Since the traditional pattern mining methods only probe unspecified moving patterns that seem to satisfy users' requests among diverse patterns within the limited scopes of time and space, they are not applicable to problems involving the mining of optimal moving patterns, which contain complex time and space constraints, such as 1) searching the optimal path between two specific points, and 2) scheduling a path within the specified time. Therefore, in this paper, we illustrate some problems on mining the optimal moving patterns with complex time and space constraints from a vast set of historical data of numerous moving objects, and suggest a new moving pattern mining method that can be used to search patterns of an optimal moving path as a location-based service. The proposed method, which determines the optimal path(most frequently used path) using pattern frequency retrieved from historical data of moving objects between two specific points, can efficiently carry out pattern mining tasks using by space generalization at the minimum level on the moving object's location attribute in consideration of topological relationship between the object's location and spatial scope. Testing the efficiency of this algorithm was done by comparing the operation processing time with Dijkstra algorithm and $A^*$ algorithm which are generally used for searching the optimal path. As a result, although there were some differences according to heuristic weight on $A^*$ algorithm, it showed that the proposed method is more efficient than the other methods mentioned.
As the increasing interests of spatial information for different application area such as disaster management, there are many researches and development of indoor spatial data models and real-time evacuation management systems. The application requires to determine and optical paths in emergency situation, to support evacuees and rescuers. The optimal path in this study is defined to guide rescuers, So, the path is from entrance to the disaster site (room), not from rooms to entrances in the building. In this study, we propose a time-dependent optimal routing algorithm to develop real-time evacuation systems. The network data that represents navigable spaces in building is used for routing the optimal path. Associated information about environment (for example, number of evacuees or rescuers, capacity of hallways and rooms, type of rooms and so on) is assigned to nodes and edges in the network. The time-dependent optimal path is defined after concerning environmental information on the positions of evacuees (for avoiding places jammed with evacuees) and rescuer at each time slot. To detect the positions of human beings in a building per time period, we use the results of evacuation simulation system to identify the movement patterns of human beings in the emergency situation. We use the simulation data of five or ten seconds time interval, to determine the optimal route for rescuers.
Park, Chan-Seok;Cha, Moo-Hyun;Mun, Du-Hwan;Gu, Gibeom
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.541-542
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2018
CAE 와 같은 고충실도 대용량 엔지니어링 데이터의 시공간 정밀 분석검증을 위해서는 고해상도 몰입형 가시화 기술과 더불어 이를 직관적이고 효율적으로 제어하기 위한 휴먼 인터페이스 기술이 중요하다. 최근 대중화에 근접한 HMD 기기 및 컨트롤러를 이용한 응용 연구가 발표되고 있고, 이를 통해 엔지니어 위주의 정적 분석환경을 벗어나, 설계/해석/운용 전문가들의 동적 협업분석 환경 제공이 가능한 몰입형 가시화 환경 및 휴먼 인터페이스 기술이 적용되고 있다. 하지만 CAE 해석지원을 위한 대화면 몰입형 가시화 환경에서 사용가능한 직관적 인터페이스기술에 대한 연구는 미진한 상황이다. 본 연구에서는 신체의 자연스러운 움직임으로 가상현실을 탐색하고 데이터 조작을 구현할 수 있는 몰입형 가시화 전용의 휴먼 인터페이스 및 연동기술에 대한 연구과정을 소개한다.
The purpose of this study was to investigate the neural substrates for recognizing facial expressions among alcoholics by using functional magnetic resonance imaging (fMRI). Abstinent inpatient alcoholics (n=18 males) and demographically similar social drinkers (n=16 males) participated in the study. The participants viewed pictures from the Japanese Female Facial Expression Database (JAFFE) and evaluated intensity of facial expressions. the alcoholics had a reduced activation in the limbic areas including amygdala and hippocampus while recognizing the emotional facial expressions compared to the nonalcoholic controls. On the other hand, the alcoholics showed greater brain activations than the controls in the left lingual (BA 19)/fusiform gyrus, the left middle frontal gyrus (BA 8/9/46), and the right superior parietal lobule (BA 7) during the viewing of emotional faces. In sum, specific brain regions were identified that are associated with recognition of facial expressions among alcoholics. The implication of the present study could be used in developing intervention for alcoholism.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.173-173
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2021
현재까지 상수도관망 내 수질적 거동에 대한 분석은 (1) 네트워크 수질 모델(EPANET 수질모의 등)에 기반한 방법과 (2) 시공간적 저해상도 데이터에 기반한 데이터 분석법이 주를 이루었다. 그러나 현존 네트워크 수질 모델은 수질 사고의 복잡한 물리·화학적 거동을 상세히 모의하기 어렵다. 반면 계측 및 통신기술의 발달로 고해상도 수질 데이터의 실시간 수집이 가능해지면서 사고의 사전감지, 발생시 즉각적 탐지 및 대응을 위한 데이터 분석법에 관심이 증가하고 있다. 서울 문래동, 인천, 포항의 경우에서도 알 수 있듯이, 수질사고 발생 시 원인물질의 시공간적 이송 또는 전파에 대한 정보는 사고대응에 유용하게 활용된다. 본 연구는, 비정상적인 수질변화의 계통 내 전달 시간을 계산하기 위해 고해상도 수질 스마트 미터 데이터에 기반한 데이터 분석법을 개발하였다. 물공급 하류방향의 수질변화 전달 시간 정량화를 위해 화음탐색법 기반 동적시간워핑(Dynamic time warping; DTW) 기술을 이용하였고, 원데이터의 전처리를 위해 이동평균필터링을 수행하였다. 개발된 분석법은 A시 생산 및 배·급수과정의 감시지점에서 10초 단위로 계측된 다양한 수질변수(pH, 탁도, 잔류염소, 전기전도도, 수온 등)의 공간적 변이 전파시간을 결정하기 위해 적용되었다. 분석에 활용한 데이터는 데이터 통신 및 측정 기기에 의한 이상값과 운영상황의 변화에 따라 변동한 값을 처리하기 이전의 데이터이다. 데이터 품질에 의한 영향을 배제하기 위해 이상값이 발생하지 않은 기간을 파악한 후, 그 기간에 대하여 분석하였다. 계통 내 위계에 따라 두 지점의 측정값의 전파시간을 정량화한 결과, 지점에 따라 전파시간이 다르게 나타났다. 또한, 같은 두 지점에 적용한 결과라도 DTW를 적용하는 기간과 이동평균필터링의 크기에 따라 수질변화 전달 시간이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 분석법은 다변량 수질변수 간의 영향관계를 파악하는데 확장 적용이 가능하다. 또한, 이 방법의 실시간 적용을 통해 동적으로 변화하는 전달시간을 주기적, 공간적으로 갱신하여 관망 수질 변화 모니터링이 가능하다.
