Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.37-40
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2011
계층적 색인 구조는 대용량의 다차원 데이터에 대한 범위질의를 가장 효율적으로 처리하는 색인 구조이다. 계층적 색인 구조에서 범위질의의 속도를 향상시키기 위해서 색인 구조의 구성 시 발생하는 인접노드간의 겹치는 영역을 줄이는 기법들과 다량의 데이터를 한 번에 읽어 상향식 방식으로 색인 구조의 공간 활용도를 증가시키는 벌크 로딩 기법들이 제안되었다. 하지만 CPU기반에서 개별의 노드들을 순차적으로 질의처리 하는 계층적 색인 구조는 공간 활용도의 증가와 노드 간의 중첩 영역을 줄이는 것만으로는 질의 처리 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CPU기반 계층적 색인 구조 중의 대표적인 예인 R-tree의 저장 구조를 GPU 메모리에 적합하도록 변경을 하였다. 또한 기존 CPU기반 계층적 색인 구조의 순차적인 노드 검색을 GPU를 이용해 병렬적으로 노드를 검사하여 성능을 향상시켰다. 이와 같은 방식으로 질의 영역의 크기에 따라서 성능 향상정도가 다르지만 최대 100배 이상의 성능을 향상시켰다.
This study aims to spatialize the gap between obesity levels through the body mass index, an objective indicator of the level of health among vulnerable people. Thus, areas where the BMI showed cluster patterns with spatial high and low values were extracted and the characteristics of the region were analyzed. The analysis showed that the I statistics for the obesity rate were 0.07 and the z-score was 4.39, confirming spatial autocorrelation. For z-score, it was much larger than the maximum threshold of 2.57. This means that the rate of obesity among the socially vulnerable is regional, and this gap is spatially significant. The results of comparing and analyzing the local environment for these areas of obesity and health care were found to be areas with poor public transportation, less readily available parks, and a concentration of single and multi-generation housing. The analysis results of this study are meaningful in that they provide spatial implications for the health of the socially vulnerable class that previous studies have neglected.
Several studies have been proposed to improve storage space efficiency by expressing binary trie data structure as a linear binary bit string. Compact binary tree approach generated using one binary trie increases the key search time significantly as the binary bit string becomes very long as the size of the input key set increases. In order to reduce the key search range, a hierarchical compact binary tree technique that hierarchically expresses several small binary compact trees has been proposed. The search time increases proportionally with the number and length of binary bit streams. In this paper, we generate several binary compact trees represented by full binary tries hierarchically. The search performance is improved by allowing a path for the binary bit string corresponding to the search range to be determined through simple numeric conversion. Through the performance evaluation using the worst time and space complexity calculation, the proposed method showed the highest performance for retrieval and key insertion or deletion. In terms of space usage, the proposed method requires about 67% ~ 68% of space compared to the existing methods, showing the best space efficiency.
본 연구에서는 노선선정 시 요구되고 있는 방대한 자료와 결정요소 등을 선택하여 의사결정체계인 계층분석과정을 이용하여 합리적인 노선선정의 방법을 제시하고 이를 평가하고자 하며, 이렇게 수행된 노선선정 결과를 지혈공간정보체계를 이용하여 시각화 및 분석하고자 한다. 구체적인 적용방법은 계층분석과정으로 선정된 평면선형을 분석하고 그것을 기반으로 종단선형의 설계를 종단경사 변화에 의한 다각적인 방법으로 분석하여 합리적인 노선선정을 도출하여 평가하고자 한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.173-176
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2001
본 논문에서는 저차원 제스처 특징 공간에서 연속적인 인간의 제스처 영상을 계층적 클러스터링을 이용하여 인식할 수 있는 방법에 대해 소개한다. 일반적으로 제스처 공간에서 모델 패턴들과 매칭하기 위해서는 모든 모델 영상과 연속적인 입력영상들간의 거리평가로 인식을 수행하게 된다. 여기서 제안한 방법은 모델영상들을 연속성을 가진 클러스터로 분류하여 입력 영상과 계층적으로 비교할 수 있으며 동작에 관한 구체적 정보를 얻을 수 있다. 이 방법은 매칭 속도와 인식률을 개선하고 인식결과를 학습에 이용할 수 있는 장점이 있다.
