Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권3호
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pp.979-994
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2008
Moving objects are spatio-temporal data that change their location or shape continuously over time. Generally, if continuously moving objects are managed by a conventional database management system, the system cannot properly process the past and future location which is not stored in the database. Up to now, for the purpose of location tracking which is not stored, the linear interpolation to estimate the past location has been usually used. It is suitable for the moving objects on linear route, not curved route. In this paper, we propose a past location tracking algorithm for a moving object on curved routes, and also suggest a future location tracking algorithm using some past location information. We found that the proposed location tracking algorithm has higher accuracy than the linear interpolation function.
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.
This study suggested the necessity of introducing the future-oriented new industrial complex as a way to enhance the competitiveness of the industrial complex in response to the industrial ecosystem change caused by the 4th industrial revolution. To evaluate the location suitability for the new industrial complex, location indices were developed in this study. The flexibility of location and connectivity to neighboring areas of the future-oriented new industrial complexes were the focused subjects of this study. In-depth expert consultation and Delphi survey were conducted to construct an index system and to measure the indices. Afterwards, the AHP analysis was conducted to elucidate the weighting by indicators. As a result, the indicators of industrial innovation environment were the most important in the major category. In addition, the convenience of workers, especially urban environment, was analyzed as an important factor for success of the future-oriented new industrial complex. The indicators which are closely related to the concept and purpose of the future-oriented new industrial complex turned out to have the higher weight compared to other indicators. From the point of view of the developers of the industrial complexes or tenant companies, the implications for deriving suitable locations for development of industrial complexes among urban under-utilized sites are suggested. Furthermore, It is expected that the government will be able to apply the development system to stimulate the development of these new industrial complexes and to prepare guidelines for selecting locations.
데이타베이스를 이용하여 연속적인 이동 객체를 관리할 경우 매 시간마다 변경된 모든 위치 정보를 저장하는 것은 불가능하다. 그러므로, 일정한 비율의 시간 주기를 결정한 후 매 주기마다 이동 객체의 위치 정보를 이산적으로 저장하게 된다. 그러나 연속적인 모델의 이동 객체를 이산적인 형태로 관리하게 될 경우, 데이타베이스에 저장되지 않은 불확실한 과거 및 미래의 위치 정보에 대한 질의에 적절히 응답할 수 없는 문제점이 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 동일한 데이터베이스에 저장된 이력정보를 이용한 이동 객체 외 과거 및 미래의 위치 추정 방법과 알고리즘을 제안한다. 이 때 3차 스플라인 보간법을 적용하여 이동 객체의 과거 위치를 추정하고, 이력정보의 평균 이동 값을 구하여 미래의 위치를 추정한다. 결국, 가상 이동경로 및 위치 샘플을 이용한 위치 추정 실험을 통해 제안한 3차 스플라인 함수가 선형 함수보다 더 적은 오차를 발생시킴을 보였다.
이동 객체 관리 시스템은 사람, 동물, 자동차 등과 같이 시간에 따라 위치를 변경하는 시공간 데이터를 관리한다. 이러한 이동 객체 관리 시스템은 차량 위치 추적, 디지털 전장, 위치 기반 서비스 등에 적용된다. 그러나 기존의 이동 객체 관리 시스템은 이동 객체의 과거 및 미래의 위치정보를 개별적으로 관리하며, 불확실한 과거 및 미래의 위치 추정 방법을 구체적으로 제시하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 이동 객체의 이력 정보를 관리할 뿐만 아니라, 데이터베이스에 저장된 이력정보를 이용한 이동 객체의 과거 및 미래의 위치 추정이 가능한 시스템을 제안한다. 이를 위해 차량 위치 추적을 위한 이동 객체를 모델링하고 이동 객체 데이터베이스 구조를 제시한다. 아울러 제안 시스템의 실행 모델을 제시하고, 이를 차량 추적을 위한 가상 시나리오에 적용한다.
This primary study has some bounds md limits owing to the descriptive reviews but not detailed analyses. However, 1 tried to do the comparative analyses and case studies about location and size of rail station for future efficient use of spatial structure. Therefore, I reviewed the location of railway station and some design standards of railway station facilities by type (high speed rail, conventional rail and urban rail), and also, suggested future direction for rail station as the core of city development relating with urban structures and human settlement system reformation.