This paper introduces a new technique that reduces the search times and Improves the accuracy of motion estimation using high temporal and spatial correlation of motion vector. Instead of using the fixed first search Point of previously proposed search algorithms, the proposed method finds more accurate first search point as to compensating searching area using high temporal and spatial correlation of motion vector. Therefore, the main idea of proposed method is to find first search point to improve the performance of motion estimation and reduce the search times. The proposed method utilizes the direction of the same coordinate block of the previous frame compared with a block of the current frame to use temporal correlation and the direction of the adjacent blocks of the current frame to use spatial correlation. Based on these directions, we compute the first search point. We search the motion vector in the middle of computed first search point with two fixed search patterns. Using that idea, an efficient adaptive predicted direction search algorithm (APDSA) for block matching motion estimation is proposed. In the experimental results show that the PSNR values are improved up to the 3.6dB as depend on the Image sequences and advanced about 1.7dB on an average. The results of the comparison show that the performance of the proposed APDSA algorithm is better than those of other fast search algorithms whether the image sequence contains fast or slow motion, and is similar to the performance of the FS (Full Search) algorithm. Simulation results also show that the performance of the APDSA scheme gives better subjective picture quality than the other fast search algorithms and is closer to that of the FS algorithm.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.11
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pp.63-77
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1994
This paper describes the real-time system which, through analyzing a sequence of images, can extract motional information on a moving object and can contol servo equipment to always locate the moving object at the center of an image frame. An image is a vast amount of two-dimensional signal, so it takes a lot of time to analyze the whole quantity of a given image. Especially, the time needed to load pixels from a memory to processor increase exponentially as the size of an image increases. To solve such a problem and track a moving object in real-time, this paper addresses how to selectively search the spatial and time domain. Based on the selective search of spatial and time domain, this paper suggests various types of techniques which are essential in implementing a real-time tracking system. That is, this paper describes how to detect an entrance of a moving object in the field of view of a camera and the direction of the entrance, how to determine the time interval of adjacent images, how to determine nonstationary areas formed by a moving object and calculated velocity and position information of a moving object based on the determined areas, how to control servo equipment to locate the moving object at the center of an image frame, and how to properly adjust time interval(${\Delta}$t) to track an object taking variable speed.
In general, several moving regions with different motions coexist in a block located on motion boundaries in the block-based motion estimation. In this case the motion compensation error(MCEs) are different with the moving regions. This is inclined to deteriorate the quality of motion compensated images because of the inaccurate motions estimated from the conventional mean absolute error(MAE) based matching function in which the matching error per pixel is accumulate throughout the block. In this paper, we divided a block into the regions according to their motions using the motion information of the spatio-temporally neighboring blocks and calculate the average MCF for each moving mentioned. From the simulation results, we showed the improved performance of the proposed method by comparing the results from other methods such as the full search method and the edge oriented block matching algorithm. Especially, we improved the quality of the motion compensated images of blocks on motion boundaries.
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.
This paper detected the characteristics of motion vector to support efficient content -based video search of video. Traditionally, the present frame of a video was divided into blocks of equal size and BMA (block matching algorithm) was used, which predicts the motion of each block in the reference frame on the time axis. However, BMA has several restrictions and vectors obtained by BMA are sometimes different from actual motions. To solve this problem, the foil search method was applied but this method is disadvantageous in that it has to make a large volume of calculation. Thus, as an alternative, the present study extracted the Spatio-Temporal characteristics of Motion Vector Spatio-Temporal Correlations (MVSTC). As a result, we could predict motion vectors more accurately using the motion vectors of neighboring blocks. However, because there are multiple reference block vectors, such additional information should be sent to the receiving end. Thus, we need to consider how to predict the motion characteristics of each block and how to define the appropriate scope of search. Based on the proposed algorithm, we examined motion prediction techniques for motion compensation and presented results of applying the techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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