Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.7
no.3
s.15
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pp.67-81
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2005
Recently, the interest and research on the development of new application services such as the Location Based Service and Telemetics providing the emergency service, neighbor information search, and route search according to the development of the Geographic Information System have been increasing. User's search in the spatio-temporal database which is used in the field of Location Based Service or Telemetics usually fixes the current time on the time axis and queries the spatial and aspatial attributes. Thus, if the range of query on the time axis is extensive, it is difficult to efficiently deal with the search operation. For solving this problem, the snapshot, a method to summarize the location data of moving objects, was introduced. However, if the range to store data is wide, more space for storing data is required. And, the snapshot is created even for unnecessary space that is not frequently used for search. Thus, non storage space and memory are generally used in the snapshot method. Therefore, in this paper, we suggests the Hash-based Spatio-Temporal Clustering Algorithm(H-STCA) that extends the two-dimensional spatial hash algorithm used for the spatial clustering in the past to the three-dimensional spatial hash algorithm for overcoming the disadvantages of the snapshot method. And, this paper also suggests the knowledge extraction algorithm to extract the knowledge for the path search of moving objects from the past location data based on the suggested H-STCA algorithm. Moreover, as the results of the performance evaluation, the snapshot clustering method using H-STCA, in the search time, storage structure construction time, optimal path search time, related to the huge amount of moving object data demonstrated the higher performance than the spatio-temporal index methods and the original snapshot method. Especially, for the snapshot clustering method using H-STCA, the more the number of moving objects was increased, the more the performance was improved, as compared to the existing spatio-temporal index methods and the original snapshot method.
In this paper, a wideband adaptive beamforming approach for an acoustic vector sensor linear array is presented. It is a very important issue to estimate the stable covariance matrix for adaptive beamforming. In the conventional wideband adaptive beamforming based on coherent signal-subspace (CSS) processing, the error of bearing estimates is resulted from the focusing matrix estimation and the large number of data snapshot is necessary. To alleviate the estimation error and snapshot deficiency in estimating covariance matrix, the steered covariance matrix method in the pressure sensor is extended to the vector sensor array, and the subarray technique is incorporated. By this technique, more accurate azimuth estimates and a stable covariance matrix can be obtained with a small number of data snapshot. Through simulation, the azimuth estimation performance of the proposed beamforming method and a wideband adaptive beamforming based on CSS processing are assessed.
In this paper, we propose a method of managing versions of XML documents by using relational databases. Data structures based on relational tables are developed for accommodating versions of XML documents. The structure information, the contents, and changes of the versions are stored in relational tables. Thus, SQL can be exploited in queries such as horizontal queries, vertical queries, and delta queries without parsing the documents. The structure information and contents of all versions are not represented explicitly in the tables, those of certain versions which are called snapshot versions are represented. Other versions are represented indirectly as sequences of operations that are stored in the corresponding tables. The experiment shows the space performance.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.18
no.2
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pp.83-97
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1992
A new approach, to seam tracking for robotic are welding is proposed. In this approach, the weld model is a snapshot image and the acquired image is analyzed and compared to the welding database which contains CAD data, weld positions, weld parameters, etc. This paper presents a fast and robust algorithm for the Hough Transform. This modified Hough Transform(MHT) algorithm uses the least-squares regression analysis method in order to approximate the edge lines more precisely, and leads to a significant reduction in both computation and storage. In comparison with the conventional seam tracking methods, this new approach has the advantages of low cost, continuous welding, and various type welding.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5860-5876
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2018
A single snapshot data can only provide limited amount of information so that the rank of covariance matrix is not full, which is not adopted to complete the parameter estimation directly using the traditional super-resolution method. Aiming at solving the problem, a joint time delay and angle estimation using matrix pencil method based on information reconstruction vector for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signal is proposed. Firstly, according to the channel frequency response vector of each array element, the algorithm reconstructs the vector data with delay and angle parameter information from both frequency and space dimensions. Then the enhanced data matrix for the extended array element is constructed, and the parameter vector of time delay and angle is estimated by the two-dimensional matrix pencil (2D MP) algorithm. Finally, the joint estimation of two-dimensional parameters is accomplished by the parameter pairing. The algorithm does not need a pseudo-spectral peak search, and the location of the target can be determined only by a single receiver, which can reduce the overhead of the positioning system. The theoretical analysis and simulation results show that the estimation accuracy of the proposed method in a single snapshot and low signal-to-noise ratio environment is much higher than that of Root Multiple Signal Classification algorithm (Root-MUSIC), and this method also achieves the higher estimation performance and efficiency with lower complexity cost compared to the one-dimensional matrix pencil algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.9
