본 논문에서는 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계에 관한 다양한 정성적, 정량적 질의 처리 기능을 제공할 뿐만 아니라, 초기 지식 베이스에 관한 공간 추론을 통해 보다 풍부한 질의 결과를 도출할 수 있는 공간 질의 처리기인 SQUERY를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 질의 처리기는 풍부한 질의 결과 도출을 위해, 초기 공간 지식베이스에 전향 공간 추론을 수행하여 공간 지식베이스를 미리 확장해둔다. 또한, 본 시스템은 공간 객체들 간의 위상 및 방향 관계를 나타내는 정성적 공간 지식들뿐만 아니라, 개별 공간 객체의 기하학적 데이터를 포함하는 정량적 공간 지식들도 기하학적 연산을 통해 공간 질의 처리에 이용할 수 있는 기능을 제공한다. OSM(Open Street Map) 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 공간 질의 처리기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
최근 들어 공간 지식을 활용한 다양한 서비스들이 개발됨에 따라, 공간 객체들 간의 정성적 공간 관계를 표현한 정성 공간 지식의 수요가 크게 늘어나고 있다. 공간 객체 각각의 세부 정보를 담은 대용량의 공간 데이터들은 개방화가 점차 확대되고 있으나, 공간 객체들 간의 정성적 관계를 표현한 정성 공간 지식은 상대적으로 확보하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 하둡 맵리듀스 병렬 분산 컴퓨터 환경을 이용해, 대용량의 공간 데이터로부터 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식을 자동으로 추출하는 공간 지식 추출기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 대용량의 공간 지식 추출기는 맵리듀스 프레임워크를 기반으로 R-트리 색인과 범위 질의들을 효과적으로 이용함으로써, 웹 스케일 수준의 정성 공간 지식을 매우 효율적으로 추출해낸다. Open Street Map (OSM) 공개 데이터를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 공간 지식 추출기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권8호
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pp.85-90
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2023
The Ant Colony System (ACS) is a variant of Ant colony optimization algorithm which is well-known in Traveling Salesman Problem. This paper proposed a hybrid method based on genetic algorithm (GA) and ant colony system (ACS), called GACS, to solve traffic routing problem. In the GACS, we use genetic algorithm to optimize the ACS parameters that aims to attain the shortest trips and time through new functions to help the ants to update global and local pheromones. Our experiments are performed by the GACS framework which is developed from VANETsim with the ability of real map loading from open street map project, and updating traffic light in real-time. The obtained results show that our framework acquired higher performance than A-Star and classical ACS algorithms in terms of length of the best global tour and the time for trip.
In recent years, automated vehicles have garnered attention in the multidisciplinary research field, promising increased safety on the road and new opportunities for passengers. High-Definition (HD) maps have been in development for many years as they offer roadmaps with inch-perfect accuracy and high environmental fidelity, containing precise information about pedestrian crossings, traffic lights/signs, barriers, and more. Demonstrating autonomous driving requires verification of driving on actual roads, but this can be challenging, time-consuming, and costly. To overcome these obstacles, creating HD maps of real roads in a simulation and conducting virtual driving has become an alternative solution. However, existing HD maps using high-precision data are expensive and time-consuming to build, which limits their verification in various environments and on different roads. Thus, it is challenging to demonstrate autonomous driving on anything other than extremely limited roads and environments. In this paper, we propose a new and simple method for implementing HD maps that are more accessible for autonomous driving demonstrations. Our HD map combines the CARLA simulator and OpenStreetMap (OSM) data, which are both open-source, allowing for the creation of HD maps containing high-accuracy road information globally with minimal dependence. Our results show that our easily accessible HD map has an accuracy of 98.28% for longitudinal length on straight roads and 98.42% on curved roads. Moreover, the accuracy for the lateral direction for the road width represented 100% compared to the manual method reflected with the exact road data. The proposed method can contribute to the advancement of autonomous driving and enable its demonstration in diverse environments and on various roads.
Living in the age of information people face problems related to information overload. Information is easy to produce, store and distribute through various communication channels, one of which is emails. With the appearance of the mobile devices, such as smart phones and tabs, people can have access to email inbox at any moment of time from everywhere. In this paper we present information extraction system with a specific goal of extracting meeting location from the announcement of seminar or conference. We apply a machine learning method (conditional random fields, CRF), train the system using annotated corpus of seminar and conference announcements and validate results by applying various extracted correction rules and patterns. Furthermore, we normalize extracted location, and reference using geo-coding databases, OpenStreetMap and Wikipedia resources to determine real geographical coordinates.
