Recently, in according as rapid improvement of telecommunication markets and wireless internet technology, Location- Based Services (LBS) have been discussed as new 'Killer' application. The purpose of LBS is to determine location of user through mobile handset and to offer location information service to end-user. This paper has suggested an efficient transmission scheme of maps data as one of the important content services relating to data transmission of LBS in mobile environment. The basic system consists of three parts : (1) GIS (Geographic Information System) Server for storing, processing and handling map data, (2) Middleware Server for transmitting of map data by request of client, and (3) Client for requesting map data to Server and displaying them on handset. Also, in order to transmit map data, we are to expand WKB (Well Known Binary) in conformance to Simple Feature Specification of OGC (Open GIS Consortium), and increase efficiency of data transmission by developing trans mission data format to be able to transmit lightweight data and considering data compression technology.
With the rapid interest in Geographic Information System (GIS) contents, a large volume of valuable GIS dataset has been distributed illegally by pirates, hackers, or unauthorized users. Therefore the problem focus on how to protect the copyright of GIS vector map data for storage and transmission. But GIS vector map data is very large and current data encryption techniques often encrypt all components of data. That means we have encrypted large amount of data lead to the long encrypting time and high complexity computation. This paper presents the selective encryption scheme using hybrid transform for GIS vector map data protection to store, transmit or distribute to authorized users. In proposed scheme, polylines and polygons in vector map are targets of selective encryption. We select the significant objects in polyline/polygon layer, and then they are encrypted by the key sets generated by using Chaotic map before changing them in DWT, DFT domain. Experimental results verified the proposed algorithm effectively and error in decryption is approximately zero.
Analyzing large scale data has become an important activity for many organizations. Since MapReduce is a promising tool for processing the massive data sets, there are increasing studies to evaluate the performance of various algorithms related to MapReduce. In this paper, we first develop a simulation framework that includes MapReduce workload model, data center model, and the model of data access pattern. Then we propose two algorithms that can reduce the energy consumption of MapReduce systems. Using the simulation framework, we evaluate the performance of the proposed algorithms under different application characteristics and configurations of data centers.
최근 2/3차원 공간정보, 항공/위성영상, 실내공간정보 등의 다양한 공간정보 활용방법에 있어서 사용자가 보유한 실시간 동적정보와 공간정보를 융합하는 매쉬업 활용이 급격히 증가하고 있다. 특히, O2O, LBS, Smart City, 자율주행 등의 분야에서 공간정보와 대용량 동적정보의 매쉬업 수요가 급증함에 따라, 최근 맵 플랫폼이 제공하는 매쉬업 성능에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 현재 국내에서 활용 가능한 다양한 맵 플랫폼들의 Open API 기반 대용량 동적정보의 매쉬업 성능을 비교 및 분석해보고자 한다. 구체적으로 Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, VWorld에 대하여 Chrome, Firefox, Internet Explorer의 브라우저를 이용하여 매쉬업 성능을 비교 및 분석하였다. 성능분석 과정에서 맵 플랫폼의 서버 성능을 분석하기 위하여 배경지도 초기화 시간을 측정하였으며, Open API 기반 매쉬업 성능을 분석하기 위하여 배경지도와 동적정보의 매쉬업 시간을 측정하였다. 성능분석 결과, Google Maps, OpenStreetMap, VWorld, olleh Map이 비교적 우수한 성능을 보여주었으며, Chrome과 Firefox가 IE에 비하여 좋은 성능을 제공함을 알 수 있었다.
본 논문은 레거시를 통합 검색하기 위한 방안으로 XMDR을 확장하는 방안을 제안한다. 이러한 확장은 메타데이터의 관리를 위한 메타 시멘틱 온톨로지, 위치 정보를 위한 메타 로케이션, 그리고 시멘틱 웹을 표현하기 위한 표준 언어인 토픽맵을 결합한다. 본 논문에서는 이것을 TMDR(Topic Map MetaData Registry)이라 한다. 토픽맵은 지식계층으로 인덱스와 같은 역할을 수행한다. 그러나 토픽맵은 데이터의 변화가 빈번한 경우에는 효율이 떨어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 시스템은 메타 데이터 사이의 관계, 실제 데이터 사이의 관계 그리고 메타데이터와 실제 데이터 사이의 관계를 토픽맵으로 표현한다. 표현된 토픽맵은 메타 데이터 간의 관계로 인해 실제 데이터간의 관계 변화를 줄이는 방안을 제시한다.
Using GIS data of C-si as basic data when making noise map of road traffic, we estimated exactly the noise excess areas and consequently suggested the population and the area exposed to road traffic noise accurately. We made 3D noise map to assess regional distribution of noise quantitatively. The noise map consists of noise prediction model based on data base such as traffic volume and speed changes for estimating quantitatively the noise and 3D urban space model which includes locations of noise sources, 3D buildings, topography and roads. We made noise standard map according to land use conditions and compared this map to road traffic noise map, and consequently made excess noise map. Using excess noise map, we assessed areas which exceed environmental noise level standards and noise guidelines quantitatively and effectively through GIS spatial analysis, and consequently more accurate noise exposed area and noise exposed population could be estimated. To show buildings' outer walls noise exposure, we analyzed 3D urban noise distributions using 3D-analysis of GIS.
