The understanding of underground geologic structures is of great importance for the surface and subsurface constructions, prevention of natural hazards such as land-slides and subsidence, and many other areas. To get the information on the geologic conditions, many of investigations such as geologic survey, geophysical explorations, testings on the physical properties of rocks, drilling tests and logging, and groundwater surveys are usually conducted, and tremendous data are collected accordingly. In general, however, these huge amount of data are interpreted in the individual areas only. If these data are analyzed collectively, much more information on the geologic conditions can be obtained. In this study, 3D visualization of borehole logging data is attempted. Borehole logging data are obtained at the urban subsidence area. To compare the 3D logging data with other geologic and geophysical data such as resistivity tomography data, interface module was developed. The 3D visualization of logging data and the comparison with other data can be helpful for the understanding of underground geologic structures.
In ubiquitous environments, many applications need to process data with time and space dimensions. Because of this, there is growing attention not only on gathering spatiotemporal data in ubiquitous environments, but also on processing such data in databases. In order to obtain the full benefits from spatiotemporal data, we need a data model that naturally expresses the properties of spatiotemporal data. In this paper, we introduce three spatiotemporal data models extended from temporal data models. The main goal of this paper is to determine which data model is less complex in the spatiotemporal context. To this end, we compare their query languages in the complexity aspect because the complexity of a query language is tightly coupled with its underlying data model. Throughout our investigations, we show that it is important to intertwine space and time dimensions and keep one-to-one correspondence between an object in the real world and a tuple in a database in order to naturally express queries in ubiquitous applications.
In water resource management, data prediction is performed using artificial intelligence, and companies, governments, and institutions continue to attempt to efficiently manage resources through this. LSTM is a model specialized for processing time series data, which can identify data patterns that change over time and has been attempted to predict groundwater level data. However, groundwater level data can cause sen-sor errors, missing values, or outliers, and these problems can degrade the performance of the LSTM model, and there is a need to improve data quality by processing them in the pretreatment stage. Therefore, in pre-dicting groundwater data, we will compare the LSTM model with the MSE and the model after normaliza-tion through distribution, and discuss the important process of analysis and data preprocessing according to the comparison results and changes in the results.
This research describes the comparison broker's role and its effectiveness measurement using a developed logical framework of comparison shopping service. And verifies that seller-led comparison challenge method provide comparison information of products to buyers more efficiently. In electronic commerce, buyer's satisfaction of purchase (S) can be defined as an interactive function between seller's competitiveness vector (P) of products that supplied to the market, and buyer's informed level vector (B) of products that is known from a lot of sources. Then the buyer's informed level can be changed through the information analysis among products by transformation process using comparison matrix (C). So the role of comparison shopping is to construct a comparison matrix and to serve it to the buyers, and to change the buyer's informed level. The changed informed level influences a buyer's satisfaction, that improved satisfaction of purchase is defined as the effectiveness of comparison shopping. As a perfect provision and usage of comparison matrix is impossible cause of cognitive limit, the most efficient method for improving the comparison effectiveness is the comparison challenge that detects the comparison elements of the largest buyer's information efficiency, and then to be compared between elementary products selectively. This research verifies the substantial superiority of comparison challenge through television market data experiments.
In this paper, a performance comparison of dynamic TDMA and fixed TDMA in tactical data link system is conducted. The performance metric include: delay, queue size and system throughput. To perform comparison of two TDMA schemes, we adopt the modified M/D/1 queueing model. Computer simulation is also performed to verify conducted analytical results.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제1권
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pp.47-57
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1990
A method which determines the number of replications in the simulation is proposed, particularly for small-sample comparison of estimators. This method takes the smallest number of replications that makes the difference of mean square errors be statistically significant and provides an efficient algorithm for calculating the standard error of the mean square error. Two examples are illustrated, the first one is on comparison of mean and median ; the second, the Kaplan-Meier type and Buckley-James type estimators of a quantile function with censored data.
Backpack-mounted mapping system is firstly introduced for flexible movement in indoor spaces where satellite-based localization is not available. With the achieved advances in miniaturization and weight reduction, use of LiDAR (Light Detection and Ranging) sensors in mobile platforms has been increasing, and indeed, they have provided high-precision information on indoor environments and their surroundings. Previous research on the development of backpack-mounted mapping systems, has concentrated mostly on the improvement of data processing methods or algorithms, whereas practical system components have been determined empirically. Thus, in the present study, a simulator for a LiDAR sensor (Velodyne VLP-16), was developed for comparison of the effects of diverse conditions on the backpack system and its operation. The simulated data was analyzed by visual inspection and comparison of the data sets' statistics, which differed according to the LiDAR arrangement and moving speed. Also, the data was used as input to a point-cloud registration algorithm, ICP (Iterative Closest Point), to validate its applicability as pre-analysis data. In fact, the results indicated centimeter-level accuracy, thus demonstrating the potentials of simulation data to be utilized as a tool for performance comparison of pointdata processing methods.
For analysis of climate change effects on agriculture, precise agricultural meteorological data are needed to target period and site. In this study, agricultural meteorological data under new climate change scenario (RCP 8.5) are constructed from 2011 to 2099 in 111 agriculture major station suggested by Rural Development Administration (RDA). For verifying constructed data, comparison with field survey data in Suwon shows same trend in maximum temperature, minimum temperature, average temperature, and precipitation in 2011. Also comparison with normals of daily data in 2025, 2055, and 2085 shows reliability of constructed data. In analysis of constructed data, we can calculate sum of days over temperature and under temperature. Results effectively show the change of average temperature in each region and odd days of precipitation which means flood and dry days in target region.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.265-268
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2001
내용에 기반한 동영상 검색에서, 대표 프레임을 자주 이용하는데, 이를 위해 우선적으로 동영상의 장면변화를 검출하는 기술이 필요하다. 일반적으로 컬러 히스토그램 비교방법이 많이 쓰이나, 급격한 조명변화에 민감하고 컬러 히스토그램 분포가 비슷한 부분의 장면전환을 놓칠 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 컬러 히스토그램 비교방법과 엔트로피를 복합적으로 이용하여 조명변화에 의해 장면전환이 잘못 검출되는 것을 막을 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법은 컬러 히스토그램 비교방법보다 조명변화에 보다 감격함을 확인할 수 있었다.
Frequency responses for most of the local seismic sensors in Korea have been roughly checked by mutual comparison of Fourier spectra of seismic records from accelerometer and seismometer, both of which are installed at the same location. Especially, because the frequency content of the seismic energy is usually above 1 Hz for local earthquakes, the reliability of low frequency response could have not been evaluated. Fortunately a recent large earthquake, Ms=7.2 on 02/06/29 containing dominant low frequency energy makes it possible to check the low frequency response of the seismic sensors, especially EpiSensor and JC-V100. Considering two types of sensor pairs, (STS-2 and EpiSensor, JC-V100 and EpiSensor), the low frequency response of EpiSensor is confirmed first by comparison with STS-2 which has proved low frequency response. Second, reliable low frequency limit of instrumentally corrected seismic data from JC-V100 data is estimated to be about 0.03 Hz by comparison with EpiSensor data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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