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플래시 메모리 기반의 효율적인 공간 인덱스 기법 (An Efficient Spatial Index Technique based on Flash-Memory)

  • 김정준;심희정;강홍구;이기영;한기준
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제11권2호
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    • pp.133-142
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    • 2009
  • 최근 무선 인터넷이 발전하고 모바일 단말기 사용이 증가함에 따라 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)에 대한 요구가 증가되고 있으며, 모바일 단말기 환경에서 효율적인 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 공간 데이타를 저장 및 관리하는 공간 인덱스의 연구가 필수적으로 요구되고 있다. 플래시 메모리는 모바일 단말기에서 대용량의 공간 데이타를 효율적으로 저장하기 위한 보조 저장 장치로 많이 사용된다. 그러나 플래시 메모리에 기존 공간 인덱스를 그대로 적용할 경우 빈번한 노드 갱신에 의한 쓰기 연산 증가로 인덱스 성능이 저하된다. 이러한 문제점을 해결하고자 최근 플래시 메모리 기반 공간 인덱스가 연구되고 있지만 버퍼와 플래시 메모리의 공간 활용도가 낮아 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 플래시 메모리 기반 공간 인덱스들의 문제점을 해결하기 위해 노드 압축 기법과 쓰기 연산 지연 기법을 적용한 FR-Tree(Flash-Memory based R-Tree)를 제안하였다. FR-Tree의 노드 압축 기법은 공간 데이타의 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 상대 좌표값과 MBR 크기 값을 이용해 압축함으로써 플래시 메모리의 공간 활용도를 높였다. 그리고 쓰기 연산 지연 기법은 공간 데이타의 삽입, 갱신, 삭제시 플래시 메모리에 저장된 공간 인덱스에 바로 반영하지 않고 버퍼에 임시적으로 저장한 후 일괄적으로 플래시 메모리에 반영하여 플래시 메모리의 쓰기 연산 횟수를 줄였다. 특히, 버퍼내 동일한 공간 데이타들의 중복 저장을 방지하여 버퍼의 공간 활용도를 높였다. 마지막으로, 본 논문에서는 다양한 성능 평가를 통해 FR-Tree가 플래시 메모리에서 기존 공간 인덱스들에 비해 성능이 우수함을 입증하였다.

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실내 사람 위치 추적 기반 LSTM 모델을 이용한 고객 혼잡 예측 연구 (An Approach Using LSTM Model to Forecasting Customer Congestion Based on Indoor Human Tracking)

  • 채희주;곽경헌;이다연;김은경
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제32권3호
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    • pp.43-53
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    • 2023
  • 본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.

시그내쳐 기반의 네트워크 침입 방지에서 고속의 패킷 필터링을 위한 시스템 구조 (A High-speed Packet Filtering System Architecture in Signature-based Network Intrusion Prevention)

  • 김대영;김선일;이준용
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제34권2호
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    • pp.73-83
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    • 2007
  • 네트워크 침입 방지에서 공격 패킷은 시그내쳐에 기반을 둔 방법에 의해 발견되어 제거된다. 패턴 매칭(Pattem Matching)은 공격 시그내쳐를 발견하기 위해 광범위하게 사용되고 있고, 또한 네트워크 침입방지 시스템에서 시간적으로 가장 많이 수행되는 부분이다. 네트워크 침입방지 시스템에 사용되는 패턴 매칭은 주로 하드웨어를 사용하여 가속화되며 회선 속도로 수행되어야 한다. 그러나 이것만으로는 충분치 않고 다음과 같은 조건들이 더 요구된다. 첫째, 패턴 매칭 하드웨어는 패턴 인덱스 번호와 패턴 발견위치를 포함한 충분한 패턴 매칭 정보를 회선 속도에 맞게 제공해야 한다. 둘째, 불필요한 패턴 매칭을 줄이기 위한 패턴 그룹을 지원할 수 있어야 한다. 셋째, 패턴의 개수가 증가하더라도 최저 성능을 보장 할 수 있어야 한다. 마지막으로, 수행 중단 없이 몇분 또는 몇초 이내에 패턴 업데이트가 가능해야 한다. 본 논문에서는 위의 요구사항을 만족하는 시스템 구조를 제안한다. 이 시스템은 여러 개의 패턴 문자를 동시에 처리하고 파이프라인 구조를 사용하여 고속의 처리를 가능케 한다. Xilinx FPGA 시뮬레이션을 통해 제안된 시스템이 10Gbps 이상의 속도에서 동작하며 위의 모든 요구사항을 만족시킴을 보였다.