이동객체는 시간에 따라 공간 객체의 위치 및 영역이 연속적으로 변경되는 시공간 데이터이다. 기존의 데이터베이스 시스템을 이용하여 시공간 이동 객체를 관리할 경우 다음의 두 가지 문제점을 가진다. 첫째, 시간에 따라 변화되는 위치 정보에 대한 빈번한 갱신이 발생된다. 둘째, 항상 객체의 현재 상태만이 저장되므로 시공간 이동 객체의 과거와 미래에 관한 정보를 제공하지 못한다. 따라서, 이 논문에서는 빈번한 갱신없이 이동 객체의 이력 정보를 관리할 뿐만 아니라 과거, 현재 그리고 가까운 미래에 관한 모든 위치 정보를 제공할 수 있는 시공간 이동 객체 관리 시스템을 제안한다. 제안 시스템에서 이동 객체 정보는 위치를 나타내는 위치정보와 이동 습성을 나타내는 행위 정보로 구분된다. 특히, 행위정보 변경 처리 알고리즘을 사용하여 최소한의 이력 정보만으로도 모든 객체의 위치 정보를 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고, 제안한 방법을 전장 분석 시스템에 적용하여 구현하였으며, 이를 통해 관계형 데이터베이스와 GIS 시스템을 이용하여 실세계의 시공간 이동 객체의 과거 , 현재 및 가까운 미래의 위치 정보를 관리할 수 있음을 알 수 있었다.
Won Ho-Gyeong;Jung Young Jin;Lee Yang Koo;Park Mi;Kim Hak-cheol;Ryu Keun Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.72-75
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2005
Uncertainty of objects in Moving Object Database is a coherent property. It has been discussed in a lot of researches on modelling and query processing. The previous studies assume that uncertain future time is determined through utilizing recent speed and direction of vehicles. This method is simple and useful for estimating the time of the near future location. However, it is not appropriate when we estimate the time of the far future location. Therefore, in this paper, we propose a concept of planned route. It is used to estimate uncertain future time, which has to be located at a given point. If the route of an object is planned beforehand its locations are uncertainly distributed near that route. By a simple projection operation, the probability that a location lies in the planned route is increased. Moreover, we identify the future time of an object based on the speed for passing the route, which is offered via a website.
The public services closely related to the daily lives of the Japanese people, such as firefighting, police or primary school education, are largely financed by the local governments. As the population as a whole in Japan declines, the population in local regions are forecasted to experience particularly rapid decline in the future, and it is inevitable to reduce the cost of public services provided by the local governments to keep their financial basis sustainable. In order to provide public services to the people properly and fairly, the local governments own and utilize their public facilities, such as fire stations, police stations or primary schools. On the other hand, we have to secure the accessibility, which is the condition of accessing a facility easily in a whole local city including the high population density area and low population density area. In this paper, we propose a method of determining the number of future facilities and its facility locations in which we maintain the present accessibility. In our proposed method, we determine them comparing the accessibility measurement calculated by facility location model using the present and future population. We adopted k-centdian model as the facility location model, which can secure the accessibility in a whole local city determining the weights of both areas. We applied our proposed method to fire station in Iwaki city, Japan. The results suggested that 7 facilities would be reduced in 2064, after 50 years from 2014. Additionally, we confirmed that the future facility location had secured accessibility in both high and low population density area.
Zain Ul Abideen;Xiaodong Sun;Chao Sun;Hafiz Shafiq Ur Rehman Khalil
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권7호
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pp.1726-1748
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2024
Trajectory planning is vital for autonomous systems like robotics and UAVs, as it determines optimal, safe paths considering physical limitations, environmental factors, and agent interactions. Recent advancements in trajectory planning and future location prediction stem from rapid progress in machine learning and optimization algorithms. In this paper, we proposed a novel framework for Spatial-temporal transformer-based feed-forward neural networks (STTFFNs). From the traffic flow local area point of view, skip-gram model is trained on trajectory data to generate embeddings that capture the high-level features of different trajectories. These embeddings can then be used as input to a transformer-based trajectory planning model, which can generate trajectories for new objects based on the embeddings of similar trajectories in the training data. In the next step, distant regions, we embedded feedforward network is responsible for generating the distant trajectories by taking as input a set of features that represent the object's current state and historical data. One advantage of using feedforward networks for distant trajectory planning is their ability to capture long-term dependencies in the data. In the final step of forecasting for future locations, the encoder and decoder are crucial parts of the proposed technique. Spatial destinations are encoded utilizing location-based social networks(LBSN) based on visiting semantic locations. The model has been specially trained to forecast future locations using precise longitude and latitude values. Following rigorous testing on two real-world datasets, Porto and Manhattan, it was discovered that the model outperformed a prediction accuracy of 8.7% previous state-of-the-art methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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