스마트폰을 비롯한 모바일 디바이스와 다양한 영상제작도구의 발전에 따라 디지털콘텐츠의 생산량이 증가하고 있으며 그 수요는 날로 증가하고 있다. 위치정보가 포함된 GeoContents의 경우 위치기반의 사용자 맞춤 서비스를 제공할 수 있다. 특히 사진 등의 이미지 콘텐츠는 사용자 위치정보와 주변 POI 정보를 활용 다양한 위치기반서비스가 상용화되어 있다. 동영상 콘텐츠의 경우 프레임별로 위치정보가 다름에도 불구하고, 아직까지 대표위치를 기반으로 서비스가 제공되고 있다. 본 논문에서는 프레임별 위치정보가 포함된 동영상 콘텐츠를 GeoVideo라 정의하고, GeoVideo 콘텐츠를 제작하고 활용하기 위해서 GeoVideo 제작 도구 및 뷰어 소프트웨어를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 GeoVideo는 사용자 위치정보 기반의 동영상 콘텐츠 검색 서비스 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Nowadays, portable digital cameras such as smart phone cameras are being popularly used for entertainment and visual information recording. Given a database of geo-tagged images, a visual location recognition system can determine the place depicted in a query photo. One of the most common visual location recognition approaches is the bag-of-words method where local image features are clustered into visual words. In this paper, we propose a new bag-of-words-based visual location recognition algorithm using time-series streetview database. The proposed algorithm selects only a small subset of image features which will be used in image retrieval process. By reducing the number of features to be used, the proposed algorithm can reduce the memory requirement of the image database and accelerate the retrieval process.
본 논문에서는 현장감 있는 모의훈련을 위해 가상영상이 아닌 지상기반 CCD 카메라영상에 지정된 시나리오대로 가상표적을 전시하는 방법을 제안한다. 이를 위해 고해상도 GeoTIFF(Geonraphic Tag Image File Format) 위성영상과 DTED(Digital Terrain Elevation Data)를 이용하여 현실감 있는 3차원 모델을 생성(운용자용)하고 입력된 CCD 영상(운용자 훈련자용)으로부터 도로를 추출하였다. 그러나 위성영상과 지상기반 센서영상은 관측위치, 분해능, 스케일 등에 많은 차이가 있어 특징기반 정합이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 영상 워핑함수인 TPS(Thin-Plate Spline) 보간 함수를 일치하는 두 개의 제어점 집합에 적용하여 3차원 모델에 표시된 이동경로를 따라 CCD 영상에도 표적을 전시하는 이동 동기화 방법을 제안하였다. 실험에서는 대전지역의 위성영상과 CCD 영상을 이용하여 제안한 알고리즘의 유효성을 입증하였다.
본 연구는 넓은 지역의 DEM 생성 시 하드웨어 성능에 따라 자료를 부분적으로 처리해야 하는 불편을 개선하고 DEM의 정밀도를 개선하는 것에 그 목적이 있다. 본 연구에서 개발된 DEM Generator 프로그램은 대용량 LiDAR 자료, 수치지형도 자료에 스트리밍 방식을 적용하여 인덱싱 및 델로니 삼각망 생성을 수행하고, Natural Neighborhood 또는 TIN 보간법을 적용한 가상 파일을 생성하여 특정한 해상도로 대규모 지역의 DEM 및 음영기 복도를 효율적으로 생성하도록 설계되었다. 최종적으로 생성된 DEM 및 음영기복도는 GeoTIFF 포맷으로 제공된다. DEM Generator 프로그램은 GIS, 기상, 환경 분석 등 넓은 지역의 DEM 생성이 필요한 분야에서 기존의 부분적인 DEM 생성 및 인접 처리 과정에 의해 발생했던 시간적 경제적 손실을 절감시킬 수 있을 것으로 판단되며, 추가적인 인접 및 수정 작업이 불필요하여 DEM의 정밀도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
지중해 지역은 다양한 관광자원으로 인하여 매년 전 세계의 수많은 관광객들이 방문하고 있다. 본 논문에서는 아랍의 봄 등과 같은 특정 사건이 이러한 지중해 지역의 관광에 어떻게 영향을 미치는가를 분석하는 것이다. 세부적으로 사진 공유 웹 사이트인 파노라미오에서 추출한 지오태그 사진 데이터를 기반으로 위치 및 시간정보를 추출하여 밀도지도를 제작한다. 그리고 이 밀도지도를 이용하여 특정 사건이 지중해 관광에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위하여 먼저 사진 공유 사이트에서 지중해 지역 관련 사진들의 위치 및 시간 정보를 이용하여 데이타베이스를 구축한 후에, GIS 도구의 기능을 활용하여 밀도 분석 및 밀도 지도를 생성한다. 그리고 이 밀도 지도를 기반으로 지중해 관광을 아랍의 봄 사건을 기준으로 이전과 진행, 이후로 구분하여 시각적으로 분석한다.
