This paper gives transient distributions for the number of customers in the system in the Geo/Geo/1 queue for both the early arrival and the late arrival models.
Real time data exchange and information transmission are becoming more and more important these days. The concept of age of information (AoI) was proposed to quantify the freshness of information about the status of a remote source system. The AoI is defined as the amount of time that a packet experiences since it was generated at the source up to now. This paper analyses the age of information for a discrete time Geo/Geo/1/1 status updating system. The stationary probability distribution for peak AoI is obtained. Freshness ratio of information is also derived. Some numerical results obtained by the analysis are presented.
Discrete-time Queueing models are frequently utilized to analyze the performance of computing and communication systems. The length of busy period is one of important performance measures for such systems. In this paper, we consider the busy period of the Geo/Geo/1/K queue with a single vacation. We derive the moments of the length of the busy (idle) period, the number of customers who arrive and enter the system during the busy (idle) period and the number of customers who arrive but are lost due to no vacancies in the system for both early arrival system (EAS) and late arrival system (LAS). In order to do this, recursive equations for the joint probability generating function of the busy period of the Geo/Geo/1/K queue starting with n, 1 ≤ n ≤ K, customers, the number of customers who arrive and enter the system, and arrive but are lost during that busy period are constructed. Using the result of the busy period analysis, we also numerically study differences of various performance measures between EAS and LAS. This numerical study shows that the performance gap between EAS and LAS increases as the system capacity K decrease, and the arrival rate (probability) approaches the service rate (probability). This performance gap also decreases as the vacation rate (probability) decrease, but it does not shrink to zero.
GIS와 연계시켜 만든 분산형 모델의 대표적인 경험식인 USLE model과 물리학기반의 GeoWEPP model을 경기도 이천시에 위치한 소유역에 적용하여 2004년 1월에서 2005년 1월까지 1년간의 토사유출량을 비교하였다. 연구기간동안의 유출된 토사량은 실제관측결과 270.54 ton, USLE 모델 적용 시 358.1 ton, 그리고 GeoWEPP 모델 적용 시 283.30 ton으로 각각 산출되었다. 각각의 모델을 적용한 산출량은 실제 산출량보다 과대하게 산출되었으며, 산출결과만을 볼 때, GeoWEPP 모델을 적용한 토사유출량이 USLE 적용 산출량 보다 관측량에 더 근사한 산출량을 보였다. 모델 적용 산출량이 과대산출 된 원인으로는 실험웨어를 월류하여 빠져나간 부유물에 대한 양이 포함되지 않았기 때문으로 판단된다.
이 논문은 공간 사진을 이용한 u-GIS 콘텐츠를 생성할 수 있도록 하는 GeoPhoto 콘텐츠 마크업 언어를 제안하고 있다. 제안된 GeoPhoto 콘텐츠 마크업 언어는 상이한 여러 플랫폼에서 개인 맞춤형 공간 사진 영상 정보를 표출 및 활용할 수 있는 콘텐츠를 지원하기 위한 GeoPhoto 콘텐츠 모델과 마크업 언어를 포함하고 있다. GeoPhoto 콘텐츠 언어는 다양한 공간 사진 콘텐츠를 제작할 수 있도록 GeoPhoto, CubicPhoto, SequenceGeoPhoto 타입을 기반으로 현재 많이 사용되고 있는 다양한 지리 정보, 위치 정보, 사진 정보등의 정보를 융합하여 표현하는 기능을 지원한다. 또한, 사진과 관련한 다양한 콘텐츠 모텔을 제공 할 수 있도록 다양한 GeoPhoto 콘텐츠 모텔과 이 콘텐츠들 사이의 연산들을 설정할 수 있도록 지원한다. 이 논문은 GeoPhoto 콘텐츠를 표현하기 위한 연산으로서 Annotation 연산과 Enlargement 연산, Overlay 연산들을 제안하고 있다.
Managing erosion control dams requires the annual average sediment yield to determine their storage capacity and time to full sediment-fill and dredging. The GeoWEPP (Geo-spatial interface for Water Erosion Prediction Project) model can predict the annual average sediment yield from various land uses and vegetation covers at a watershed scale. This study assessed the GeoWEPP to determine the annual average sediment yield for managing erosion control dams by applying it to five erosion control dams and comparing the results with field observations using ground-based LiDAR (light detection and ranging). The modeling results showed some differences with the observed sediment yields. Therefore, GeoWEPP is not recommended to determine the annual average sediment yield for erosion control dams. Moreover, when using the GeoWEPP, the following is recommended :1) use the US WEPP climate files with similar latitude, elevation and precipitation modified with monthly average climate data in Korea and 2) use soil files based on forest soil maps in Korea. These methods resulted in GeoWEPP predictions and field observations of 0 and 63.3 Mg·yr-1 for the Gangneung, 142.3 and 331.2 Mg·yr-1 for the Bonghwa landslide, 102.0 and 107.8 Mg·yr-1 for the Bonghwa control, 294.7 and 115.0 Mg·yr-1 for the Chilgok forest fire, and 0 and 15.0 Mg·yr-1 for the Chilgok control watersheds. Application of the GeoWEPP in Korea requires 1) building a climate database fit for the WEPP using the meteorological data from Korea and 2) performing further studies on soil and streamside erosion to determine accurate parameter values for Korea.
구글 어스, 스트리트 뷰, 다음 로드 뷰 서비스 등의 출현으로 최근 개인 삶과 밀접한 지리공간정보 및 위치기반 영상정보 등의 위치기반 콘텐츠(geoContents)에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 기존의 도로 시설물 관리, 지도갱신 분야에서 활용되는 모바일매핑시스템으로는 이러한 콘텐츠를 확보하기 위한 비용과 시간 측면에서 이러한 수요를 만족시키기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 3대의 GPS를 이용하여 위치, 자세, 방향 및 시간을 포함하는 위치정보와 6대의 카메라를 이용하여 영상정보를 취득한 후 이들 정보들을 동기화시켜 파노라마영상을 생성할 수 있는 geoData 취득 및 처리시스템을 기술한다. 개발한 시스템을 통한 geoData 취득과 위치, 자세, 방향정보를 포함한 파노라마 영상인 geoContents 저작 방법은 다양한 위치기반 콘텐츠의 구축과 서비스 분야에서 효율적인 수단으로 활용될 수 있을 것이다.
This paper describes a GIS framework for geo-semantic information retrieval in mobile computing environments. We built geographic ontologies of POI (point of interest) and weather information for use in the combination of semantic, spatial, and temporal functions in a fully integrated database. We also implemented a geo-semantic app for Android-based smartphones that can extract more appropriate POIs in terms of user contexts and geographic ontologies and can visualize the POIs using Google Maps API (application programming interface). The feasibility tests showed our geo-semantic app can provide pertinent POI information according to mobile user contexts such as location, time, schedule, and weather. We can discover a baking CVS (convenience store) in the test of bakery search and can find out a drive-in theater for a not rainy day, which are good examples of the geo-semantic query using semantic, spatial, and temporal functions. As future work, we should need ontology-based inference systems and the LOD (linked open data) of various ontologies for more advanced sharing of geographic knowledge.
본 연구는 KOMPSAT-1 EOC 영상의 기하정확도를 향상시키고자 수행되었다. 많은 EOC 영상의 지상위치오차를 분석하였고, 그 오차가 시스템내의 시간 부정확성과 자세데이터의 오차로 인한 것임을 알 수 있었다. 그 개선방안으로 Ancillary 데이터의 시간데이터와 자세데이터를 재구성하였고, 이를 적용하여 영상처리한 결과에서 EOC 영상데이터의 기하정확도가 향상되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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