Self-Oranizing Map(SOM) is an unsupervised neural network providing cluster analysis of high dimensional input data. The output from the SOM is represented in map that help us to explore data. The weak point of conventional SOM is when the map is large, it take a long time to train the data. The computing time is known to be O(MN) for trainning to find the winning node (M,N are the number of nodes in width and height of the map). This paper presents a new method to reduce the computing time by creating new map. Each node in a new map is the centroid of nodes' group that are in the original map. After create a new map, we find the winning node of this map, then find the winning node in original map only in nodes that are represented by the winning node from the new map. This new method is called "High Speed Self-Oranizing Map"(HS-SOM). Our experiment use HS-SOM to cluster documents and compare with SOM. The results from the experiment shows that HS-SOM can reduce computing time by 30%-50% over conventional SOM.
최근 모바일 스마트 기기의 보급으로 스마트 기기에 탑재된 다양한 센서에서 수집되는 대량이 데이터를 분석하여 처리하는 빅 데이터의 시대는 위치기반 서비스(LBSs: Location-Based Services)에 까지 확대대고 있다. 이동궤적에 대한 데이터도 초 대용량으로 증가하고 있다. 초 대용량 이동궤적 데이터 처리를 위해서는 클라우드 컴퓨팅 기술 및 맵리듀스와 같은 병행처리 플랫폼에 대한 연구가 필요하다. 최근 대용량 데이터의 병렬처리를 위해 맵리듀스 기반의 연구는 진행되고 있으나, 일괄처리 및 키-값 데이터 구조에 적합한 맵리듀스는 실시간 LBS에 적용에 적합하지 않다. 따라서 본 연구는 맵리듀스 특성을 면밀히 분석하고 실시간적 서비스에 적합하도록 모듈 단위로 효율적인 색인 기법 및 검색에 대한 시스템 설계를 제시한다.
지도는 인간생활에 필수적인 정보의 매체로서 최근에는 지도제작 기술의 획기적인 발전뿐 아니라, 최신의 다양한 데이터를 사용자에게 제공하여 여러 분야에서 지도의 활용도가 급격히 증가하고 있는 추세이다. 활용도가 높은 지도의 예는 차량항법 지도이다. 차량항법 지도의 사용이 많은 이유는 사용자가 원하는 신뢰성 높은 다양한 정보를 편리하게 제공하고 있기 때문이다. 이와 같이 지도는 제작 중심이 아닌 사용자 중심으로 변모해야 한다. 최근 국내외에서 구축되고 있는 공간 데이터 인프라의 궁극적인 목적은 사용자에게 필요한 실세계 정보를 용이하게 제공하는 것이다. 그러나 대부분의 수치지도의 구축은 최신의 데이터 제공을 위한 지도갱신 방안, 정확한 데이터 구축을 위한 첨단 측량기술 도입, 많은 데이터 제공을 위한 레이어(정사 영상, DEM 등) 추가와 같은 주로 제작 중심으로 이루어지고 있다. 지도 사용자를 위한 지도 데이터 프로세싱 툴이 제공된다면, 전문적인 소프트웨어나 전문적 지식이 부족한 일반 사용자도 용이하게 원하는 정보를 추출하여 다양한 의사결정에 활용할 수 있다. 이에 본 논문은 지도 사용자를 위한 프로세싱 서비스에 관한 방안을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다.
The purpose of this study is to verfify a more effecive techique for calculating geothermal gradient. this study examines 370 data of temperature-logging having been collected since 1985. The daya are divided into three different grades grades according to the type of temperature-depth plots: 204 data show typical linear gradient (Grade A); 126 data do not explicitily show the gradient becase of various external effects such as water flow (Grade B); and the rest 40 data do not show the gradient at all (Grade D). The new technique for calculating geothermal gradient is to be required to use Greade-B data more effctiviely. This new technique includes (1) calculating the independer depth of atmospheric temperature in the earth; (2) drawing a distribution map of subsurface tempurature by using the distribution map of subsurface temperature by using Grade-A data at the independent depth; and (3) recalculating geothermal gradient of Grade-B data by using the distrbution map of subsurface temperature, borehole depth, and bottom temperature of Grade-B data by using the distribution map of subsurface temperature, borehole depth, and bottom temperature of Grade-B data. As a result, 330 data-both Grade-A and Grade-B data--can be used to draw a distribution map of hot spradient. The map clearly distinguishes anomaly areas, and helps interpret their relations to the distribution of hot springs, geology, geological structures, and geophysical anomaly areas. These new results reveal that the average of geothermal in south Korea is 25.6$^{\circ}C$/km, when calculated to the Kriging method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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