본 고는 위상관계를 지니는 vector GIS데이터구조로 부터 교통계획이나 도로계획시 필요한 node-link중심의 교통망 자료를 획득하기 위한 절차 및 활용프로그램을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 ARC/INFO GIS와 UTPS(Urban Transportation Planning System)계의 TRANPLAN이 구현을 위한 대표적 소프트웨어로서 선정되었고, 상호간 데이터의 교환을 위한 세가지으 위상변환(Topology Conversion)방법이 제시되었다. 첫번째 방법은 소프트웨어 개발자(ARC/INFO의 ESRI및 TRANPLAN Urban Analysis Group)들이 공동개발하여 별도의 소프트웨어 package로 구축한 프로그램에 대해서 변환절차의 개요 및 프로그램의 단계적 확대방안에 관해서 소개하였고, 둘째로 ARC/INDO에서 사용가능한 node attribute table(NAT)을 별도의 topology로 구축하여 acc attribute table(AAT)및 NAT에 있어서의 node체계를 상호 관련시켜서 node-link교통망 자료로 변환하는 알고리즘 AML(Arc Macro Language)로서 제시했으며, 끝으로 FOR-TRAN언어를 사용한 AAT에서의 node변환 알고리즘을 소개하였다. 이러한 GIS데이터의 위상변환의 필요성은 GIS를 교통부문에(특히 교통수요 예측)직접 이용함은 물론 더 나아가서는 양자사이으 효율적인 데이터의 교환이 그목적이라고 할 수 있다. 비록, 본고에서는 이들 세가지 방법 상호간의 구체적인 장단점에 관해서는 토의되지 못했지만 세방법중 어떠한 것이든 교통수요 예측모형을 위한 데이터의 변환과정에 역할을 할 수 있으며, 이들 시스템간의 효율적 통합은 교통계획과정에서의 생산성 향상에 기여할 것으로 보인다.
독립적인 저장 구조로 공간 데이타를 저장하는 지리 정보 시스템간의 데이타 교환은 매우 힘들다. 더욱이, 공간데이타의 저장을 위해서는 많은 기억 공간이 필요하고 입력을 위해서는 많은 비용이 필요하므로 중복 지장하면 낭비가 크다. 그러므로, 다른 지리 정보 시스템과 데이터를 서로 교환하여 공유할 수 있어야 하며, 공간 데이타의 교환을 위해서는 공통데이타괴환 포맷이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 매핑 시스템인 Informap의 데이타와 극가 공통데이타교환 포맷으로 지정된 SDTS 데이타의 상흐 교환을 위한 데이타 변환 시스템을 설계 구현한다. 이를 위하여 먼저 Informap과 SDTS의 저장 구조를 분석한다. 그리고, 이를 근거로 효율적인 변환을 위한 게이트웨이 함수를 구현하고, 이러한 게이트웨이 함수를 사용하여 데이터 변환 시스템을 설계 및 구현한다.
본 연구는 통합서지용 KORMARC으로의 효과적인 DB 변환과 시스템 구축에 대하여 서강대학교 도서관의 사례를 중심으로 모색하는 데 목적이 있다. 통합서지용 KORMARC 표준이 제정된 이래 많은 도서관에서 새로운 표준에 맞추어 서지 DB를 변환하고 있다. 서강대학교 로욜라도서관은 KERIS 변환기와 같은 공공 기관의 변환기를 통하여 변환하지 않고 시스템 벤더를 별도 선정, 자체 변환을 시도하였다. 자체 변환은 자관 서지 DB의 오류 수정이나 데이터 보완기능을 변환기에 상당부분 수용할 수 있으므로 수작업 데이터 보정의 인력적 여력이 없는 기관에 유리하다. 아울러 전체 DB를 여러 번 변환하지 않고 샘플링 변환을 반복함으로써 변환의 안전성과 시간적 단축을 도모할 수 있다.