국가 우주개발 프로그램에 따라 개발되고 있는 다목적실용위성 시리즈 영상자료에 대한 활용도 증대를 위해서는 표준화된 후처리 공정을 통해 위치정확도가 향상된 고품질의 영상을 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 다목적실용위성 영상자료 후처리를 위하여 구축된 부가처리시스템을 이용하여 국내외 지역의 다목적실용위성 2호, 3호 영상자료에 대한 위치보정 실험을 수행하였다. 우선 남한과 북한지역에서 다목적실용위성 2호 영상자료를 각각 50장씩 선정한 후 GCP Chip을 이용한 모델링 결과 남한과 북한에 대한 RMSE(Root Mean Square Errors)는 각각 1.59 화소와 2.04 화소로 나타났으며, 검사점을 이용한 정사모자이크영상에 대한 위치정확도는 각각 1.33m(RMSE)와 1.90m(RMSE)로 나타났다. 한편 GCP 확보에 어려움이 존재하는 해외지역의 경우 공개도로지도를 이용한 영상보정을 통해 위치정확도 향상을 확인할 수 있었다. 향후 본 연구에서 사용된 부가처리시스템과 참조자료는 전 세계지역에 대한 정밀 영상 DB 구축에 있어 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권1호
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pp.153-163
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2023
This study is situated in the context of intelligent transport systems, where in-vehicle devices assist drivers to avoid accidents and therefore improve road safety. The vehicles present in a given area form an ad' hoc network of vehicles called vehicular ad' hoc network. In this type of network, the nodes are mobile vehicles and the messages exchanged are messages to warn about obstacles that may hinder the correct driving. Node mobilities make it impossible for inter-node communication to be end-to-end. Recognizing this characteristic has led to delay-tolerant vehicular networks. Embedded devices have small buffers (memory) to hold messages that a node needs to transmit when no other node is within its visibility range for transmission. The performance of a vehicular delay-tolerant network is closely tied to the successful management of the nodes' transit buffer. In this paper, we propose a message transit buffer management model for nodes in vehicular delay tolerant networks. This model consists in setting up, on the one hand, a policy of dropping messages from the buffer when the buffer is full and must receive a new message. This drop policy is based on the concept of intermediate node to destination, queues and priority class of service. It is also based on the properties of the message (size, weight, number of hops, number of replications, remaining time-to-live, etc.). On the other hand, the model defines the policy for selecting the message to be transmitted. The proposed model was evaluated with the ONE opportunistic network simulator based on a 4000m x 4000m area of downtown Bouaké in Côte d'Ivoire. The map data were imported using the Open Street Map tool. The results obtained show that our model improves the delivery ratio of security alert messages, reduces their delivery delay and network overload compared to the existing model. This improvement in communication within a network of vehicles can contribute to the improvement of road safety.
The importance of designing urban building complexes so that they obtain 'urban' power, rather than become isolated from the surrounding urban context, has been well recognized by both researchers and practitioners. Nevertheless, most current discussions are made from architects' personal experiences and intuition, and lack a quantitative understanding, to which obstacles include an in-depth exploration of the 'urban' power between building complexes and the urban environment. This paper attempts to measure this feature of 'urban', i.e., 'urbanity,' through a new analytical approach derived from the opendata environment. Three measurements that can be easily collected though the Google Maps API and Open Street Map are applied herein to evaluate high or low values of urbanity. Specifically, these are 'metric depth', i.e., the scale of extended public space, 'development density', i.e., density and distribution of point of interests (POIs), and 'type diversity', i.e., diversity of different commercial types. Six cases located in Japan, China and Hong Kong respectively are ranked based on this analytical approach and compared with each other. It shows that Japanese cases, i.e., Osaka Station City and Namba Parks, Osaka, obtained clearly higher values than cases in Shanghai and Hong Kong. On one hand, the insight generated from measuring and explaining 'urban' power would help to assist better implementation of this feature in the design of urban building complexes. On the other hand, this analytical approach can be easily extended to achieve a large-scale measurement and comparison among different urban building complexes, which is also helpful for design practitioners.
본 연구는 3차원 시뮬레이션을 활용한 가로경관 평가를 위해 경관 재현 정도를 높여 줄 수 있는 시뮬레이션 제작기법을 선정하였으며, 이를 바탕으로 유사성 검증 및 계절별 가로경관의 이용자 심리변화를 평가하였다. 분석결과, 경관시뮬레이션의 자연물 중 수목은 근 중경의 경우 normal map 기법을 적용한 Low 기법을 사용하고, 원경은 Plane 기법을 활용하는 것이 효율적으로 나타났다. 형태적 유사성은 모든 지표가 4.50점 이상으로 평가되었으며, 심리적 유사성은 '질서없는-질서있는', '지저분한-깨끗한' 등의 지표를 제외한 대부분의 심리지표에서 차이가 없는 것으로 분석되었다. 계절별 경관시뮬레이션을 분석한 결과, 봄의 가로경관은 '밝은', '이름다운', '정적인' 등의 지표가 높게 평가되었다. 여름의 가로경관은 '시원한', '상쾌한', '생기 있는' 이미지가 높게 나타났으며, 가을은 '따뜻한', '어두운' 등이 높게 분석되었다. 겨울은 '질서 있는'을 제외한 모든 형용사가 중간 값 보다 낮게 평가된 것으로 나타났다. 계절별 가로경관에 대한 선호도는 여름과 봄의 선호도가 5.01, 4.98로 높게 나타났으며, 겨울이 3.48로 가장 낮았다. 계절별 선호요인을 분석한 결과, 봄의 가로경관은 심미성이 0.540으로 선호도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여름의 경우 정연성이 0.417로 영향력이 높게 분석되었으며, 가을은 다양성과 심미성이, 겨울은 다양성, 심미성, 정연성의 순서로 선호도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 경관시뮬레이션 기법을 적용해 다양한 도시가로를 비교분석 한다면, 각각의 가로에 적합한 수목으로 공간계획이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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