Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제15권3호
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pp.125-129
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2014
A dataset can be clustered by merging the bucket indices that come from the random projection of locality sensitive hashing functions. It should be noted that for this to work the merging interval must be calculated first. To improve the feasibility of large scale data clustering in high dimensional space we propose an enhanced Locality Sensitive Hashing Clustering Method. Firstly, multiple hashing functions are generated. Secondly, data points are projected to bucket indices. Thirdly, bucket indices are clustered to get class labels. Experimental results showed that on synthetic datasets this method achieves high accuracy at much improved cluster speeds. These attributes make it well suited to clustering data in high dimensional space.
The Global Positioning System (GPS) provides more accurate positioning estimation performance by processing L1 and L2 signals simultaneously through dual frequency signal processing technology at the L-band rather than using only L1 signal. However, if anti-spoofing (AS) mode is run at the GPS, the precision (P) code in L2 signal is encrypted to Y code (or P(Y) code). Thus, dual frequency signal processing can be done only when the effect of P(Y) code is eliminated through the L2 signal processing technology. To do this, a codeless technique or semi-codeless technique that can acquire phase measurement information of L2 signal without information about W code should be employed. In this regard, this paper implements L2 signal processing technology where two typical codeless techniques and four typical semi-codeless techniques of previous studies are applied and compares their performances to discuss the optimal technique selection according to implementation environments and constraints.
한국과학기술정보연구원(KISTI)은 국내 과학기술자의 연구를 돕기 위해 국내외의 여러 기관으로부터 정기적, 또는 비정기적으로 발간되는 학술지, 연구보고서, 특허 및 각종 동향, 분석 정보를 수집하여 서비스하고 있다. 국내에서 생산되는 정보는 그 발생양이 방대하지 않고 일정 수준 이상의 서지정보를 담고 있으며 원문정보까지 제공이 가능하기 때문에 정보의 질이 비교적 높은 편이나, 해외에서 수집되는 학술 정보는 데이터 처리량이 방대하기 때문에 처리시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라, 기본적인 서지 정보만을 담고 있어 원문 서비스나 초록 및 주제 분류 등의 부가적인 서비스를 위해서는 추가적인 데이터 가공이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 데이터 처리 속도와 이용자 중심의 해외학술정보의 원문 및 부가 서비스 제공 등을 고려한 데이터 가공 방법에 대해 연구한다.
DB Integration website(tentatively named Food Processing Aptitude Information Center, FPAIC) has been designed through a "high-value products development project(2013)". Basically, the project aims to secure connections between food raw materials and processing industry, a variety of information sources, and users's convenience. It also aims to build the industry-university-based mutual growth in the food industry through sharing of processing suitability and material research on food raw materials. FPAIC consists of raw material story, information of sample characteristics, food processing study, preceding research data, food industry trends, and understanding of food processing. The major database of research on Food Processing is provided on information of sample characteristics, and food processing study. Currently the web site has 36 raw material stories, 380 information on sample characteristics and food processing studies, 1,600 preceding research data about 31 food raw materials. The web site also provides information on 70 useful web sites, as well as 77 food industry trends, 27 basic information about food processing.
본 논문에서는 국가에서 추진하는 차세대신성장동력산업과 관련된 특정 분야('바이오 신약/장기' 분야 중 '면역 기능 제어')를 선택하여, 기구축된 면역학 전문용어사전을 비롯하여 의학용어사전, 표준국어대사전 등을 참조하여 핵심 용어와 관련 용어를 중심으로 면역학 시소러스(어휘 3,462개) 및 온톨로지(개념 노드 4,703개)를 구축하였다. 이것은 전문용어사전부터 온톨로지에 이르기까지 통일화된 표준 체계를 가지고 있으며, 도메인 온톨로지를 구축하여 향후 온톨로지 개발 방향을 설정할 수 있는 계기가 되었다고 할 수 있다. 또한 면역학 시소러스는 검색의 성능을 향상시킬 수 있도록 충분한 양의 데이터를 구축하였고 면역학 온톨로지는 언어처리적 관점에서의 온톨로지를 표현하였다. 이는 정보검색에서의 효율성을 비롯하여, 특정 웹 온톨로지 언어를 이용한 웹 온톨로지로의 변환성, 대규모 도메인 온톨로지라는 점에서 의미를 가진다고 할 수 있다.
일반적으로 데이터 베이스를 구축하고 서비스하기 위한 대부분의 방식은 상용 DBMS를 이용하여 정보의 관리를 수행하고 사용자 검색은 정보검색 시스템을 사용하는, DBMS와 정보검색시스템의 연동방식을 채택하고 있다. 그러나 이러한 방법은 DBMS와 정보검색 시스템을 이중으로 운영해야하는 불편함이 있고, 데이터의 관리 및 처리를 위한 과정이 중복으로 이루어지는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 과학기술 정보 데이터를 관리하고 원문과 함께 이용자에게 정보서비스를 위해 필요한 KRISTAL-2002 정보검색관리시스템 기반의 DB 구축과 정보검색 및 관리 모델을 제시한다.
Cracks are an important distress of concrete bridges, and may reduce the life and safety of bridges. However, the traditional manual crack detection means highly depend on the experience of inspectors. Furthermore, it is time-consuming, expensive, and often unsafe when inaccessible position of bridge is to be assessed, such as viaduct pier. To solve this question, the real-time automatic crack detecting system with unmanned aerial vehicle (UAV) become a choice. This paper designs a new automatic detection system based on real-time comprehensive image processing for bridge crack. It has small size, light weight, low power consumption and can be carried on a small UAV for real-time data acquisition and processing. The real-time comprehensive image processing algorithm used in this detection system combines the advantage of connected domain area, shape extremum, morphology and support vector data description (SVDD). The performance and validity of the proposed algorithm and system are verified. Compared with other detection method, the proposed system can effectively detect cracks with high detection accuracy and high speed. The designed system in this paper is suitable for practical engineering applications.
Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.
본 논문에서는 트랜잭션 기반의 데이터 관리 및 검색 기능을 갖춘 정보 관리 시스템인 KRISTAL-2000을 간략하게 소개하고, JAVA를 구현언어로 하는 사용자가 해당 시스템의 기능을 원활하게 사용할 수 있도록 하기 위한 JAVA 기반의 KRISTAL-2000 사용자 API 선계를 목표로 한다. 이때 사용자와 시스템간의 연결은 텍스트 기반의 소켓 통신을 전제로 한다.
인터넷 발전이 가속화되고 SNS가 보급된 이후 과거와는 비교할 수 없을 정도로 큰 데이터 트래픽이 발생하고 있다. 기존의 DBMS는 이를 효과적으로 처리할 수 없었기 때문에 Hadoop과 같은 NoSQL이 탄생하였고, 최근 NoSQL 및 기존 SQL DBMS의 협업을 통해 유연하고 강력한 데이터 관리를 수행하는 연구가 진행되었다. 효율적인 질의 처리를 위한 대표적인 연구로 SQL 기반 분산 병렬 질의 처리 기법과 Hive등이 존재한다. 그러나 기존의 기법은 분산 병렬 환경을 고려하지 않아 SQL DBMS의 질의 결과를 효율적으로 Hive에 전송하지 못한다. 본 논문에서는 SQL DBMS에서 Hive로의 효율적인 SQL 데이터 이동을 위해 네트워크 비용을 최소화하는 기법을 제안하고, 제안하는 기법의 우수성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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