역변위 매핑은 기하정보를 증가시키지 않고, 모델에 상세함을 더하는데 사용된다. 우리는 부드럽고 정확한 굴곡을 표현할 수 있는 GPU 기반의 실시간 역변위 매핑 기법을 제안한다. 이를 위하여, 렌더될 각 픽셀에서 광선을 만들고 이를 전진시켜 나가며 변위 맵과의 교차점을 찾는다. 광선 추적을 안전하고 효율적으로 수행하기 위하여, 변위 맵을 쿼드트리 형태의 이미지 피라미드로 만들고, 이 트리를 하향식으로 탐색하며 전진해 나간다. 나아가, 변위 맵이 화면에서 확대되었을 때 선형 보간을, 그리고 화면에서 멀어져 작게 보일때는 때는 밉맵 필터링을 통해 화질을 향상시키고 렌더링을 가속화한다. 실험을 통해, 기존의 GPU 기반의 기법들과는 달리 날카로운 변위 맵에 대해 예각에서도 깨끗한 이미지를 생성하는 것을 확인하였다. 초당 수 백 프레임의 빠른 속도로 렌더링할 수 있었으며, 변위 맵의 해상도가 커져도 렌더링 속도의 저하가 적었다. 우리의 기법은 구현이 간단하고 수행속도가 빠르기 때문에 현존하는 게임이나 가상 현실 시스템 등에 쉽게 적용할 수 있다.
공간정보에 대한 수요자의 높은 기대수준을 만족시키기 위해서는 수요자가 원하는 다양한 주제에 따라 분석한 정보를 지도의 형태로 제공하여야 한다. LX 는 정부와 민간의 중간자로서 정부정책을 지원하고 공간정보산업이 활성화될 수 있도록 정보인프라를 구축하는 역할을 담당하여야 한다. 이에 본 연구에서는 LX 내외의 공공정보를 기반으로 다양한 시계열 자료를 융복합하고 빠르게 변화되는 국토공간 현황을 시공간적으로 분석하여 수요자 맞춤형 정보로 제공하는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 우선 주제도 제작관련 선행 연구와 국내외 주제도 제공 현황을 살펴보고 정보지도를 왜 LX가 제작해야 하는 이유를 제시하였다. 또한 3개 분야의 주제를 선정하고 주제별로 데이터 가공수준과 분석정도에 따라 주제를 세분하고 그 제작방법과 표현방법을 제시하였다.
Nguyen, Minh Hieu;Ju, Sungha;Ma, Jong Won;Heo, Joon
한국측량학회지
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제35권5호
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pp.405-414
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2017
Spatial data processing often poses challenges due to the unique characteristics of spatial data and this becomes more complex in spatial big data processing. Some tools have been developed and provided to users; however, they are not common for a regular user. This paper presents a benchmark test between two notable tools of spatial big data processing: GIS Tools for Hadoop and SpatialHadoop. At the same time, a MapReduce application is introduced to be used as a baseline to evaluate the effectiveness of two tools and to derive the impact of number of maps/reduces on the performance. By using these tools and New York taxi trajectory data, we perform a spatial data processing related to filtering the drop-off locations within Manhattan area. Thereby, the performance of these tools is observed with respect to increasing of data size and changing number of worker nodes. The results of this study are as follows 1) GIS Tools for Hadoop automatically creates a Quadtree index in each spatial processing. Therefore, the performance is improved significantly. However, users should be familiar with Java to handle this tool conveniently. 2) SpatialHadoop does not automatically create a spatial index for the data. As a result, its performance is much lower than GIS Tool for Hadoop on a same spatial processing. However, SpatialHadoop achieved the best result in terms of performing a range query. 3) The performance of our MapReduce application has increased four times after changing the number of reduces from 1 to 12.
한미동맹의 변화를 추동하는 요인이 제기되고 있다. 그러나 한국과 미국은 정부 차원에서 한미동맹의 미래 구상 논의를 2000년대 초 이후 사실상 중단한 상태이고 민간 차원의 연구도 활발하지 못하다. 동맹 변화를 추동하는 요인은 한국과 미국 내 행정부 교체에 따른 정책 성향의 변화, 북핵 해결과정에서 제기되고 있는 한미동맹의 조정 요구, 동맹의 운용 제체와 성격을 바꿀 수 있는 전작권의 조속한 전환 추진, 한국의 중국 경사론에 대한 미국의 불신, 사드 사태에서 경험한 중국의 한미동맹 관련 주요 의제에 대한 문제제기, 미중 양국에 의한 한반도 주요 사안 결정 등이 있다. 한미동맹의 미래 구상을 구체화하는 작업을 한국과 미국이 수행한다면 도전 요인에 효과적으로 대응할 수 있다. 본 논문은 한미동맹 변화의 추동요인을 분석한 후 동맹의 미래 구상을 안보환경 변화와 연계하여 제시하였다. 현상유지, 화해협력, 통일단계로 한반도 안보환경 변화를 상정하고 각각의 단계에서 동맹의 목표, 주한미군의 역할, 동맹 운용 체제, 고려 사항 등을 제시하였다. 동맹의 발전 방안을 한미가 미리 협의하고 합의한다면 향후 불확실성을 제거하고 동맹의 안정성과 연속성을 담보할 수 있을 것이다.