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pp.3870-3884
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2020
The proposed framework of Four Layer Robust Storage in Cloud (FLRSC) architecture involves host server, local host and edge devices in addition to Virtual Machine Monitoring (VMM). The goal is to protect the privacy of stored data at edge devices. The computational intelligence (CI) part of our algorithm distributes blocks of data to three different layers by partially encoded and forwarded for decoding to the next layer using hash and greed Solomon algorithms. VMM monitoring uses snapshot algorithm to detect intrusion. The proposed system is compared with Tiang Wang method to validate efficiency of data transfer with security. Hence, security is proven against the indexed efficiency. It is an important study to integrate communication between local host software and nearer edge devices through different channels by verifying snapshot using lamport mechanism to ensure integrity and security at software level thereby reducing the latency. It also provides thorough knowledge and understanding about data communication at software level with VMM. The performance evaluation and feasibility study of security in FLRSC against three-layered approach is proven over 232 blocks of data with 98% accuracy. Practical implications and contributions to the growing knowledge base are highlighted along with directions for further research.
As new applications of cloud data management system (CDMS) such as online games, cooperation edit, social network, and so on, are increasing, transaction processing capabilities for CDMS are required. Several transaction processing methods for cloud data management system (CDMS) have been proposed. However, existing transaction processing methods have some problems. Some of them provide limited transaction processing capabilities. Some of them are hard to be integrated with existing CDMSs. In this paper, we proposed a new concurrency control method to support transaction processing capability for CDMS to solve these problems. The proposed method was designed and implemented based on Spark, an in-memory distributed processing framework. It uses RDD (Resilient Distributed Dataset) model to provide fault tolerant to data in the main memory. In our proposed method, database stored in CDMS is loaded to main memory managed by Spark. The loaded data set is then transformed to RDD. In addition, we proposed a multi-version concurrency control method through immutable characteristics of RDD. Finally, we performed experiments to show the feasibility of the proposed method.
Detection and localization of a slow and quiet target in shallow water environments is a challenging problem for which it is well known that snapshot is deficient because of a fast and strong interferer. This paper presents waveguide interference filtering technique that mitigate strong interferer problems in adaptive matched field processing. MCM (multiple constraint method) based on NDC (null direction constraint) has been proposed for new spatial interferer filter. MCM-NDC using replica force a interferer component to be filtered through CSDM (cross-spectral density matrix). This filtering have an effect on sidelobe reduction and restoring of signal gain of a quiet target. This technique was applied to a simulation on Pekeris waveguide and vertical array data from MAPLE03 (matched acoustic properties and localization experiment) in the East Sea and was shown to improve SBNR (signal-to-background-and-noise ratio) over the standard MVDR (minimum-variance distortionless response) and NSP (null space projection) technique.
A new fast algorithm for travel time calculation using mono-chromatic one-way wave equation was developed based on the delta function and the logarithms of the single frequency wavefield in the frequency domain. We found an empirical relation between grid spacing and frequency by trial and error method such that we can minimize travel time error. In comparison with other methods, travel time contours obtained by solving eikonal equation and the wave front edge of the snapshot by the finite difference modeling solution agree with our algorithm. Compared to the other two methods, this algorithm computes travel time of directly transmitted wave. We demonstrated our algorithm on migration so that we obtained good section showing good agreement with original model. our results show that this new algorithm is a faster travel time calculation method of the directly transmitted wave for imaging the subsurface and the transmission tomography.
As the network and electronic devices have been developed rapidly, the influences the web exerts on our daily lives have been increasing. Information created on the web has been playing more and more essential role as the important records which reflect each era. So there is a strong demand to archive information on the web by a standardized method. One of the methods is the snapshot strategy, which is crawling the web contents periodically using automatic software. But there are two problems in this strategy. First, it can harvest the same and duplicate contents and it is also possible that meaningless and useless contents can be crawled due to complex IT skills implemented on the web. In this paper, we will categorize the problems which can emerge when crawling web contents using snapshot strategy and present the possible solutions to settle the problems through the technical aspects by crawling the web contents in the public institutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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