Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.6
no.2
s.12
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pp.23-37
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2004
Location Based Services(LBSs) in mobile environments become very popular recently. For efficient LBSs, spatial database management systems must need a spatial indexing scheme such as R-trees in order to manage the huge spatial database. However, it may need unnecessary disk accesses since it needs to access objects which are not actually concerned to user's location-based queries. In this paper, to support the location-based queries efficiently, we propose a CLR-tree(Cell Leveling R-tree) in which a dynamic cell is built up within the minimum bounding rectangle of R-trees' node. The cell level of nodes is compared with the query's cell level in location-based query processing and determines the minimum search space. Also, we propose the insertion, split, deletion, and search algorithms for CRL-trees. From the experimental results, we see that a CLR-tree is able to decrease $5{\sim}20%$ of disk accesses from those of R-trees. So, a CLR-tree can be used for fast accessing spatial objects to user's location-based queries in LBSs.
Recently, data mining applications require a large amount of high-dimensional data Most algorithms for data mining applications however, do not work efficiently of high-dimensional large data because of the so-called curse of dimensionality[1] and the limitation of available memory. To overcome these problems, this paper proposes a new cell-based clustering which is more efficient than the existing algorithms for high-dimensional large data, Our clustering method provides a cell construction algorithm for dealing with high-dimensional large data and a index structure based of filtering .We do performance comparison of our cell-based clustering method with the CLIQUE method in terms of clustering time, precision, and retrieval time. Finally, the results from our experiment show that our cell-based clustering method outperform the CLIQUE method.
Spatial data mining, i.e., discovery of interesting characteristics and patterns that may implicitly exists in spatial databases, is a challenging task due to the huge amounts of spatial data. Clustering algorithms are attractive for the task of class identification in spatial databases. Several methods for spatial clustering have been presented in recent years, but have the following several drawbacks increase costs due to computing distance among objects and process only memory-resident data. In this paper, we propose an efficient grid cell based spatial clustering method for spatial data mining. It focuses on resolving disadvantages of existing clustering algorithms. In details, it aims to reduce cost further for good efficiency on large databases. To do this, we devise a spatial clustering algorithm based on grid ceil structures including cell relationships.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.10
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pp.1935-1944
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1994
FMS is a distributed system composed of various programmable manufacturing hardware such as robots and NC machines. For the autonomous operation of such a system, an integrated software layer for the control and monitoring in needed on top of the manufacturing hardware. However, constructing and maintaining such a software layer is difficult due to the complexity of a underlying FMS and its frequently changing nature. To cope with this problem, this paper proposes an object-oriented FMS integration model, in which objects acting as virtual manufacturing cells are instantiated for each physical cell in the underlying object-oriented database. Various other entities involved in manufacturing processes and their relationship to the cell objects are also captured in the database. This paper describes the structure of this object-oriented FMS database on our prototype implementation called FREE.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.61-63
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2005
범위 통계 질의는 범위 집계 질의와 같이 질의 영역 내에 포함된 데이타의 통계 정보를 반환하는 질의를 의미한다. 이 논문에서는 새로운 범위 통계 질의로 범위 모자이크 질의와 범위 모자이크 상위-k 질의를 소개한다. 범위 모자이크 질의는 질의 영역을 다차원 격자 형태로 분할 한 후, 분할된 각 셀에 대해 집계값을 구하는 질의이며, 범위 모자이크 상위-k 질의는 범위 모자이크 질의 결과 중 집계값을 기준으로 상위 k개의 셀을 구하는 질의이다. 이 논문에서는 집계 R-트리를 사용하여 두 종류의 질의를 효율적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 생성된 데이타와 실제 데이타 모두에 대해 졸은 성능을 나타내는 것을 보인다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.5
