본 논문은 인 메모리 기반의 분산처리 시스템인 Spark를 이용하여 공간 웹 객체 검색 시스템을 구현한 논문이다. 소셜 네트워크의 발전은 방대한 양의 공간 웹 객체를 생성하게 되었고, 기존의 공간 웹 객체 검색 시스템을 이용한 데이터 검색이나 분석은 힘들어졌다. 최근에 분산처리 시스템의 발전은 대용량의 데이터를 빠르게 분석하고 검색하는 기능을 지원해준다. 따라서 대용량의 공간 웹 객체를 검색하기 위해서는 분산 처리 시스템을 이용한 방법이 필요하다. 분산 처리 시스템에서는 데이터가 블록 단위로 처리되고, 이러한 블록 하나를 Spark에서는 데이터를 RDD로 변환하여 처리한다. 본 논문에서는 위의 방법에 착안하여 전체 공간 영역을 기반으로 서로 겹치지 않는 공간영역으로 분할을 하고, 분할된 영역 하나당 하나의 파티션을 할당하고 각각의 파티션은 자신이 포함하고 있는 데이터에 대한 공간 웹 객체 인덱스로 구성하는 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 공간 분할을 이용하여 분산처리 시스템을 효율적으로 이용하고, 분할된 공간에 대한 검색의 효율성을 높일 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 데이터의 검색을 위하여 공간 정보와 단어 정보를 같이 사용하여 인덱스를 구축하는 QP-tree를 적용한 방법과 공간 정보만을 이용하여 인덱스를 구축하는 R-tree를 적용한 방법과의 비교를 통하여 제안한 시스템이 공간 웹 객체의 검색에 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다.
Various air indexing and data scheduling schemes for wireless broadcast of spatial data have been developed for energy efficient query processing. The existing schemes are not effective when the clients' data access patterns are skewed to some items. It is because the schemes are based on flat broadcast that does not take the popularity of the data items into consideration. In this paper, thus, we propose a data scheduling scheme letting the popular items appear more frequently on the channel, and grid-based distributed index for non-flat broadcast (GDIN) for window query processing. The proposed GDIN allows quick and energy efficient processing of window query, matching the clients' linear channel access pattern and letting the clients access only the queried data items. The simulation results show that the proposed GDIN significantly outperforms the existing schemes in terms of access time, tuning time, and energy efficiency.
Standard lots, which are used to assess values of individual lots in Korea, have been criticized for their improper distribution. However, there has been very little evaluation for the spatial distribution of standard lots, and an evaluation method has never been developed. In order to overcome this situation, we attempt to assess the appropriateness of the spatial distribution of standard lots using the L-index and Monte Carlo simulation. The L-index is a well-known indicator of the complete spatial randomness (CSR) of points in spatial statistics. If the L-index of standard lots is similar to that of individual lots, the former is considered to be randomly distributed according to the latter. By analyzing L-indices of two study areas, Gangnam and Seongdong, we find a statistically significant difference in Gangnam area and a relatively small difference in Seongdong area. We confirm that the spatial distribution of standard lots is not CSR and that the L-index is useful as an evaluation method. These results suggest that the standard lot selection and management guidelines need to be modified to apply the spatial distribution of individual lots to the standard lot selection process.
This paper presents an energy-efficient spatial join algorithm for multiple sensor networks employing a spatial semijoin strategy. For optimization of the algorithm, we propose a GR-tree index and a grid-ID-based spatial approximation method, which are unique to sensor networks. The GR-tree is a distributed spatial index over the sensor nodes, which efficiently prunes away the nodes that will not participate in a spatial join result. The grid-ID-based approximation provides great reduction in communication cost by approximating many spatial objects in simpler forms. Our experiments demonstrate that the algorithm outperforms existing methods in reducing energy consumption at the nodes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.999-1021
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2023
Differential spatial modulation uses the antenna index to transmit information, which improves the spectral efficiency, and completely bypasses any channel side information in the recommended setting. A generalized distributed multiple turbo coded-cooperative differential spatial modulation based on distributed multiple turbo code is put forward and its performances in Rayleigh fading channels is analyzed. The generalized distributed multiple turbo coded-cooperative differential spatial modulation scheme is a coded-cooperation communication scheme, in which we proposed a new joint parallel iterative decoding method. Moreover, the code matched interleaver is considered to be the best choice for the generalized multiple turbo coded-cooperative differential spatial modulation schemes, which is the key factor of turbo code. Monte Carlo simulated results show that the proposed cooperative differential spatial modulation scheme is better than the corresponding non-cooperative scheme over Rayleigh fading channels in multiple input and output communication system under the same conditions. In addition, the simulation results show that the code matched interleaver scheme gets a better diversity gain as compared to the random interleaver.
본 논문은 단일무선방송채널환경에서 힐버트곡선과 최소영역사각형을 이용하여 공간데이터를 방송하고 이를 가지고 k-최근접질의 처리를 효과적으로 처리하는 기법에 관한 논문이다. 기존 방식은 k-최근접질의 처리시 백트랙킹문제가 발생하여 질의처리에 오랜 시간이 걸리거나 검색범위를 빠르게 줄이지 못하여 많은 정보를 수신해야 하는 단점이 존재하였다. 제안하는 방법은 공간데이터를 힐버트 곡선 순서대로 방송하되 방송중인 공간데이터를 제외한 나머지 공간데이터를 최소영역사각형으로 그룹화하고 이를 인덱스 테이블로 구성하는 방법이다. 그리고 이를 이용하여 클라이언트가 알려지지 않은 데이터의 위치를 예측하여 빠르게 검색범위를 줄여나가 불필요한 정보를 제거하여 적은 튜닝시간과 접근지연시간을 갖도록 하는 것이다.