The major conversion processes of SO$_2$ to sulfate are reactions in gaseous, aqueous phase and on dust surface. Using the measurement data in Ganghwa, the background area of metropolitan Seoul Area, the relative contiribution of the conversion processes are estimated. Generally, aqueous cloud if the most important conversion path followed by dust surface, gas, and aqueous aerosol. Importance of conversion on dust surface increases for the dust storm period. The total conversion rate values over the metropolitan Seoul area are between 1.5 and 8.8$\times$10$^{-11}$ mole m$^{-3}$ air.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권7호
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pp.305-316
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2021
The objective is to recognize the better opportunities from targeted reveal advertising, to show a banner ad to the consumer of online who is most expected to obtain a preferred action like signing up for a newsletter or buying a product. Discovering the most excellent commercial impression, it means the chance to exhibit an advertisement to a consumer needs the capability to calculate the probability that the consumer who perceives the advertisement on the users browser will acquire an accomplishment, that is the consumer will convert. On the other hand, conversion possibility assessment is a demanding process since there is tremendous data growth across different information dimensions and the adaptation event occurs infrequently. Retailers and manufacturers extensively employ the retail services from internet as part of a multichannel distribution and promotion strategy. The rate at which web site visitors transfer to consumers is low for online retail, out coming in high customer acquisition expenses. Approximately 96 percent of web site users concluded exclusive of no shopper purchase[1].This category of conversion rate is collected from the advertising of social media sites and pages that dataset must be estimating and assessing with the concept of big data clustering, which is used to group the particular age group of people along with their behavior. This makes to identify the proper consumer of the production which leads to improve the profitability of the concern.
With the availability of big customer data and advances in machine learning techniques, the prediction of customer behavior at the session-level has attracted considerable attention from marketing practitioners and scholars. This study aims to predict customer purchase conversion at the session-level by employing customer profile, transaction, and clickstream data. For this purpose, we develop a multimodal deep learning fusion model with dynamic and static features (i.e., DS-fusion). Specifically, we base page views within focal visist and recency, frequency, monetary value, and clumpiness (RFMC) for dynamic and static features, respectively, to comprehensively capture customer characteristics for buying behaviors. Our model with deep learning architectures combines these features for conversion prediction. We validate the proposed model using real-world e-commerce data. The experimental results reveal that our model outperforms unimodal classifiers with each feature and the classical machine learning models with dynamic and static features, including random forest and logistic regression. In this regard, this study sheds light on the promise of the machine learning approach with the complementary method for different modalities in predicting customer behaviors.
The conversion of monoscopic video to 3D stereoscopic video has been studied by some pioneering researchers. In spite of the commercial of potential of the technology, two problems have bothered the progress of this research area: vertical motion parallax and high computational complexity. The former causes the low 3D perception, while the hardware complexity is required by the latter. The previous research has dealt with NTSC video, thur requiring complex processing steps, one of which is motion estimation. This paper proposes 3D stereoscopic conversion method of MPGE encoded data. Our proposed method has the advantage that motion estimation can be avoided by processing MPEG compressed data for the extraction of motion data as well as that camera and object motion in random in random directions can be handled.
Journal of information and communication convergence engineering
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제14권3호
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pp.153-162
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2016
Microwave and millimeter waves are considered suitable frequency ranges for diverse applications. The prediction of rain attenuation required the 1-min rainfall rate distribution, particularly for data obtained locally from experimental measurement campaigns over a given location. Rainfall rate data acquired from Korea Meteorological Administration (KMA) for nine major sites are analyzed to investigate the statistical stability of the cumulative distribution of rainfall rate, as obtained from a 10-year measurement. In this study, we use the following rain rate conversion techniques: Segal, Burgueno et al., Chebil and Rahman, exponential, and proposed global coefficient methods. The performance of the proposed technique is tested against that of the existing rain rate conversion techniques. The nine sites considered for the average 1-min rain rate derivation are Gwangju, Daegu, Daejeon, Busan, Seogwipo, Seoul, Ulsan, Incheon, and Chuncheon. In this paper, we propose a conversion technique for a suitable estimation of the 1-min rainfall rate distribution.
EPCglobal TDT은 RFID 태그 데이타의 레벨(포맷)과 이들 간의 상호 변환에 대한 표준을 제시하고 있다. 이것은 태그 데이타 변환이라고 하며 이백 가지가 넘는 조합이 가능하다. 본 논문에서는 태그 데이타 변환 프로그램을 개발함에 있어 TDT XML 명세로부터 소스 코드를 자동으로 생성하기 위한 코드 생성기를 제안한다. 코드 생성기를 이용하면 변환 코드를 간단하게 작성할 수 있으며 추후 TDT 명세가 변경되더라도 유지 보수를 신속하게 할 수 있다.
The coordinate system conversion of weather radar data is a basic and important process because it can be a factor to measure the accuracy of radar precipitation rate by comparison with the ground rain gauge. We proposed a real-time coordinate system conversion method that combines the advantages of the interpolation masks of SPRINT and REORDER to use tables of predetermined radar samples for each interpolated object coordinate and also distance weights for each precomputed sample. Experimental results show that the proposed method improves the computation speed more than 20~30 times compared with the conventional method and shows that the deterioration of image quality is hardly ignored.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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