This research proposed DBSCAN-D, which is a clustering technique for locating POI based on existing density-based clustering research, such as GPS data, generated by moving objects. This method is designed based on 'staying time' and 'directionality' extracted from the relationship between GPS data. The staying time can be extracted through the difference in the reception time between data using the time at which the GPS data is received. Directionality can be expressed by moving the area of data generated later in the direction of the position of the previously generated data by concentrating on the point where the GPS data is sequentially generated. Through these two properties, it is possible to perform clustering suitable for the data set generated by the moving object.
RTLS (Real Time Locating Systems) 란 사물이나 사람의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템으로써, 주로 근거리 무선 통신을 이용하여 태그의 위치를 추적한다. 일반적으로 위치 추적 시스템은 하나의 서버가 많은 수의 태그와 리더를 관리하기 때문에, 태그와 리더의 수가 늘어나고, 접속자가 많아지면 과부하가 걸린 서버는 실시간 위치 추적 동작을 실패 할 수 있다. 또한 신호 감쇄나 NLOS(Non Line-Of-Sight) 등에 의하여 태그의 신호를 3개 미만의 리더가 수신한 경우, RTLS는 태그의 위치 추적을 실패하게 된다. 본 논문에서는 RTLS 리더에 측위 엔진을 내장함으로써 네트워크 및 측위 엔진의 부하를 분산하고 응답성을 높였으며, 독립적으로 동작 하는 지향성 안테나를 이용하여 위치 측정 신뢰도를 향상시켰다. 제안한 기법을 실제로 구현하여 그 성능을 평가하였으며, 그 결과 서버로 전송되는 패킷은 16배 이상 감소 하였고, 혼잡한 상황에서도 태그의 신호에 대해1초 이내의 실시간 위치 계산 응답성을 보였다. 구현한 시스템의 측위 오차는 1m 이내의 위치 오차를 갖는다.
정부와 지자체는 IT산업의 생산성을 증대시키기 위해 모바일 산업 클러스터의 구축하여 테스트베드의 제공뿐만 아니라 해외 R&D센터의 유치 및 선진기업과의 공동연구도 실시 할 예정이다. 그 중 가장 먼저 해결되어야 할 과제중 하나가 바로 합리적인 입지 선정이다. 과거 국내의 각 시 도 지방자치단체들은 산업클러스터를 해당 지역내에 유치하기 위해 과열된 경쟁을 보여주었으며 이에 적절한 입지선정평가기준이 절실했다. 본 논문에서는 모바일 필드테스트베드와 같은 모바일산업 지원을 위한 시설투자에 있어서 최적의 입지선정기준이 무엇인지 알아보고자 한다. 먼저 지역특구 중심으로 해외사례를 알아보고 이를 토대로 입지선정요인을 위한 평가항목을 설정해 보고 이러한 평가모델을 계층분석적 의사결정방법(AHP)을 통해 분석해보았다.
평면으로 이루어진 물체에 비하여 3차원 곡면물체는 물체의 표현에 많은 양의 데이터를 요구하면 일반적으로 물체의 특성을 명확하게 정의하기가 어려워 인식이 어렵다. 본 논문은 3차원화상을 이용하여 인식하고자 하는 물체에 대한 실용적인 표현법을 개발하고 물체를 보는 방향에 무관하게 인식할 수 있는 알고리즘을 고안하여 여러 가지의 다른 곡면물체를 자동으로 인식할 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 수행하고자 하는 작업을 고려하여 설정된 몇 개의 가상점과 물체 표면점들의 상대적인 기하학적 성질을 이용하여 물체를 인식한다. 몇 개의 가상점으로 표현된 물체를 일반화된 Hough변환으로 인식하는 본 알고리즘은 적절한 가상점의 설정으로 다음에 계속되는 작업을 줄일 수가 있으며 일반적인 3차원곡면물체를 비교적 노이즈에 큰 영향없이 인식하게 한다.
센서네트워크 환경에서 이동객체의 위치추적방법은 추적방법론에 따라 데이터의 수신과 위치추적의 정확성에 문제가 있었으며, 이러한 위치데이터는 오로지 위치 추적만을 위한 데이터이었기에 주변의 환경 데이터를 활용하여 상황에 맞는 정보판단 또는 모니터링에 한계가 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로 상황인식(context aware)을 종종 활용하는데, 본 문은 자기센서를 기반으로 측정된 자성체(magnetic line tracer)의 자성데이터 위치 추적 및 제어에 관한 데이터처리에 상창인식을 활용한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 센서네트워크 노드의 자기센서의 자성데이터 측정과 주변 환경정보 데이터를 이용하였고, 이러한 데이터를 상황인식 데이터베이스의 엔트리로 구성함으로써 추후 행동정보 추론 및 제어할 수 있다. 아울러 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 센서네트워크 환경을 만족하는 테스트베드를 구축하였으며, 이를 이용한 라인트레이서의 위치 추적과 경로탐색의 결과를 도출하였으며, 도출된 데이터를 근거로 하여 주변 환경정보 데이터베이스 엔트리 및 상황인식에 따른 라인트레이서의 방향제어에 미치는 영향을 분석하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 센서 및 RFID에 관련한 정보 인식, 위치 측위와 같은 다양한 유비쿼터스 영역에 대한 관심과 연구가 증대되고 있다. 특히, RFID 태그를 이용해 이동 객체의 위치 및 상태 정보를 제공하는 다양한 RTLS(Real-Time Locating Systems)가 개발됨에 따라 RTLS에서의 데이타 호환성과 상호 운용성을 위한 표준 명세가 필요하게 되었다. 이에, ISO/IEC에서는 RTLS의 데이타 호환성과 상호 운용성을 위해 RTLS 표준 명세를 제시하였다. 본 논문에서는 이동 객체의 데이타 스트림에 대한 효율적인 관리와 검색을 위해 공간 DSMS(Data Stream Management System)기반 RTLS를 설계 및 구현하였다. 공간 DSMS는 Stanford 대학교에서 개발한 STREAM(STanford stREam datA Manager)을 다양한 공간 연산이 가능하도록 확장한 시스템이다. 공간 DSMS 기반 RTLS는 서버와 클라이언트간의 상호 운용성을 위하여 SOAP(Simple Object Access Protocol) 메시지를 사용하며, 클라이언트의 SOAP 메시지를 공간 DSMS의 CQL(Continuous Query Language)로 변환한다. 마지막으로, 공간 DSMS 기반 RTLS를 사원 위치 관리 서비스에 적용해 봄으로써 시스템의 효용성을 입증하였다.
