Journal of Information Technology and Architecture
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v.10
no.1
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pp.123-135
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2013
This paper presents a two-dimensional grouping index(2DG-index) for efficient processing of XML filtering queries. Recently, many index techniques have been suggested for the efficient processing of structural relationships among the elements in the XML database such as an ancestor- descendant and a parent-child relationship. However, these index techniques focus on simple path queries, and don't consider the path queries that include a condition value for filtering. The 2DG-index is an index structure that deals with the problem of clustering index entries in the twodimensional domain space that consists of a XML path identifier domain and a filtering data value domain. For performance evaluation, we have compared our proposed 2DG-index with the conventional one dimensional index structure such as the data grouping index (DG-index) and the path grouping index (PG-index). As the result of the performance evaluations, we have verified that our proposed 2DG-index can efficiently support the query processing in XML databases according to the query types.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.91-94
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2011
The LBSNS(Location-Based Social Networking Service) service has been well-received by researchers and end-users, such as Twitter. Location-Based service of Twitter is now structured that users could not subscribe the information of their interesting local area. Those who being following from someone tweet message included information of local area to them just for their own interesting. However, follower may receive that kind of tweet. In order to handle the problem, we propose filtering technique using spatial join. The first work for filtering technique is to add a location information to tweets and users. In this paper, location information is represented by MBR(Minimum Bounding Rectangle). Location information is divided into dynamic property and static property. Suppose that users are continuously moving, that means one of the dynamic property's example. At this time, a massive continous query could cause the problem in server. In this paper, we create Virtual Grid on Google Map for reducing frequency of query, and conclude that it is useful for server.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.9
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pp.25-33
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2010
We propose a retouching method that converts a general photography to a watercolor painting image using bilateral filtering and mean shift segmentation which are mostly used in image processing. The first step is to weaken high frequency components of the image, while preserving the edge of image using the bilateral filtering. And after that we perform DoG(Difference of Gradient) edge extraction and mean shift segmentation respectively from the bilateral filtered image. The DoG edge extraction is performed using luminance component of the image whose RGB color space is transformed into CIELAB space. Experimental result shows that our method can be applied to various types of image and bring better result, especially against the photo taken in daylight.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.13
no.1
s.31
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pp.19-25
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2005
Nowadays, it is possible to construct the DEMs of urban area effectively and economically by LiDAR system. But the data from LiDAR system has form of DSM which is included various objects as trees and buildings. So the preprocess is necessary to extract the DEMs from LiDAR DSMs for particular purpose as effects analysis of man-made objects for flood prediction. As this study is for extracting DEM from LiDAR DSM of urban area, we detected the edges of various objects using edge detecting algorithm of image process. And, we tried mean value filtering, median value filtering and minimum value filtering or detected edges instead of interpolation method which is used in the previous study and could be modified the source data. it could minimize the modification of source data, and the extracting process of DEMs from DSMs could be simplified and automated.
How to process event message traffic efficiently is important to collaboration among multiple distributed users, and it is a key research issue in the virtual environment fields. AOI model is one of solutions for this problem; which reduces message traffic by restricting event propagation region into an area in which a user is interested. However, in previous systems, it is difficult to adapt to dynamic environment where changes in the number and movement of participants are frequent. This paper proposes a new event management model, called extended AOI model, which is helpful to improve flexibility and efficiency of traditional models, and is able to extend its functions by introducing multi-layered regions. The proposed model can be applied to DVE and MMORPG as an event filtering model.
Recently, AR applications provide location-based spatial information by GPS. Also, the spatial information is displayed by the angle of the camera. So far, traditional spatial indexes in spatial database field retrieve and filter spatial information by the minimum bounding rectangle (MBR) algorithm.(ex. R-tree) MBR strategy is a useful technique in the geographic information systems and location based services. But MBR technique doesn't reflect the characteristics of spatial queries in AR. Spatial queries of AR applications have high possibility of the dead space area between MBRs of non-leaf node and query area. We propose triangle node filtering algorithm that improved efficiency of spatial retrieval used the triangle node filtering techniques by exclusion the dead space. In this paper, the proposed algorithm has been implemented on PostgreSQL/PostGIS. Experimental results show the spatial retrieval that using the proposed algorithm better performance than the spatial retrieval that of the minimum bounding rectangle algorithm.
Text analysis technique for natural language processing in deep learning represents words in vector form through word embedding. In this paper, we propose a method of constructing a document vector and classifying it into spam and normal text message, using word embedding and deep learning method. Automatic spacing applied in the preprocessing process ensures that words with similar context are adjacently represented in vector space. Additionally, the intentional word formation errors with non-alphabetic or extraordinary characters are designed to avoid being blocked by spam message filter. Two embedding algorithms, CBOW and skip grams, are used to produce the sentence vector and the performance and the accuracy of deep learning based spam filter model are measured by comparing to those of SVM Light.
3차원 자료의 필요에 발맞추어 3차원 좌표를 직접적으로 획득할 수 있는 LIDAR 시스템이 등장하게 되었다 항공 LIDAR 시스템은 항공기, GPS, INS, Laser Scanner가 통합된 시스템으로 항공기에서 발사된 Laser의 반사파를 이용하여 거리와 그 때의 항공기의 자세, 위치를 통합하여 직접적인 3차원 포인트 자료를 획득할 수 있다. LiDAR 데이터는 지형, 건물, 식생 등의 지면위에 있는 모든 객체에 대한 3차원 자료와 영상자료를 함께 제공하고 있다. 이러한 LIDAR 자료로부터 DEM, DTM 등의 지형 정보와 식목, 건물 등 지물정보를 추출하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 지형을 추출하는데 사용할 수 있는 몇 가지 필터링기법을 선정하여 국내의 다양한 지모, 지물에 적용하고 그 정확도를 평가해 보았다.
This paper introduces effective noise removal method for medical ultrasound volume data. Ultrasound volume data need to be filtered because it has a lot of noise. Conventional 2d filtering methods ignore information of adjacent layers and conventional 3d filtering methods are slow or have simple filter that are not efficient for removing noise and also don't equally operate filtering because that don't take into account ultrasound' sampling character. To solve this problem, we introduce method that fast perform in parallel bilateral filtering that is known as good for noise removal and adjust proportionally window size depending on that's position. Experiments compare noise removal and loss of original data among average filtered or biliteral filtered or adaptive biliteral filtered ultrasound volume rendering images. In this way, we can more efficiently and correctly remove noise of ultrasound volume data.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.4
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pp.109-118
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2011
In this research estimated accuracies that were results in all the area of filtering of the plane equation that was used by whole data set, and regional of filtering that was driven by the plane equation for each vertual Grid. All of this estimates were based by all the area of filtering that deduced the plane equation by multiple linear regression analysis that was used by ground data set. Therefore, accuracy of all the area of filtering that used whole data set has been dropped about 2~3% when average of accuracy of all the area of filtering was based on ground data set while accuracy of Regional of filtering dropped 2~4% when based on virtual Grid. Moreover, as virtual Grid which was set 3~4 cm was difference about 2% of accuracy from standard data. Thus, it leads conclusion of set 3~4 times bigger size in virtual Grid filtering over LiDAR scan gap will be more appropriated. Hence, the result of this research allow us to conclude that there was difference in average accuracy has been noticed when we applied each different approaches, I strongly suggest that it need to research more about real topography for further filtering accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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