동네예보와 생물계절모형을 이용한 봄꽃개화일 예측 (Prediction of Blooming Dates of Spring Flowers by Using Digital Temperature Forecasts and Phenology Models)

  • 김진희;이은정;윤진일
    • 한국농림기상학회지
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    • 제15권1호
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    • pp.40-49
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    • 2013
  • 기상청에서 시민들에게 제공하는 봄꽃 개화일 예보서비스는 한 지점에서 장기간 수집된 기후자료와 개화일 관측자료로부터 얻은 회귀식에 의존하므로 매일의 기온변화에 따른 수정작업이 어렵고, 과거에 관측되지 않았던 기후변이에 대한 반응을 반영하지 못하며, 기상관서 이외의 지역에 대한 개화일 예보가 불가능한 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 방법으로 일별 기온자료만으로 구동되는 생물계절모형을 현업서비스용으로 전환하는 연구를 수행하였다. 남한지역 29개 기상대로부터 1951-1980 기간의 개나리, 진달래, 벚꽃 관측 표준목의 발아일과 개화일 관측자료 및 기온자료를 수집하여 생물계절모형의 최적모수(기준온도, 저온요구도, 고온요구도)를 추정하고 이를 반영한 개화예측모형을 작성하였다. 생물계절관측의 불확실성을 지역별 오차보정 분포도로 표현하여 생물계절모형과 결합함으로써 봄꽃 3종의 개화일 예측방법을 확립하였다. 이 방법에 의해 1971-2012 기간의 29개 지점 봄꽃 개화일을 예측한 다음 실측 개화자료와 비교한 결과 벚꽃의 경우 RMSE가 2~3일로서 실용성이 있음을 확인하였다.

메인 메모리 다차원 인덱스를 위한 효율적인 MBR 압축 기법 (An Efficient MBR Compression Technique for Main Memory Multi-dimensional Indexes)

  • 김정준;강홍구;김동오;한기준
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.13-23
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    • 2007
  • 최근 실시간 서비스의 요구 사항을 갖는 위치 기반 서비스와 텔레매틱스 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서 공간 메인 메모리 DBMS에 대한 관심이 급증하고 있다. 이러한 공간 메인 메모리 DBMS에서 기존의 디스크 기반 다차원 인덱스들을 메인 메모리에 최적화하기 위해 엔트리 크기를 줄여 캐시 접근 실패를 최소화한 다차원 인덱스 구조들이 제안되고 있다. 그러나 엔트리 크기를 줄이기 위하여 부모 노드의 MBR을 기준으로 압축하거나 중복된 MBR을 제거하기 때문에 인덱스 갱신 시 MBR 재구성 비용이 증가하고 인덱스 검색 시 효율이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MBR 재구성 비용을 줄이기 위하여 넓은 분포의 경우와 좁은 분포의 경우로 나누어 압축 기준점을 다르게 적용하는 RSMBR(Relative-Sized MBR) 압축 기법을 제시하였다. RSMBR 압축 기법은 넓은 분포일 경우 부모 노드 확장 MBR의 좌하점을 기준으로 압축하고, 좁은 분포일 경우 전체 MBR을 일정 크기의 셀로 나누고 각 셀의 좌하점을 기준으로 압축한다. 또한 인덱스 검색 시 검색 비용을 줄이기 위하여 상대 좌표와 크기를 이용하여 MBR을 압축한다. 마지막으로, 본 논문에서는 실제 데이타를 통한 성능 평가를 수행하여 RSMBR 압축 기법의 우수성도 입증하였다.