거주지 분화 현상은 도시적 삶의 공간성을 파악하는데 본질적인 요소이기 때문에 도시학 연구에서 오랫동안 주목을 받아왔다. 거주지 분화 현상에 대한 연구 과제 중의 하나가 상이한 두 집단이 얼마나 공간적으로 분리되어 있는지를 측정하는 문제이다. 이러한 측면에서 가장 널리 사용되어온 것이 상이지수(index of dissimilarity)인데, 이 지수는 거주지 분리의 '불균등성(unevenness)'은 측정할 수 있지만, 공간적 '집중도(clustering)'는 측정하지 못하는 단점을 갖고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 제안되어 온 '공간적 격리 지수(spatial indices of segregation)' 역시 가설검정 절차를 제시하지 못하고 최근의 공간통계학 연구 성과를 수용하지 못하는 등의 단점을 가지고 있다. 이러한 의미에서 본 논문의 주된 연구 목적은 새로운 '공간 분리성 측도(spatial separation measure)'를 개발하는 것이다. 이 공간 분리성 측도는 상이한 인구 집단이 거주 공간에 얼마나 불균등하게 분포하고 있는지에 대한 것뿐만 아니라 그러한 불균등 분포가 보여주는 공간적 의존성의 정도까지도 측정하는 새로운 통계량이다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 기존의 '공간 연관성 측도(spatial association measures)'와 '공간적 카이-스퀘어 통계량(spatial chi-square statistics)'을 통합하여 새로운 측도를 개발했으며, 일반화된 랜덤화 검정법을 적용해 측도에 대한 유의성 검정법을 제시하였다. 둘째, 개발된 측도와 유의성 검정법을 우리나라 7대 도시의 학력 집단 간 거주지 분리 현상에 적용함으로써, 연구방법론으로서의 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 Hadoop MapReduce 병렬 분산 컴퓨팅 환경을 이용해 개발한 공간 지식 추출기를 제안한다. 이 공간 지식 추출기는 대용량의 공간 데이터 집합으로부터, 임의의 두 공간 객체들 사이에 만족되는 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식 베이스를 생성해낸다. 본 논문에서 제안하는 MapReduce 기반의 대용량 공간 지식 추출기 MRSPAKE는 HDFS 상의 분산 공간 데이터 파일에 대한 R 트리 색인과 범위 질의들을 이용함으로써, 웹 규모의 정성 공간 지식 베이스를 매우 효율적으로 추출해낸다. 대표적인 공개 데이터 집합인 Open Street Map(OSM)을 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 웹 규모의 공간 지식 추출기 MRSPAKE의 높은 성능과 확장성을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 한국의 금정산 얼레지(Erythronium japonicum) 집단의 지리적 분포에 따른 공간적 분석을 기술한 것이다. 얼레지의 공간적 양상은 Neatest Neighbor Rule, 분산 척도에 의한 다양한 플롯 크기에 따른 집단 응집, 그리고 공간적 상관관계로 분석하였다. 교란된 프롯은 5 m × 5 m 내에서 응집되었다. 얼레지의 대부분 자연 플롯은 산림 군락에서 일정하게 분포되어 있었다. 얼레지의 이웃 패치는 평균 약 7.5 m 에서 10 m 사이에서 이격되어 있었다. 얼레지 자연집단이 인간의 활동으로 교란되었다면 7.5 m~10 m 거리보다 짧은 크기에서 발생한다. 패치 지표(patchiness index, PAI)에 근거한 모리시타 지표(Morisita index, IM)는 금정산 서쪽 사면은 2.5 m × 5 m 플롯이었고 남쪽사면은 5 m × 5 m 이내에 나타났다. 금정산의 서쪽에서 패치 크기가 2.5 m × 5 m 방형구일 때 클러스터는 식물이 가진 종의 특성과 환경적 요인에 의해 결정되었다. 금정산 얼레지 집단은 Moran's I 값의 비교에서 로지스트 회귀로 분석었고, 거리에 의한 격리가 각 개체의 분산에 높은 유의성을 가지고 설명되었다.
부산광역시 사하구 동백나무 네 집단과 강서구 가덕도의 동백나무 한 집단 분포지에 대한 지리적 거리에 의한 공간적 분포 양상을 연구하였다. 네 프롯(몰운대, 두도, 쥐섬, 가덕도)은 군집에서 균질한 분포 양상을 나타내었으나 한 플롯(암남동)은 응진 형태를 나타내었다. 모리시타 지수는 패치 지수와 유관하며 $20m{\times}20m$ 프롯보다 큰 $20m{\times}50m$ 프롯으로 값이 급격한 증가를 나타내었는데 이는 방형구가 커지면 응집의 정도가 유의하게 증가한다는 것을 의미한다. 반면 패치지수는 $5m{\times}10m$에서 $10m{\times}10m$까지는 큰 변화가 없었다. 공간적 상관관계 계수인 Moran's I에 의해 유의한 공간 구조를 정량화하였다. 유의한 개체간 유사도(76.9%)는 처음 4거리 등급(80 m)에서 유사성을 보였으며 100 m거리를 초과하면 비유사성 특성을 지닌 개체들의 쌍은 분리될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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