• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.21 no.3
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• pp.17-26
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• 2015

In this paper, we explain a volume rendering system for client-server environment. A single GPU-equipped PC works as a server which is based on the ideas that only a few concurrent users use a volume rendering system in a small hospital. As the clients, we used Android mobile devices such as smart phones. User events are transformed to rendering requests by the client application. When the server receives a rendering request, it renders the volume using the GPU. The rendered image is compressed to JPEG or PNG format so that we can save network bandwidth and reduce transfer time. In addition, we perform an event pruning method while a user is dragging the touch to enhance latency. The server compensates the pruning by interpolating the touch positions. As the result, real-time volume rendering is possible for 5 concurrent users on single GPU-equipped commodity hardware.

• Spatial Information Research
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• v.16 no.4
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• pp.455-465
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• 2008

Augmented reality (AR) has tremendous potential in visualizing geospatial information, especially on the actual physical scenes. However, to utilize augmented reality in mobile system, many researches have undergone with GPS or ubiquitous marker based approaches. Although there are several papers written with vision based markerless tracking, previous approaches provide fairly good results only in largely under "controlled environments." Localization and tracking of current position become more complex problem when it is used in indoor environments. Many proposed Radio Frequency (RF) based tracking and localization. However, it does cause deployment problems of large RF-based sensors and readers. In this paper, we present a noble markerless AR approach for indoor (possible outdoor, too) navigation system only using monoSLAM (Monocular Simultaneous Localization and Map building) algorithm to full-fill our grand effort to develop mobile seamless indoor/outdoor u-GIS system. The paper briefly explains the basic SLAM algorithm, then the implementation of our system.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.16 no.4
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• pp.141-152
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• 2013

The applications and concerned technologies of cloud computing services, one of major trends in the information communication technology, are widely progressing and advancing. OpenStack, one of open source cloud computing platforms, is comprised of several service components; using these, it can be possible to build public or private cloud computing service for a given target application. In this study, a remote sensing image analysis processing service on cloud computing environment has designed and implemented as an operational test application in the private cloud computing environment based on OpenStack. The implemented service is divided into instance server, web service, and mobile app. A instance server provides remote sensing image processing and database functions, and the web service works for storage and management of remote sensing image from user sides. The mobile app provides functions for remote sensing images visualization and some requests.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.733-735
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• 2005

모델링$\cdot$시뮬레이션 또는 첨단 센서 장비 기술의 발전으로 최근에 매우 높은 해상도를 갖는 방대한 크기의 볼륨 데이터들이 생성되고 있으며, 이러한 데이터를 효과적으로 가시화하기 위한 다양한 연구 결과들이 과학적 가시화 분야에서 발표되고 있다. 지금까지 연구된 대부분의 가시화 소프트웨어들은 워크스테이션과 PC를 기반으로 개발되었으며, 모바일 환경에서 가시화를 수행하는 소프트웨어는 아직까지 발표된 바가 없다. 본 논문에서는 PDA상에서 구현된 클라이언트와 대용량$\cdot$고성능 서버를 이용한 모바일 볼륨 가시화 시스템의 설계에 관해 설명한다. 이 시스템은 자세한 관찰이 필요한 특정 영역을 점진적으로 높은 해상도로 관찰할 수 있는 기능을 지원하여, 설정한 파라미터를 이용한 고화질 볼륨 가시화 영상의 렌더링을 요청하는 기능을 제공한다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.61-66
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• 2005

Spatiotemporal data mining represents the confluence of several fields including spatiotemporal databases, machine loaming, statistics, geographic visualization, and information theory. Exploration of spatial data mining and temporal data mining has received much attention independently in knowledge discovery in databases and data mining research community. In this paper, we introduce an algorithm Max_MOP for discovering moving sequences in mobile environment. Max_MOP mines only maximal frequent moving patterns. We exploit the characteristic of the problem domain, which is the spatiotemporal proximity between activities, to partition the spatiotemporal space. The task of finding moving sequences is to consider all temporally ordered combination of associations, which requires an intensive computation. However, exploiting the spatiotemporal proximity characteristic makes this task more cornputationally feasible. Our proposed technique is applicable to location-based services such as traffic service, tourist service, and location-aware advertising service.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2007.05a
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• pp.27-30
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• 2007

With lots of portable convergence mobile device coming out into the market, companies are now facing to take up consumers' needs. The products are popularized by 'skin function' in the field of hardware, whereas software wise, it's still a long way to follow up the needs. It's been hypothetically known that the Image of Sensitivity Adjective chosen by the users can increase the brand image and value creating capabilities through visualization. We collect the 'adjective' of images of recent products first and on that base, we sort out the most popular 'adjective' through grouping, then we actualize the image with that sample collective body. Then through analyses of the image, we find how they are correlated and what their elements are with the result.