The business models has a great impact on the successful management of enterprises. Business environment has been shifting from industrial economy to knowledge-based economy. Enterprises go through numerous trials for successful management in the changing environment. Along with trial tests, research areas have been growing simultaneously. Although many researches have been conducted with regard to business models, it is very insufficient to systematically analyze the knowledge flow of research. Accordingly, successive researchers who want to study the business model may find it difficult to establish the orientation of future application research based on understanding the process of changing the knowledge structure that have accumulated so far. This study is intended to determine the current state of the business model research and to understand the process of knowledge structure changes in keywords that appear in 2,667 business model articles in the SCOPUS database. Identifying the knowledge structure has been completed through social network analysis, a methodology based on the 'relationship', and the changes in the knowledge structure were identified by classifying them into four different periods. The analysis showed that, first, the number of business model co-author increases over time with the need for academic diversity. Second, the 'innovation' keyword has the biggest center in the network, and over time, the lower-rank keyword which was in the former period has emerged as the top-rank keyword. Third, the cohesiveness group decreased from 12 before 2000 to 5 in 2015 and also the modularity decreased as well. Finally, examining characteristics of study area through a cognitive map showed that the relationships between domains increased gradually over time. The study has provided a systematic basis for understanding the current state of the business model research and the process of changing knowledge structure. In addition, considering that no research has ever systematically analyzed the knowledge structure accumulated by individual researches, it is considered as a significant study.
In MMORPG, gamers can engage in a variety of activities with other players from all over the world. So, this kind of games has unprecedented heavy load. There are so many kind of method to balance the load of MMORPG. But. many of them are not adaptable to dynamic load variation. In this paper, we propose a dynamic map-partition method based on VML. By use of dynamic map-partition based on VML, we can easily adapt to dynamic load variation. And by changing VML. we can manage field servers within game system.
To address unsolved issues of change detection in animated choropleth maps, we proposed the concept of 'gross change detection' and performed an experiment that empirically verifies the incidence of change blindness stems from the 'magnitude of change (MOC)', spatial distribution in animated choropleth maps. We generated experimental materials using the change-characterization arrays and the global Moran's I. Participants had 108 cases of changing maps with time duration (1 to 3 sec) and had questions. The results showed that MOC and duration affect gross change detection, but the most interesting result from our experiment was that different spatial distributions between two adjacent choropleth maps may lead the map reader to under- or over-estimate the level of gross change in the map. It implies that we should consider spatial distribution of change when we design animated choropleth maps.
Collaborative filtering (CF) recommendation is a knowledge sharing technology for distribution of opinions and facilitating contacts in network society between people with similar interests. The main concerns of the CF algorithm are about prediction accuracy, speed of response time, problem of data sparsity, and scalability. In general, the efforts of improving prediction algorithms and lessening response time are decoupled. We propose a three-step CF recommendation model which is composed of profiling, inferring, and predicting steps while considering prediction accuracy and computing speed simultaneously. This model combines a CF algorithm with two machine learning processes, SOM (Self-Organizing Map) and CBR (Case Based Reasoning) by changing an unsupervised clustering problem into a supervised user preference reasoning problem, which is a novel approach for the CF recommendation field. This paper demonstrates the utility of the CF recommendation based on SOM cluster-indexing CBR with validation against control algorithms through an open dataset of user preference.
The paradigm in biology is currently changing from that of conducting hypothesis-driven individual experiments to that of utilizing the results of a massive data analysis with appropriate computational tools. We present LayMap, an implemented visualization system that helps the user to deal with a high volume of the biomedical literature such as MEDLINE, through the layered maps that are constructed on the results of an information extraction system. LayMap also utilizes filtering and granularity for an enhanced view of the results. Since a biomedical information extraction system gives rise to a focused and effective way of slicing up the data space, the combined use of LayMap with such an information extraction system can help the user to navigate the data space in a speedy and guided manner. As a case study, we have applied the system to datasets of journal abstracts on 'MAPK pathway' and 'bufalin' from MEDLINE. With the proposed visualization, we have successfully rediscovered pathway maps of a reasonable quality for ERK, p38 and JNK. Furthermore, with respect to bufalin, we were able to identify the potentially interesting relation between the Chinese medicine Chan su and apoptosis with a high level of detail.
유역 및 하천의 지형학적 특성은 유역을 모델링하고 관리하는데 매우 중요한 인자로 사용되고 있다. 본 연구에서는 최근 GIS 분야에서 구축된 수자원 관련 자료인 수자원 단위지도, 수치지도 등을 이용하여 밀양강 유역의 DEM과 하천망을 생성하고, 누가표고곡선, 하천 지형법칙, 유역특성인자 등을 이용하며 지형학적 특성을 파악하였다. DEM과 하천망은 수치지도의 지형 관련 레이어와 하천 관련 레이어를 추출하여 생성되었으며, 하천망은 위상 구조 뿐 아니라 방향성과 하천차수도 부여 되었다. 밀양강 유역의 지형학적 특성을 파악한 결과, 밀양강은 지질학적으로 장년기에서 노년기로 변화하고 있는 지역이며, 하천 구조는 Horton-Strahler의 하천지형법칙을 따르고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 수자원 관련 자료가 다양하게 구축되고 있는 현 시점에서, 벡터 자료를 이용한 수자원 관련 분석의 가능성을 제시한 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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