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pp.2553-2558
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2014
Military rotorcraft should be designed taking into account the condition of the fuel cell bullet impact. The internal fluid pressure, stress of metal fitting and fuel cell, bullet kinetic energy can be included as the design factor for the fuel cell. The best way to obtain the important design data is to conduct the verification test with actual product. But, the verification test requires huge cost and long-term effort. Moreover, there is high risk to fail because of the sever test condition. Thus, the numerical simulation is required to reduce the risk of trial-and-error together with prediction of the design data. In the present study, the bullet impact simulation based on SPH(smoothed particle hydrodynamics) is conducted with the commercial package, LS-DYNA. As the result of the numerical simulation, the internal pressure of fuel cell is calculated as 350~360MPa and the equivalent stress caused by hydro-ram effect is predicted as 260~350MPa on metal fittings.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.04a
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pp.244-247
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2000
이동 통신 기술의 발전으로, 이동컴퓨팅 환경에서의 데이타 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이동 호스트 내에 캐쉬가 존재할 경우, 대역폭의 절약 및 빠른 응답시간을 제공할 수 있지만, 캐쉬 일관성을 유지해야하는 부담이 생긴다. 한 셀 내에 존재하는 수 많은 이동 호스트들의 캐쉬 일관성 유지를 위해서 서버(MSS)가 캐쉬 무효화 보고를 일정시간마다 주기적으로 방송하는 방법은 효과적일 수 있다. 기존에 제시된 무효화 보고에서는 갱신된 데이타의 식별자가 사용되지만, 좀 더 적은 양의 대역폭을 소모하는 효율적인 무효화 보고가 되기 위해서는 데이타들을 그룹핑할 수 있는 방안이 연구되어야 한다. 본 논문에서는 서버의 데이타베이스를 데이타의 식별자 값을 기준으로 여러 구역으로 나누었을 때, 데이타의 갱신이 데이타베이스 내 인근 구역에서 많이 발생할 경우, 이진 트리를 기반으로 하여 효율적인 무효화 보고를 생성하는 방법을 제안하고 그 성능을 평가한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.2
no.4
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pp.583-592
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1998
In this paper, the cell loss rate is analyzed in terms of the input traffic stream of different speed in ATM network. The cell loss rate is calculated by birth-death process of Leaky-Bucket mechanism as the representative algorithm of usage parameter control. The cell loss rate assumed 2-state MMPP input process to be birth-death process by considering the character of token pool about finite capacity queue. The results from numerical analysis show that the cell loss rate decreases abruptly according to the buffer size increase. The computer simulation by SIMSCRIPT II.5 has been done and compared with on/off input source case to verify the analysis results.
본 논문은 방대한 크기의 볼륨 데이타를 효율적으로 렌더링하기 위한 셀 기반 웨이브릿 압축 방법을 제시한다. 이 방법은 볼륨을 작은 크기의 셀로 나누고, 셀 단위로 웨이브릿 변환을 한 다음 복원 순서에 따른 런-길이(run-length) 인코딩을 수행하여 높은 압축율과 빠른 복원을 제공한다. 또한 최근 복원 정보를 캐쉬 자료 구조에 효율적으로 저장하여 복원 시간을 단축시키고, 에러 임계치의 정규화로 비정규화된 웨이브릿 압축보다 빠른 속도로 정규화된 압축과 같은 고화질의 이미지를 생성하였다. 본 연구의 성능을 평가하기 위하여 {{}} 해상도의 볼륨 데이타를 압축하여 쉬어-? 분해(shear-warp factorization) 알고리즘에 적용한 결과, 손상이 거의 없는 상태로 약 27:1의 압축율이 얻어졌고, 약 3초의 렌더링 시간이 걸렸다.Abstract This paper presents an efficient cell-based wavelet compression method of large volume data. Volume data is divided into individual cell of {{}} voxels, and then wavelet transform is applied to each cell. The transformed cell is run-length encoded according to the reconstruction order resulting in a fairly good compression ratio and fast reconstruction. A cache structure is used to speed up the process of reconstruction and a threshold normalization scheme is presented to produce a higher quality rendered image. We have combined our compression method with shear-warp factorization, which is an accelerated volume rendering algorithm. Experimental results show the space requirement to be about 27:1 and the rendering time to be about 3 seconds for {{}} data sets while preserving the quality of an image as like as using original data.
최근 이미지 특징 벡터와 같은 고차원 벡터 데이터에 관한 색인 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만, 기존의 색인 기법들은 저차원의 데이터에 대해서는 검색 성능이 우수하지만, 차원이 증가함에 따라 검색 성능이 급격히 저하되는 'dimensional curse' 문제를 안고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 최소화하기 위해 필터링을 이용한 새로운 색인 기법을 제안한다. 제안하는 셀 기반 필터링 기법은 셀 중심에서 객체까지의 거리값을 저장하여 필터링 효과를 증대시킨다. 또한 고차원 공간을 셀 단위로 분할하며, 각각의 셀을 시그니쳐로 표현한다. 검색을 수행하기 위해, 셀 기반 필터링 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행함으로써 후보 셀들을 얻는다. 성능 실험을 통해 제안하는 기법이 VA-파일보다 검색 시간에 있어서 약 20%의 성능 향상을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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