• Knowledge Management Research
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• v.19 no.1
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• pp.119-132
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• 2018

Many advanced products and services are emerging in the market thanks to data-based technologies such as Internet (IoT), Big Data, and AI. The construction of a system for data processing under the IoT network environment is not simple in configuration, and has a lot of restrictions due to a high cost for constructing a high performance server environment. Therefore, in this paper, we will design a development environment for large data analysis computing platform using open source with low cost and practicality. Therefore, this study intends to implement a big data processing system using Raspberry Pi, an ultra-small PC environment, and open source API. This big data processing system includes building a portable server system, building a web server for web mining, developing Python IDE classes for crawling, and developing R Libraries for NLP and visualization. Through this research, we will develop a web environment that can control real-time data collection and analysis of web media in a mobile environment and present it as a curriculum for non-IT specialists.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1469-1472
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• 2005

웹상에서 제공되던 지리정보서비스가 최근 모바일 GIS 기술의 발달로 인해 이동 단말기에서 서비스가 가능해졌다. 하지만 이동 단말의 가장 큰 목적 중 하나인 휴대성에 초점이 맞추어지다보니 데이터처리의 용량 부족과 통신 속도의 문제에 부딪히게 된다. 또한 현재 모바일 GIS에 지리정보 표현에 따른 표준이 없기 때문에 특정 포맷에 의존도가 높아서 유연성이 떨어진다. 본 연구에서는 국립지리원에서 제공하고 있는 DXF파일 포맷을 추출 및 인덱스화를 통해 경량화를 시키고, OGC(Open GIS Consortium)가 제안한 XML(eXtensible Markup Language) 기반의 표준 공간 데이터 포맷인 GML(Geographic Markup Language)로 변환기능을 수행하는 GML 생성기를 설계, 구현함으로써 추후 확장 및 호환이 용이하도록 설계하였고 이를 WIPI 에뮬레이터에 가시화한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.161-164
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• 2006

최근 데이터 처리기술의 급속한 발전과 함께 컴퓨터 및 Mobile 환경이 차츰 고사양화 됨에 따라 GIS에서는 이러한 고사양 환경을 활용하여 기존의 단순 지도서비스에 그치지 않고 해당 위치에 대한 정보인 POI(Point of Interest) 서비스까지도 요구되어지고 있다. 그러나 현재 GIS 기반이 되는 지리공간 데이터 및 POI 정보들에 대한 표준이 마련되어 있지 않아 각각의 서비스 업체들 간에 이질적인 데이터를 가지고 시스템의 중복구축이라는 문제점을 앉고 있다. 특히 POI 서비스는 POI 정보 불충분으로 인해 단순 지명 서비스만을 제공하고 있는 실정이며, 원하고자 하는 정보에 대한 검색기능 또한 미비하여 사용자의 요구에 만족하지 못할 수준의 서비스를 제공하고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 GIS의 지리공간 데이터 표준으로 대두되고 있으며, 지도 정보와 함께 다양하고 체계적인 POI 정보를 포함하고 있는 GML을 기반으로 하여 지도검색 및 POI 검색을 제공하는 GVP 모듈을 설계한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.207-208
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• 2016

최근, 모바일 리소스를 활용한 모바일 클라우드 컴퓨팅 연구가 활발히 진행되고 있다. 모바일 클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 처리 능력 및 저장 공간 제한, 네트워크 연결 지속성, 이동성 문제가 발생하여 클라우드 컴퓨팅 서비스가 제한될 수 있다. 현재 이러한 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경의 문제점을 해결하기 위해 분산하여 처리하는 다양한 오프로딩 기법에 대한 연구가 진행되고 있지만 이를 위한 검증 및 시각화 시뮬레이터 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅 구축 및 작업 처리로 분산된 모바일의 리소스 클러스터링을 시각화 해주는 시뮬레이터인 MRCVS를 제안한다.