This study describes a spatial web object retrieval system using Spark, an in - memory based distributed processing system. Development of social networks has created massive amounts of spatial web objects, and retrieval and analysis of data is difficult by using exist spatial web object retrieval systems. Recently, development of distributed processing systems supports the ability to analyze and retrieve large amounts of data quickly. Therefore, a method is promoted to search a large-capacity spatial web object by using the distributed processing system. Data is processed in block units, and one of these blocks is converted to RDD and processed in Spark. Regarding the discussed method, we propose a system in which each RDD consists of spatial web object index for the included data, dividing the entire spatial region into non-overlapping spatial regions, and allocating one divided region to one RDD. We propose a system that can efficiently use the distributed processing system by dividing space and increasing efficiency of searching the divided space. Additionally by comparing QP-tree with R-tree, we confirm that the proposed system is better for searching the spatial web objects; QP-tree builds index with both spatial and words information while R-tree build index only with spatial information.
Multispectral image data of high spatial resolution is required to obtain correct information on the ground surface. The multispectral image data has lower resolution compared to panchromatic data. PAN-sharpening fusion technique produces the multispectral data with higher resolution of panchromatic image. Recently the object-based approach is more applied to the high spatial resolution data than the conventional pixel-based one. For the object-based image analysis, it is necessary to perform image segmentation that produces the objects of pixel group. Image segmentation can be effectively achieved by the process merging step-by-step two neighboring regions in RAG (Regional Adjacency Graph). In the satellite remote sensing, the operational environment of the satellite sensor causes image degradation during the image acquisition. This degradation increases variation of pixel values in same area, and results in deteriorating the accuracy of image segmentation. An iterative approach that reduces the difference of pixel values in two neighboring pixels of same area is employed to alleviate variation of pixel values in same area. The size of segmented regions is associated with the quality of image segmentation and is decided by a stopping rue in the merging process. In this study, the image restoration and segmentation was quantitatively evaluated using simulation data and was also applied to the three PAN-sharpened multispectral images of high resolution: Dubaisat-2 data of 1m panchromatic resolution from LA, USA and KOMPSAT3 data of 0.7m panchromatic resolution from Daejeon and Chungcheongnam-do in the Korean peninsula. The experimental results imply that the proposed method can improve analytical accuracy in the application of remote sensing high resolution PAN-sharpened multispectral imagery.
고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상은 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 객체 내에 객체의 크기와 모양에 대한 고려를 모두 할 수 있는 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해강도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. 실험 결과, 제안한 기법의 분류 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과뿐만 아니라 기존의 공간 개체 추출방식인 GLCM, PSI 기법을 이용한 분류 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10c
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pp.643-645
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2001
인터넷이라는 환경이 우리의 생활의 일부로 자리잡으면서, 급속히 늘어난 사용자들의 요구는 그 만큼 네트워크의 현저한 부하증가를 일으키고 네트워크의 성능저하를 유발하며 속도 면에서도 빠른 응답을 원하는 사용자들의 욕구를 충족시키지 못하게 된다. 이에 대한 하나의 대응책이, 프락시 서버를 사용함으로써 네트워크 대역폭을 효과적으로 절약하고 서버 측의 부하를 감소시키며 사용자의 요청에 대한 빠른 응답이 가능하게 하는 것이다. 그러나 프락시 서버는 제한된 캐시용량 때문에 새 개체를 위한 공간확보를 위해 기존 개체를 제거해야 하는데, 캐시의 성능을 최대화하도록 하는 효율적인 캐시대체 정책이 필요하다. 기존의 대체정책이 캐시성능판단의 두 기준인 히트율(Hit Rate)과 바이트히트율(Byte Hit Rate)을 만족시키지 못하던지 흑은 불필요한 개체에 공간을 낭비하는 등 최대한치 공간활용을 못하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 캐시를 상위층과 하위충의 2단계로 나누어 운용하면서, 상위층은 분할된 여러개의 파티션으로 관리하여 히트율과 바이트율을 높게 유지하고 하위층은 상위의 각각의 파티션들에 추가적으로 필요한 캐시공간을 제공함으로서 동적인 파티션공간분할 효과를 제공하는 프락시 서버의 캐시구조와 캐시대체정책을 제안한다.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.10
no.2
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pp.177-184
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2008
In this study, in order to reduce appeals regarding vibration and noise from blasts, the optimum delay-time of the electronic detonator, which can minimize blast vibration, is found through blast-waveform composition and blasting simulation, and we have developed the full-face Sequential Blasting Method based on the studies of damping properties of full-face section blasting. The optimum delay-time of the electronic detonator and Full-face Sequential Blasting Method using electronic detonator was applied to the Gyeongbu high-speed railway construction site to test the feasibility of this method.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.28
no.7
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pp.580-583
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2017
To compensate the degraded SAR image due to the residual errors and the spatial variant errors remaining after the motion compensation in the airborne SAR, we have introduced the autofocus method based on the partition processing. Thus, after we perform the spatial partition for the spotlight SAR data and the time partition for the stripmap SAR data, we reconstruct the subpatch images for the partitioned data. Then, we perform the local autofocus with the suitability analysis process for the phase errors estimated by the autofocus. Moreover, if the estimated phase errors are not properly compensated for the subpatch images, we perform the phase compensation method with the weight to the estimated phase error close to the degraded subpatch image to increase the SAR image quality.
Existing methods for color image segmentation using diffusion can't preserve contour information, or noises with high gradients become more salient as the number of times of the diffusion increases, resulting in over-segmentation when applied to watershed. This paper proposes a method for color image segmentation by applying morphological operations together with nonlinear diffusion For an input image, transformed into LUV color space, closing by reconstruction and nonlinear diffusion are applied to obtain a simplified image which preserves contour information with noises removed. With gradients computed from this simplified image, watershed algorithm is applied. Experiments show that color images are segmented very effectively without over-segmentation.
Recently, use of various position base servicesthat collect position information for moving object and utilize in real life is increasing by the development of wireless network technology. Accordingly, new index structures are required to efficiently retrieve the consecutive positions of moving objects. This paper addresses an improved trajectory split algorithm for the purpose of efficiently supporting spatio-temporal range queries using index structures that use Minimum Bounding Rectangles(MBR) as trajectory approximations. We consider volume of Extended Minimum Bounding Rectangles (EMBR) to be determined by average size of range queries. Also, Use a priority queue to speed up our process. This algorithm gives in general sub-optimal solutions with respect to search space. Our improved trajectory split algorithm is going to derive minimizing volume of EMBRs better than previously proposed split algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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