우리나라에서는 1970년대 후반 이후 여러 기관의 상이한 필요성과 측정목적에 따라 별도의 측정망에서 수질측정이 이루어져 왔으며, 이러한 수질측정망의 분산된 운영으로 인한 일관된 측정 원칙의 결여는 수질자료의 관리에 많은 어려움을 야기하고 있다. 이는 과거 수질측정망의 확대 과정에서 과학적인 측정지점 선정 원칙이 결여된 채 수질 악화로 인한 관리의 필요성 증대에 따라 관리자의 경험과 주관적 판단에 의해 이루어졌기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 장단기 수질변화 경향의 파악, 수질환경기준 위반사항 조사, 수질변화를 야기하는 외부 영향 파악, 용수이용 지원, 특정시기의 수질변화 규명 등 전통적인 측정망 운영 목적과 함께 오염총량관리제 시행에 따른 배수구역별 오염부하량을 산정, 과학적인 수질정책 수립을 위한 수질모델 적용 지원, 물관리정보화 지원 등 새로운 물관리 환경 변화에 따른 운영 목적에 대하여 이를 만족시킬 수 있는 수질자료 생산을 위한 수질측정망의 측정 지점 선정방법을 개발하고, 이를 한강수계에 적용하여 수질측정망의 개선 확충 방안을 제시하고자 하였다.
자바 언어는 다양한 플랫폼과 다양한 분야에서 사용되고 있는 대표적인 객체지향 언어이다. 자바 언어는 객체지향의 특징 때문에 전통적인 절차지향 언어 보다 프로그램의 구조가 단순하다. 그러나 복잡한 자바 프로그램을 디버깅하는 일은 쉽지 않다. 디버깅은 항상 소프트웨어 발전의 많은 비용이 드는 부분이다. 자바 프로그램의 구문 오류는 현재 디버깅 시스템에 의해서 쉽게 발견된다. 그러나 자바 프로그램에 포함된 논리적인 오류는 발견하기가 어렵다. 자바 프로그램을 위한 기존의 디버깅 기술은 절차지향언어에서 사용하는 순차적인 방법을 사용하고 있다. 불행히도, 이 전통적인 방법들은 종종 특별한 프로그램의 오류를 찾는데 적당하지 않다. 이는 프로그램의 크기가 커지고 복잡해짐에 따라 디버깅하는데 걸리는 시간이 프로그램을 개발하는 시간의 많은 부분을 차지하게 된다. 디버거 사용자가 자바 프로그램 내에 포함되어 있는 오류를 쉽게 찾아내는 일은 효율적인 소프트웨어 개발에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 사용자가 자바프로그램을 좀 더 빠르게 디버깅을 할 수 있도록 알고리즈믹 디버깅 방법을 적용한다. 알고리즈믹 디버깅 방법은 함수의 호출관계를 실행 트리로 구성하고 이를 검사하여 에러가 포함 되어 있는 함수를 발견하는 방법이다. 따라서 기존의 순차적인 방법보다 디버깅하는 횟수를 줄일 수 있다.
가까운 미래에는 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 통해 새롭고 다양한 서비스가 창출될 것이다. 특히, 언제 어디서나 사람과 사물 등의 객체의 위치를 인식하여 이를 기반으로 양질의 서비스를 제공하는 유비쿼터스 위치 기반 서비스(Ubiquitous Location Based Services: u-LBS)가 중요한 서비스의 하나로 대두되고 있다. 사물의 위치 인식을 위한 방법으로 RF를 이용한 위치 인식 방법은 있으나 USN과 접목한 방법에 관한 연구는 아직 미미한 실정이다. 본 연구는 RF 및 USN 기술을 이용하여 사물의 위치를 인식하기 위한 방버벵 관한 연구로서 여러 센서 모듈들이 주고받는 RF 신호의 세기 정보를 이용하여 위치를 인식한다. 그리고 향후 연구 내용으로서 날씨, 온도 등과 같이 신호의 세기에 직간접적으로 영향을 줄 수 있는 다양한 조건들을 반영함은 물론 유전자 알고리즘을 이용하여 사물의 위치를 보다 정확하게 인식하기 위한 최적화 방법에 대하여 논의한다.
This study exploits the data discriminating capability of silhouette statistics, which combines wavelet-based vertical energy threshold technique for the purpose of extracting damage-sensitive features and clustering signals of the same class. This threshold technique allows to first obtain a suitable subset of the extracted or modified features of our data, i.e., good predictor sets should contain features that are strongly correlated to the characteristics of the data without considering the classification method used, although each of these features should be as uncorrelated with each other as possible. The silhouette statistics have been used to assess the quality of clustering by measuring how well an object is assigned to its corresponding cluster. We use this concept for the discriminant power function used in this paper. The simulation results of damage detection in a truss structure show that the approach proposed in this study can be successfully applied for locating both open- and breathing-type damage even in the presence of a considerable amount of process and measurement noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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