾸밀 수 있게 하여 독자의 흥미를 높일 것으로 기대한다.
궤적은 이동체가 움직인 경로이다. IT 기술의 성장은 GPS와 같은 위치 측정 장치를 통해 다양한 이동체의 궤적 데이터를 수집할 수 있게 하였다. 이동체의 궤적은 지리정보시스템(GIS)을 포함한 다양한 연구 분야에서 사용된다. 지리정보시스템 분야에서는 차량의 궤적 데이터를 이용한 전자 도로 지도생성 시도가 많이 이루어져왔다. 이 목표를 이루기 위해서는 같은 도로 상의 궤적들을 모으는 방법이 필요하다. 흔히 프레셰 거리($Fr{\acute{e}}chet$ distance)가 궤적 쌍의 거리를 측정하는데 사용된다. 하지만 프레셰 거리는 대량의 궤적들에 대해서는 계산 시간의 소모가 심하다. 본 논문에서는 궤적들의 인접성 여부를 이산프레셰 거리를 통해 빠르게 구분하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 계산되는 거리의 정확도를 낮추는 대신 계산 속도를 높였다. 실험 결과, 제안 방법은 이산 프레셰 거리 대비 95%의 정확도와 최하 65%의 계산 감소율로 거리가 10m 이내인 궤적들을 구분할 수 있었다.
본 논문은 애드혹 통신을 기반으로 아이폰의 가속도 센서를 사용하여 이동로봇을 무선 제어하는 연구에 대하여 다룬다. 이동로봇을 아이폰으로 무선제어하기 위한 방법으로 사용자 원격제어와 자율제어 방법이 제안되었다. 궤적 추종제어 알고리즘의 효율성을 평가하기 위하여 아이폰의 인터페이스를 기반으로 모니터에 그려진 궤적을 가상로봇이 추종하는 시뮬레이터를 개발하였다. 제안된 시뮬레이터에서는 궤적 추종제어를 위해 이동로봇을 제어할 때 컴퓨터에서 해당 알고리즘을 이용하여 미리 시뮬레이션이 가능하며 사용자에 의한 원격제어와의 결과 비교도 보여준다. 연구의 결과로 제안된 시뮬레이터가 이동로봇에 자율이동제어 방법을 사용할 때, 자율추종 알고리즘의 적합성과 효율성을 미리 검사 하는데 사용될 수 있음을 보여준다.
천구상에서 빠르게 움직이는 인공위성, 우주잔해물 및 빠른 속도의 지구접근천체 등과 같은 고속이동천체들은 별들을 추적하며 관측한 영상에서 선 형태의 궤적으로 나타나게 된다. 이 논문에서는 이러한 궤적을 검출해내기 위해 개발한 궤적탐지 알고리즘에 대한 소개와, 개발된 알고리즘을 이용한 YSTAR-NEOPAT 영상분석결과에 대해 기술하였다. 알고리즘은 기본적으로 외곽선 추적방법을 이용하였으며, 벌들이 밀집한 곳에서의 검출효율을 높이기 위해 차감영상기법을 사용하였다. 알고리즘의 수행속도 테스트 결과, 궤적탐지에 소요되는 시간은 1초 미만으로 대용량 자료의 실시간 분석에도 사용이 가능한 것으로 나타났다. 또한, 검출 결과를 GIF 영상으로 저장함으로써, 눈으로 직접 확인할 수 있도록 하였다. 총 7,000여 장의 YSTAR-NEOPAT 영상을 분석한 결과, 약 700개의 궤적을 발견하였으며 발견된 궤적들 중 고속이동천체는 시계열 영상에서 여러 장에 걸쳐 연속적으로 나타나는 특성을 이용하여 기타 다른 궤적들과 구별해 낼 수 있었다. 이렇게 발견된 고속이동천체는 모두 인공위성 혹은 우주잔해물인 것으로 나타났으며, 기타 궤적들은 우주선 및 유성인 것으로 분류되었다.
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.
무선 근거리 통신망 환경의 측위 전략은 정확도는 떨어지지만 측위를 위한 특수 장비가 필요 없다는 점에서 매력이 있다. 본 논문은 무선 근거리 통신망 환경에서 옥내 이동 물체의 제적을 의사 결정 트리기법을 이용한 측위 방법으로 측정하고, 측정치가 실제 궤적과 다르지 않음을 통계적으로 검정함으로써 이렇게 얻은 궤적을 실제 응용 시스템 개발에 사용하여도 좋다는 이론적 근거를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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