• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.101-110
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• 2006

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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.309-312
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• 2005

The need for LBS (Loc,ation Based Services) is increasing due to the wnespread of mobile computing devices and positioning technologies~ In LBS, there are many applications that need to manage moving objects (e.g. taxies, persons). The moving object join operation is to make pairs with spatio-temporal attribute for two sets in the moving object database system. It is import and complicated operation. And processing time increases by geometric progression with numbers of moving objects. Therefore efficient methods of spatio-temporal join is essential to moving object database system. In this paper, we apply spatial join methods to moving objects join. We propose two kind of join methods with TB- Tree that preserves trajectories of moving objects. One is depth first traversal spatio-temporaljoin and another is breadth-first traversal spatio-temporal join. We show results of performance test with sample data sets which are created by moving object ,generator tool.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.287-290
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• 2004

In the moving object database system, spatiotemporal join is very import operation when we process join moving objects. Processing time of spatio-temporal join operation increases by geometric progression with numbers of moving objects. Therefore efficient methods of spatio-temporal join is essential to moving object database system. In this paper, we propose spatio-temporal join algorithm with TB-Tree that preserves trajectories of moving objects, and show result of test. We first present basic algorithm, and propose cpu-time tunning algorithm and IO-time tunning algorithm. We show result of test with data set created by moving object generator tool.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.59-66
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• 2016

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.82-84
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• 2003

위치 기반 서비스 시스템은 이동객체에 대한 효율적인 검색을 가능하게 해주는 시스템으로 이동객체의 현재와 과거 위치에 대한 정보를 유지한다. 이러한 시스템을 평가하기 위해서는 이동객체들의 사실적인 움직임을 기술한 데이타 집합이 필요하다. 이러한 데이타 집합을 생성하는 대표적인 생성기로는 GSTD가 있다. 하지만 GSTD도 몇 가지 문제점을 지니고 있다. GSTD에 의해서 생성되는 작업공간과 데이타 집합은 실생활 객체의 움직임을 묘사하는데 부적절한 면이 있다. 또한 GSTD가 제공하는 매개변수 안에 사용자가 객체의 이동성과 시간성을 명확히 기술 해줄 수 있는 부분이 제시 되어 있지 않다. 본 논문에서는 GSTD의 여러 매개변수들과 함수들을 변환하거나 추가하여 좀 더 현실적인 객체 움직임을 나타내는 데이타 집합을 만들고, 사용자가 객체의 특성을 세밀히 지정해 줄 수 있는 확장된 GSTD를 구현한다. 또한 확장된 GSTD 기반 LBS 시뮬레이터의 설계와 구현에 관한 원리를 포함한 주요 특징을 기술한다. 확장된 GSTD는 다양한 LBS 응용 시스템의 성능 측정에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제31권2호
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• pp.159-164
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• 2013

움직이는 한 개의 카메라 동영상으로부터 개체의 3차원 위치를 추출할 수 있다고 알려져 있다. 이로부터 캠코더 측정시스템을 이용하여 부유체 모형에 대한 영상기반 모니터링을 수행하였다. 규칙파 및 비규칙파 실험조건에서의 디지털 캠코더 동영상으로부터 프레임 영상을 추출하고, 특징점을 정합하여, 상대적인 3차원 좌표를 획득하였다. 수정된 SURF 기반 정합의 영상 변환 정확도와 규칙파에서 부유체 모델의 영상기반 변위 관측 정확도를 평가하였다. 규칙파의 경우 조파기의 설정값은 3.0sec이고, 영상기반 변위에 의한 주기는 2.993sec이었다. 기계적 오차를 고려할 때 이 두 값은 유사한 결과로 여겨진다. 시각적으로도 X Y Z축으로의 1차원 투영결과나 3차원 공간에서의 결과에서 규칙파의 형상을 볼 수 있었다. 결과적으로 30fps의 일반 디지털 캠코더 동영상을 이용하여 근실시간으로 위치변동을 계산할 수 있었다.