In applications such as a traffic management system, analysis using a spatial hierarchy of a spatial data warehouse and a simple aggregation is required. Over the past few years, several studies have been made on solution using a spatial index. Many studies have focused on using extended R-tree. But, because it just provides either the current aggregation or the total aggregation, decision support of traffic policy required historical analysis can not be provided. This paper proposes hybrid index based on extended aR-tree for the spatio-temporal aggregation. The proposed method supports a spatial hierarchy and the current aggregation by the R-tree. The sorted hash table using the time structure of the extended aR-tree provides a temporal hierarchy and a historical aggregation. Therefore, the proposed method supports an efficient decision support with spatio-temporal analysis and is Possible currently traffic analysis and determination of a traffic policy with historical analysis.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.06a
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pp.14-15
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2013
본 논문에서는 공간 계층 분해를 이용한 3 차원 메쉬 시퀀스 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 각 점에 대한 시간적 궤적을 공분산 행렬로 표현하고, PCA(Principal component analysis)를 적용하여 시간 궤적에 대한 고유 벡터와 PCA 계수를 획득한다. 공간적인 예측을 통해 PCA 계수에 대한 벡터 차를 추출하고, 벡터 차와 그것에 대한 고유 벡터를 전송한다. 제안하는 방법은 PCA 계수 예측의 성능을 높이기 위해 점진적 압축에서 사용하는 공간 계층 분해 기법을 적용하여, 계수 예측에 효과적인 이웃 점을 지정하도록 한다. 또한, 이웃 점 개수를 사용자가 임의로 지정할 수 있도록 하여, 성능과 복잡도간의 트레이드 오프를 제어할 수 있도록 한다. 다양한 모델에 대한 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 성능을 확인한다.
볼륨 가시화(volume visualization)는 3차원 볼륨 데이터로부터 의미 있는 가시적 정보를 추출하도록 도와주는 연구분야이다. 볼륨 렌더링(volume rendering)은 볼륨 데이터로부터 영상(image)을 얻는 기술을 말하는데, 이러한 렌더링 기법 중 물체공간(object space)에 기반한 스플래팅(splatting) 기법은 볼륨 데이터에 존재하는 응집성(coherence)의 이점을 이용할 수 있는 팔진트리(octree)나 피라미드(pyramid)와 같은 계층구조를 적용하기 쉽다. 본 논문에서는 볼륨 데이터에 팔진트리를 적용한 기존의 스플래팅 기법에 영상공간(image space)에서의 응집성의 이점을 이용하기 위한 계층구조로 4진트리(quadtree)와 범위트리(range tree)를 적용하는 새로운 스플래팅 기법을 제안한다. 이 기법은 볼륨 데이터내의 불투명한 복셀(voxel)들에 의해 가려지는 복셀들에 대한 방문을 가능한 한 피함으로써 전체적인 스플래팅의 속도를 향상시킨다. 이 기법은 잘 알려진 팔진트리, 4진트리 그리고 범위트리를 사용함으로써 그 구현이 쉽고, 추가적으로 많은 메모리를 사용하지 않으면서도 렌더링의 속도를 효율적으로 향상시킬 수 있는 기법이다.
This paper presents an efficient bandwidth allocation method for multiple source in the two-layer video coding of different spatial resolution. We first investigate the model of bitrate distortion in the MPEG-2 spacial scalable coding,. By using approximated model parameters, than we propose an efficient bitrate control method in order to keep the same distortion level among coders and the constant quality ratio between layers. Simulation results show that the proposed method can satify the user requirement in comparison to the conventional method.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.12
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pp.5015-5022
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2010
Most of the existing pattern mining techniques are capable of searching patterns according to the continuous change of the spatial information of an object but there is no constraint on the spatial information that must be included in the extracted pattern. Thus, the existing techniques are not applicable to the optimal path search between specific nodes or path prediction considering the nodes that a moving object is required to round during a unit time. In this paper, the precision of the path search according to the spatial hierarchy is analyzed using the Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) (STOPM(FW)) algorithm which searches for the optimal moving path by considering the most frequent pattern and other weighted factors such as time and cost. The result of analysis shows that the database retrieval time is minimized through the reduction of retrieval range applying with the spatial constraints. Also, the optimal moving pattern is efficiently obtained by considering whether the moving pattern is included in each hierarchical spatial scope of the spatial hierarchy or not.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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