• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.21 no.5
• /
• pp.855-866
• /
• 2008

Recently many small area estimation methods using the lattice data analysis have been studied and known that they have good performances. In the case of using the lattice data which is mainly used for small area estimation, the choice of better neighborhood information system is very important for the efficiency of the data analysis. Recently Lee and Shin (2008) compared and analyzed some neighborhood information systems based on GIS methods. In this paper, we evaluate the effect of various neighborhood information systems which were suggested by Lee and Shin (2008). For comparison of the estimators, MSE, Coverage, Calibration, Regression methods are used. The number of unemployment in Economic Active Population Survey(2001) is used for the comparison.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10b
• /
• pp.226-228
• /
• 2004

최근에 이동객체의 위치정보를 활용한 위치기반서비스(L8S, Location Based Services)에 대한 관심이 증가하고 있다. 전통적으로 정적인 위치정보를 갖는 공간 객체는 GIS(Geographic Information System) 서버에 저장, 관리되었다. 이동객체는 시간에 따라 위치의 변화가 매우 빈번하여 위치 정보가 계속 갱신되기 때문에, 전통적인 GIS 서버로는 관리가 어렵다. 본 논문에서는 기존의 연속적인 최근접 이웃탐색 기법에서 데이터의 처리 순서에 따라 탐색공간과 계산비용이 증가하는 문제점을 슬랩을 사용하여 해결한다. 최근접 이웃의 수직연장선 사이의 공간인 슬랩 내부영역에 대해서만 탐색하도록 하여 탐색영역을 줄이고, 그 내부에 있는 점들에 대해서만 처리하여 계산비용을 줄인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2013.06a
• /
• pp.14-15
• /
• 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.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.35 no.5
• /
• pp.447-458
• /
• 2008

In this paper, we address an efficient processing scheme for k-nearest neighbor queries to retrieve k static objects in road network databases. Existing methods cannot expect a query processing speed-up by index structures in road network databases, since it is impossible to build an index by the network distance, which cannot meet the triangular inequality requirement, essential for index creation, but only possible in a totally ordered set. Thus, these previous methods suffer from a serious performance degradation in query processing. Another method using pre-computed network distances also suffers from a serious storage overhead to maintain a huge amount of pre-computed network distances. To solve these performance and storage problems at the same time, this paper proposes a novel approach that creates an index for moving objects by approximating their network distances and efficiently processes k-nearest neighbor queries by means of the approximate index. For this approach, we proposed a systematic way of mapping each moving object on a road network into the corresponding absolute position in the m-dimensional space. To meet the triangular inequality this paper proposes a new notion of average network distance, and uses FastMap to map moving objects to their corresponding points in the m-dimensional space. After then, we present an approximate indexing algorithm to build an R*-tree, a multidimensional index, on the m-dimensional points of moving objects. The proposed scheme presents a query processing algorithm capable of efficiently evaluating k-nearest neighbor queries by finding k-nearest points (i.e., k-nearest moving objects) from the m-dimensional index. Finally, a variety of extensive experiments verifies the performance enhancement of the proposed approach by performing especially for the real-life road network databases.

• Korean Journal of Optics and Photonics
• /
• v.14 no.1
• /
• pp.65-71
• /
• 2003

To maximize the storage density in a localized hologram recording method, each hologram should be recorded as close as possible to its neighboring holograms. In this case, the reference beams used to record two adjacent holograms may overlap in spatial multiplexing. Through simulations and experiments, we show that there exists an optimal reference beam size to minimize the overlap for a given shifting distance of the reference beams in spatial multiplexing. Thus the advantages of the localized hologram recording method can be minimally sacrificed while the storage density is increased.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.336-339
• /
• 2009

본 논문에서는 최단 경로 탐색 및 거리 계산의 필요성을 가지고 근사 인덱싱 방법의 후처리 부분을 제안한다. 근사 인덱싱 방법이란 오프라인에서 네트워크 공간상의 객체들을 유클리드 공간 상의 절대 좌표로 사상하여 인덱싱한 후, k-최근접 이웃 질의를 처리하는 방법이다. 그러나 기존 연구는 질의 점으로부터 각 정적 객체까지의 경로를 탐색해주지 않을 뿐만 아니라 착오 기각이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 질의 점으로부터 k개의 정적 객체까지의 경로를 효과적으로 탐색할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 이 방법을 통하여 착오 기각 역시 완화시킬 수 있는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존 경로 탐색 기법들에 비해 노드 탐색 횟수 및 실행 성능이 크게 향상시킨 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.13-15
• /
• 2010

이동객체의 공간 데이터를 색인하기 위해 검색성능이 뛰어난 R-tree구조가 많이 활용된다. 최근 R-tree를 B+-tree처럼 인접한 단말노드 간의 연결을 통해 질의 처리를 수행하는 ISR-tree와 ISG-index가 제안되었다. 이 기법들은 MBR (Minimum Boundary Rectangle) 간의 인접한 이웃 노드를 결정하기 위해 보르노이 다이어그램(Voronoi Diagram)을 이용한다. MBR을 대상으로 하는 보르노이 다이어그램은 매우 복잡한 연산과정을 거친다. 본 논문에서는 점을 대상으로 하는 보르노이 다이어그램 연산을 활용한 인접한 이웃 MBR을 연산하는 기법을 제안한다. 각 MBR의 꼭지점들을 기준으로 보르노이 다이어그램을 만들 경우, 인접한 MBR의 꼭지점들의 보르노이 셀이 항상 인접한 것을 알아내었고, 이를 활용한다. 제안하는 기법의 우수성을 증명하기 위해 기존의 기법과 비교하여 성능평가를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.525-528
• /
• 2007

추천시스템은 일반적으로 협동적 필터링이라는 정보 필터링 기술을 사용한다. 협동적 필터링은 유사한 성향을 갖는 다른 고객들이 상품에 대해서 매긴 평가에 기반하기 때문에 고객에게 가장 적합한 유사 이웃들을 적절히 선정해 내는 것이 추천시스템의 예측의 질 향상을 위해서 필요하다. 본 논문에서는 속성 정보를 기반으로 한 다단계 클러스터링을 통한 이웃선정 방법을 제안한다. 이 방법은 대규모 데이터 셋에서 탐색 공간을 줄이기 위해 클러스터링을 수행하여 적절한 이웃 고객들의 집합을 추출한다. 이 때, 속성 정보에 따라 단계적으로 클러스터링을 수행함으로써 보다 정제된 고객집합을 구성할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 고객 선호도와 위치 정보를 대표적인 속성 정보로 사용함으로써 모바일 환경에서 보다 정확한 추천이 이루어질 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Landscape Architecture Conference
• /
• 2021.10a
• /
• pp.49-50
• /
• 2021

• Journal of Korea Game Society
• /
• v.9 no.2
• /
• pp.115-123
• /
• 2009

This paper proposes an algorithm to improve the performance of the spatial partitioning method for flocking behaviors. The core concept is to improve the performance by using the fact that even if a moving entity, boid in flock continuously changes its direction and position, its k-nearest neighbors, kNN to effect on decision of the next direction is not changed frequently. From the previous kNN, the method to check whether new kNN is changed or not is proposed in this paper and then the correctness of the proposed method is proved by two theorems. The proposed algorithm was implemented and its performance was compared with the conventional spatial partitioning method. The results of the comparison show that the proposed algorithm outperforms the conventional one by about 30% with respect to the number of frames per a second.