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GIS 기반의 XML을 이용한 해양탐사 데이터 관리 시스템 개발에 관한 연구 (A Study on Developing GIS-based Marine Exploration Data Management System using XML)

  • 송현오;김계현;김무준
    • Spatial Information Research
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    • 제18권4호
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    • pp.65-73
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    • 2010
  • 육상자원이 고갈되어 감에 따라 자원의 새로운 공급처로 그 중요성이 증대되고 있는 해양자원의 개발을 위하여 우리나라 영해에 부존되어 있는 해양자원의 개발을 위한 탐사가 수행되고 있다. 그라나 탐사를 통해 오랜 기간에 걸쳐 축적된 방대한 양의 데이터는 현재 체계적인 관리가 이루어지고 있지 않은 설정이다. 따라서 본 연구에서는 데이터의 입력 및 확인 등에 많은 인건비와 시간 비용을 지불하고 있는 현재의 파일시스템 기반의 해양탐사데이터 관리체계의 한계를 극복하여 보다 효율적인 탐사데이터의 관리가 가능하도록 했다. 이를 위해 먼저 기존에 파일시스템을 기반으로 구축된 MRIS의 문제점을 분석하고, 데이터관리를 위한 주요 고려사항을 도출했다. 이를 바탕으로 XML을 활용한 데이터 테이블을 작성하였고 이를 활용하여 데이터를 통합 정리하여 현재 파일시스템을 기반으로 하는 데이터관리체계의 문제점인 종속성과 중복성을 완화했다. 또한 XML 테이블을 활용한 GIS 기반의 해양탐사데이터 관리시스템을 개발하여 위치기반 해양탐사데이터의 관리를 지원하도록 했다. 본 연구에서 구축한 데이터베이스와 시스템은 향후 상용 DBMS 모의 전환 및 시스템의 기능추가가 용이하여 지속적인 데이터의 관리와 제공이 가능하다. 아울러 GIS를 이용한 위치기반의 공간분석 및 검색기능의 활용이 가능하여 향후 다양한 해양연구 분야에서의 활용도 가능하다.

통계학적 학습을 이용한 머리와 어깨선의 위치 찾기 (Localizing Head and Shoulder Line Using Statistical Learning)

  • 권무식
    • 한국통신학회논문지
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    • 제32권2C호
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    • pp.141-149
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    • 2007
  • 영상에서 사람의 머리위치를 찾는 문제에 있어서 어깨선 정보를 이용하는 것은 아주 유용하다. 영상에서 머리 외곽선과 어깨선의 형태는 일정한 변형을 유지하면서 같이 움직이므로 이를 ASM(Active Shape Model) 기법을 사용해서 통계적으로 모델링 할 수 있다. 그러나 ASM 모델은 국부적인 에지나 그래디언트에 의존하므로 배경 에지나 클러터 성분에 민감하다. 한편 AAM(Active Appearance Model) 모델은 텍스쳐 등을 이용하지만, 사람의 피부색, 머리색깔, 옷 색깔 등의 차이로 인해서 통계적인 학습방법을 쓰기가 어렵고, 전체 비디오에서 외모(Appearance)가 시간적으로 변한다. 따라서, 본 논문에서는 외모(Apperance) 모델을 변화에 따라 바꾸는 대신, 영상의 각 화소를 머리, 어깨, 배경으로 구분하는 분별적 외모 모델(discriminative appearance)를 사용한다. 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 기법에 비해서 포즈변화와 가려짐, 조명의 변화 등에 강인함을 보여준다. 또한 제안된 기법은 실시간으로 작동하는 장점 또한 가진다.

이미지 기반 기계 학습과 BIM을 활용한 자동화된 시공 진도 관리 - 합성곱 신경망 모델(CNN)과 실내측위기술, 4D BIM을 기반으로 - (Automated Construction Progress Management Using Computer Vision-based CNN Model and BIM)

