대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.725-727
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2006
The development of GIS and Location-Based Services requires a high-level database that will be able to allow real-time access to moving objects for spatial and temporal operations. MODB.MM is able to meet these requirements quite adequately, providing operations with the abilities of acquiring, storing, and querying large-scale moving objects. It enables a dynamic and diverse query mechanism, including searches by region, trajectory, and temporal location of a large number of moving objects that may change their locations with time variation. Furthermore, MODB.MM is designed to allow for performance upon main memory and the system supports the migration on out-of-date data from main memory to disk. We define the particular query for truncation of moving objects data and design two migration methods so as to operate the main memory moving objects database system and file-based location storage system with.
본 논문에서는 초저음파 신호를 이용하여 탄도미사일 발사위치를 추정하는 새로운 방법을 개발하였다. 양구와 철원에 설치된 기상청의 초저음파 관측망을 이용하여, 북한의 탄도미사일 발사시 발생한 초저음파 신호를 분석하였다. 신호의 탐지 및 발생위치 추정을 위하여 시간-주파수 분석, 도달 지연시간 측정 방법 및 구 삼각공식 등을 적용하였으며, 발사원점과 약 3 km 정도 차이가 나는 곳을 발사지점으로 추정하여 개발된 알고리즘의 정확도를 확인할 수 있었다.
The initial response to a marine accident can play a key role to minimize the accident. Therefore, various decision support systems have been developed using sensors, simulations, and active response equipment. In this study, we developed an algorithm to predict damage locations using ship motion data with bidirectional long short-term memory (BiLSTM), a type of recurrent neural network. To reflect the low frequency ship motion characteristics, 200 time-series data collected for 100 s were considered as input values. Heave, roll, and pitch were used as features for the prediction model. The F1-score of the BiLSTM model was 0.92; this was an improvement over the F1-score of 0.90 of a prior model. Furthermore, 53 of 75 locations of damage had an F1-score above 0.90. The model predicted the damage location with high accuracy, allowing for a quick initial response even if the ship did not have flood sensors. The model can be used as input data with high accuracy for a real-time progressive flooding simulator on board.
이동성을 지원하는 모바일 환경에서 위치정보의 활용에 대한 사용자 요구가 증가되고 있으며, 시간 흐름에 따라 변화가 크게 증가되는 차량 위치와 관련된 교통 정보를 효과적으로 유지 관리하기 위한 이동체 데이터베이스 시스템의 활용이 지속적으로 제기되고 있다. 이에 반해 객체의 공간적 속성이 시간에 따라 연속적으로 변하는 이동체에 대해 위치기반서비스를 위한 지도 데이터베이스와 연계된 연구가 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 시간의 변화에 따른 이동체의 위치와 질의 처리가 가능한 효율적인 시공간 이동체 색인 구조와 이를 지원하는 새로운 실증적 모델의 정립을 목적으로 한다. 본 연구에서 제시한 단계별 고정 그리드 인덱스를 이용한 시공간 이동체 모델은 대용량의 위치 기반 데이터의 효율적인 필터링을 통해 검색을 위한 공간 개체 수를 줄일 수 있었다. 또한 축척별 지도 표시를 위해 레벨을 조건으로 제약시켜 계층적 데이터 접근이 허용도록 효율적으로 구성되었음을 확인할 수 있었다.
계층적 자료구조인 사진트리는 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법 중 선형 사진트리 표현 방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있기 때문에 사진트리와 관련된 연산의 수행을 위해 선형 사진트리를 사용하는 효율적인 알고리즘 개발에 많은 연구가 진행되어 왔다. 블록위치 계산은 영상에서부터 주어진 블록을 완전히 포함하는 컴포넌트를 추출하는 연산으로, 영상 처리의 응용에서 중요하게 사용되는 기하학적 연산에 속한다. 본 논문에서는 RMESH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 $n\times n\times n$ 프로세서를 사용하여 선형 사진트리로 표현된 영상의 블록위치를 계산하는 상수시간 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 $n\times n\times n$ RMESH의 계층구조에서 선형 사진트리의 위치코드들을 효율적으로 처리하는 기본적인 연산들을 이용함으로써 상수시간의 시간복잡도를 갖는다.