위치기반 소셜 미디어 데이터는 빅데이터, 위치기반서비스 등 다양한 분야에서 활용가능성이 매우 큰 데이터이다. 본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 텍스트 정보를 분석하여 주요한 키워드들이 공간적으로 어떻게 분포하고 있는지를 파악할 수 있는 일련의 분석방법론을 적용해보았다. 이를 위해, 위치태그를 지닌 트윗 데이터를 서울시 강남지역과 그 주변지역에 대하여 2013년 8월 한달 간 수집하였으며, 이 데이터를 대상으로 하여 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드들을 도출하였다. 이러한 키워드들 중 음식, 엔터테인먼트, 업무 및 공부의 세 카테고리에 해당하는 키워드들만 추출, 분류하였으며 각 카테고리에 해당하는 트윗 데이터들에 대해서 공간적 클러스터링을 실시하였다. 도출된 각 카테고리별 클러스터들을 실제 그 지역의 건물 또는 벤치마크 POI들과 비교한 결과, 음식 카테고리 클러스터는 대규모 상업지역들과 일치도가 높았고 엔터테인먼트 카테고리의 클러스터는 공연장, 극장, 잠실운동장 등과 일치하였다. 업무 및 공부 카테고리 클러스터들은 학원 밀집지역 및 사무용 빌딩 밀집지역과 높은 일치도를 나타내었다.
제한된 훈련장안에서 실전에 대비한 훈련이 되려면, 다양한 전투상황이 부여된 현실감 있는 모의훈련이 필수적이다. 본 논문에서는 현실감 있는 모의훈련을 위해 가상영상이 아닌 지상기반 CCD 카메라영상에 지정된 시나리오대로 가상표적을 전시하는 방법을 제안한다. 이를 위해 고해상도 GeoTIFF(Geographic Tag Image File Format) 위성 영상과 DTED(Digital Terrain Elevation Data)를 이용하여 현실감 있는 3차원 모델을 생성(운용자용)하고, 입력된 CCD 영상(운용자, 훈련자용)으로부터 도로를 추출하였다. 위성영상과 지상기반 센서영상은 관측위치, 분해능, 스케일 등에 많은 차이가 있어 특징기반 정합이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 영상 워핑함수인 TPS(Thin-Plate Spline) 보간 함수를 일치하는 두개의 제어점 집합에 적용하여 3차원 모델에 표시된 이동경로를 따라 CCD 영상에서도 표적이 전시되는 이동 동기화 방법을 제안하였다. 실험환경은 Pentium4 1.8MHz(RAM 512M)의 PC 2대를 사용하였으며, 실험 영상은 대전지역의 위성영상과 CCD 영상을 이용, 제안한 알고리즘의 유효성을 입증하였다.
RFID(Radio-Frequency IDentification)시스템은 무선으로 사물을 식별하는 기술로 물류, 운송, 유통, 재고관리 등과 같은 물품관리를 획기적으로 개선할 수 있는 새로운 방법이다. 그러나 무선을 사용하고 있는 RFID는 통신구간에 대한 보안의 취약성 때문에 정보 누출 및 변조 같은 위험성을 가지고 있다. 우리는 이런 RFID 통신 시스템에 복잡계의 대표적인 계인 Tent-Map을 적용하여 새로운 인증 프로토콜을 설계하였다. 복잡계의 대표적인 특징인 초기치 민감성과 불규칙성을 RFID의 Reader 와 Tag에 적용하여 보다 견고하고 간략한 인증시스템을 설계하였다. 본 논문에서 보인 복잡계를 이용한 RFID 인증 프로토콜 설계는 기존의 Hash 함수나 난수에 의존되었던 인증 시스템에 차별화된 새로운 방법으로 그 활용성을 검증하는데 그 목적이 있다.
GPS, WiFi 등을 이용한 위치정보수집이 보편화되고, 트위터와 같은 SNS와 접목을 통해 LBSNS가 증가하고 있다. LBSNS에서 작성된 메시지에는 메시지가 생성된 지역에 대한 위치정보 또는 메시지가 언급하는 지역에 대한 위치정보가 포함될 수 있으므로 위치정보 기반의 관심정보 전파가 가능해진다. 트위터에서는 자신이 전달받은 메시지를 재전송하는 리트윗(retweet)을 통해 정보의 전파가 급속히 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 위치기반의 사용자 관심정보를 효율적으로 전파시키기 위해서 위치기반의 자동 리트윗 기능, 즉 사용자 관심정보를 자동으로 리트윗하는 기능을 스마트 리트윗으로 정의하였다. 트위터를 기반으로 사용자의 관심지역을 설정하고 관심지역이 같은 사용자들 간의 소셜관계를 형성할 수 있도록 한다. 스마트 리트윗 서비스는 트위터 Open API, 구글맵 Open API 등을 기반으로 매쉬업 서비스로 구현하였다. 본 논문에서 제안한 스마트 리트윗 서비스를 통해 관심정보의 공유가 활성화 될 것으로 기대한다.
인터넷과 모바일 환경의 발전에 따라 최근에는 마이크로블로그가 성행하고 있다. 마이크로블로그에는 부가적인 데이터가 담겨있다. 그 중 위치 정보에 대한 데이터를 포함하는 마이크로블로그 데이터를 공간 소셜 웹 객체라고 지칭한다. 이러한 마이크로블로그 데이터에 대한 일반 집계는 사용자별 데이터 집계 등이 있으나, 단일 정보에 대한 집계만 가능하다. 본 연구는 공간 소셜 웹 객체의 특성을 갖는 마이크로블로그 데이터의 공간 소셜 분석을 위해, 일반 집계와 공간 데이터를 결합하고 지오해시와 맵리듀스를 이용한 공간 집계에 대한 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 의미있는 공간 소셜에 대한 분석의 기반을 마련하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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