  • 노주희;박문서;이현수
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제21권5호
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    • pp.11-19
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    • 2020
  • 시공 현장 일단위의 진도 관리는 프로젝트 전체의 일정 관리와 성공적인 건설 프로젝트 완료에 상당한 영향을 미친다. 그러나 현재의 현장 진도 관리는 작업 담당자에 의하여 수기로 작성되기 때문에 객관적 입장의 유지가 어렵고, 일과 후 추가업무로 작성되어 내용의 누락 등 오류가 발생하는 경우가 있다. 인적 오류로 인한 잘못된 기록 작성의 문제를 해결하기 위하여 기존 연구들은 객체 인식 기반 현황의 시각화 또는 자동 BIM 데이터 수정 기술을 개발하였다. 그러나 특정 장비의 사용 또는 고정된 위치에서 장비사용을 전제로 하는 방법적 한계로 인하여 건물 시공 현장 전체를 파악하는 데에는 제약이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구는 작업자가 휴대하는 스마트기기를 활용하여 촬영한 사진의 객체 인식 기술과 WIFI 기반의 실내 사용자의 측위 기술을 활용하여 추출된 정보를 BIM 데이터의 속성으로 반영하고 즉각적인 현황 파악과 향후 지속적 데이터 활용이 가능한 방법을 제안한다. 실제 시공 현장 관리에 적용 가능한 방법과 기술의 성능을 확인하였고, 기존 개발된 기술 대비 실용도가 높아 건설 현장 관리의 신속화와 정보 작성과 처리의 정밀화에 이바지할 것으로 기대된다.

산업용 무선 센서망을 이용한 연속개체 탐지에서 이동 싱크 지원을 위한 발원점 중심의 통신방안 (An Origin-Centric Communication Scheme to Support Sink Mobility for Continuous Object Detection in IWSNs)

  • 김명은;김천용;임용빈;김상하;손영성
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제7권12호
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    • pp.301-312
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    • 2018
  • 오늘날 산업용 무선 센서 망 환경에서 화재나 유독가스와 같은 연속 개체 탐지는 위험성과 대규모 피해로 인해 중요한 문제로 다뤄지고 있다. 연속 개체는 한 지점에서 발생하여 점차 넒은 범위로 확산되는 특징을 가지기 때문에 자원 제약적인 무선 센서 망 환경에서 연속 개체를 탐지한 다수의 센서 노드가 고정 싱크에게 데이터를 전송하게 되면 막대한 통신 오버헤드가 발생하게 된다. 따라서 기존 연구에서는 실시간으로 확장되는 연속 개체를 정확하게 탐지하고, 다량의 센싱 데이터를 에너지 효율적인 방식으로 전송하는 데에 중점을 두었다. 그러나 최근 들어 화재 진압과 같은 실시간 대응이 필요한 응용분야를 위해 연속 개체 탐지에 이동 싱크 도입이 필요하다는 의견이 나타나고 있다. 이러한 경우, 이동 싱크의 위치 갱신을 위해 다수의 소스와 이동 싱크 간 통신이 빈번하게 일어남으로써 무선 센서망의 에너지 소모가 급격하게 증가하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 무선 센서 망을 이용한 연속 개체 탐지에서 이동 싱크를 지원하기 위한 발원점 중심의 통신 방안을 제안한다. 실험결과는 제안 방안이 기존 방안에 비해 이동 싱크의 위치정보 갱신 및 센싱 데이터 보고에 더 적은 에너지를 소모함을 보인다.

개선된 개미 군집 최적화를 이용한 고해상도 위성영상에서의 객체 기반 도로 추출 (Object-Based Road Extraction from VHR Satellite Image Using Improved Ant Colony Optimization)

  • 김한세;최강혁;김용일;김덕진;정재준
    • 한국측량학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.109-118
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    • 2019
  • 도로 정보는 교통, 도시 계획, 지도 갱신, 위치기반서비스 그리고 GIS (Geographic Information System) 데이터 구축 등에 활용되는 중요한 기초 공간정보 자료이다. 따라서 정확한 도로 정보를 획득하고 이를 갱신하는 것은 다양한 공간정보 산업에 중요한 역할을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상에서 객체 기반의 도로 추출 기법으로 최근 소개된 개미 군집 최적화(ACO: Ant Colony Optimization)의 한계점을 분석하고 이를 개선하고자 하였다. 객체 기반의 ACO 도로 추출은 도로의 분광 및 형상 정보를 모두 활용하여 효과적으로 도로 추출을 수행할 수 있으나 객체 서술자 정보에 의존적이며 서술자 계산 시 사용자의 개입이 필요하다. 또한, 최적화 반복 종료 시점의 설정이 모호하다는 단점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 기존 서술자의 한계를 보완하는 서술자와 최적화 반복 종료기준을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 알고리즘보다 52.51%의 완성도(completeness), 6.12%의 정확도(correctness), 51.53%의 품질(quality) 향상을 나타내었다.