교통연계 환승센터를 이용하는 보행자에게 다양한 정보의 수집 및 가공을 통한 실시간 맞춤형 정보를 제공하기 위해 테스트베드(김포공항)의 통신환경 설계 및 효율적인 보행자 위치측위의 보정기술을 연구하였다. 통신환경 구축을 위한 설계는 환승 센터 구역에서 이용자에게 신뢰성이 보장된 데이터 전송이 가능하여야 한다. 또한, 위치 측위를 위해 고려 되어야 할 사항도 병행하여 검토해야 한다. 따라서 우리는 데이터 통신과 위치 측위 효율을 동시에 만족하는 통신환경 설계를 수행하였다. 그리고 효율적인 위치 측위 기술 적용을 위해 상용기술 기반의 실시간 위치 인식에 관련한 문제를 판단하고 문제를 해결하고자 새로운 접근 방법을 고안하여 테스트베드에 적용 및 분석하였다. 본 논문에서 전자지도상에 실제 건물이 가지고 있는 특성(구조물)을 인가하여 실제 환경과 최대한 흡사한 상황에서 무선접속점(AP: Access Point)을 위치시켰으며, 각각의 위치에서 특정한 조건을 만족하도록 통신환경 구축 설계를 수행하였다. 또한, 교통연계 환승 서비스에서 보행자 위치측위를 필요로 하는 주요지점(POI:Point Of Interest)을 기준점으로 설정하고 해당 지점을 표출할 수 있도록 하는 방법을 고안하였다. 그 설정방법과 알고리즘에 대해서 테스트베드에서의 실험을 통해 얻어진 원시데이터를 바탕으로 시뮬레이션 수행하고 그 결과에 대해서 소개하고자 한다.
Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) is considered one of the most important sensor data types for indoor localization. However, collecting a RSSI fingerprint, which consists of pairs of a RSSI measurement set and a corresponding location, is costly and time-consuming. In this paper, we propose a Wi-Fi RSSI learning technique without true location data to overcome the limitations of static database construction. Instead of the true reference positions, inertial measurement unit (IMU) data are used to generate pseudo locations, which enable a trainer to move during data collection. This improves the efficiency of data collection dramatically. From an experiment it is seen that the proposed algorithm successfully learns the unsupervised Wi-Fi RSSI positioning model, resulting in 2 m accuracy when the cumulative distribution function (CDF) is 0.8.
위치 기반 서비스(LBS)는 정보 통신 기술과 모바일 폰의 급속한 성장으로 응급 지원, 네비게이션, 위치, 교통 노선, 정보 수집, 엔터테인먼트 등 다양한 응용에서 활용되고 있다. 일반적으로 위치는 좌표로 표시되고 지형과 관련이 있으며, 모바일 기반의 데이터 전송에 많은 관심을 가지고 있다. 본 논문은 위치기반 서비스를 기반으로 근거리의 개별 사용자의 모바일 폰의 동작을 탐지하여 상대방의 연락처를 교환하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 모바일 폰의 가속도 센서를 이용하여 움직임을 추출하고 움직임이 일정 시간 이상 지속되면 위치와 시간 정보를 서버로 전송한다. 서버측에서는 근거리에서 모바일 폰의 움직임이 발생하는 사용자들 사이의 연결을 시도한다. 사용자간에 연결이 성공하면 서버측으로부터 암호화된 연락처를 전송받는다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하여 핸드셋(Handset) 내의 처리를 최소화하여 데이터를 교환할 수 있음을 보여준다.
POI refers to the point of Interest in Location-Based Social Networks (LBSNs). With the rapid development of mobile devices, GPS, and the Web (web2.0 and 3.0), LBSNs have attracted many users to share their information, physical location (real-time location), and interesting places. The tremendous demand of the user in LBSNs leads the recommendation systems (RSs) to become more widespread attention. Recommendation systems assist users in discovering interesting local attractions or facilities and help social network service (SNS) providers based on user locations. Therefore, it plays a vital role in LBSNs, namely POI recommendation system. In the machine learning model, most of the training data are stored in the centralized data storage, so information that belongs to the user will store in the centralized storage, and users may face privacy issues. Moreover, sharing the information may have safety concerns because of uploading or sharing their real-time location with others through social network media. According to the privacy concern issue, the paper proposes a recommendation model to prevent user privacy and eliminate traditional RS problems such as cold-start and data sparsity.
In this paper, we construct a prototype model for city data prediction by using time series data of floating population, and use machine learning to analyze urban data of complex structure. A correlation prediction model was constructed using three of the 10 data (total flow population, male flow population, and Monday flow population), and the result was compared with the actual data. The results of the accuracy were evaluated. The results of this study show that the predicted model of the floating population predicts the correlation between the predicted floating population and the current state of commerce. It is expected that it will help efficient and objective design in the planning stages of architecture, landscape, and urban areas such as tree environment design and layout of trails. Also, it is expected that the dynamic population prediction using multivariate time series data and collected location data will be able to perform integrated simulation with time series data of various fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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