IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권2호
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pp.76-84
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2017
This paper presents an efficient method for generating spatiotemporal images in order to detect leukocyte motion in microvessels. Leveraging the constraint that leukocytes move along the contour line of the blood vessel wall, our proposed method efficiently generates spatiotemporal images for leukocyte motion detection. To that end, translational motion caused by in vivo movement is first removed by a template matching method. Second, the blood vessel region is detected by an automatic threshold selection method in order to binarize temporal variance images. Then, the contour of the blood vessel wall is expressed via B-spline function. Finally, using the detected blood vessel wall's contour as an initial curve, the plasma layer for the most accurate position is determined in order to find the spatial axis via snake, and the spatiotemporal images are generated. Experimental results show that the spatiotemporal images are generated effectively through comparison of each step with three images.
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.
In this paper, we argue that new&renewable energy resources are difficult to be managed with GIS technology due to their spatiotemporal features, and suggest that spatiotemporal database and sensor network can be applied to the new&renewable energy management system as advanced technology. To give the motivated issues, we introduce and analyze the concept of the spatiotemporal database and sensor network, and the case studies in each applications.
These were two main purposes of this study. The first was to research the relevance between gross motor function measurement (GMFM) and the spatiotemporal parameters of gait in children with cerebral palsy. The second was to research the relevance between gross motor performance measure (GMPM) and the spatiotemporal gait parameters. Twelve children ($6.0{\pm}1.8$ years) with cerebral palsy participated in this study. GMFM and GMPM were performed and the spatiotemporal parameters of gait were measured by using WalkWay MG-1000. There were no significant correlations between the GMFM score and the stride length, step length, step width, cadence, and velocity (p>.05). The GMPM score also had no significant correlation with the spatiotemporal gait parameter (p>.05).
지금까지 시공간 객체를 다양한 관점에서 접근하여 표현하려는 많은 연구가 이루어졌다. 이 대부분의 연구는 GIS적 관점과 시간 데이터베이스 관점, 그리고 객체 지향적 관점 및 데이터타입 접근 방법으로 시공간 객체를 표현하고 있다. 시공간 객체는 공간 속성이 불연속적으로 변하는 객체, 위치 정보가 연속적으로 변하는 객체, 그리고 면적과 위치가 연속적으로 변하는 객체로 분류된다. 그러나 기존의 시공간 모델들은 한 종류의 객체에만 초점을 맞추고 있다. 따라서 이 논문에서는 유클리드 평면상에서 세가지 형태의 객체를 모두 표현할 수 있는 시공간 객체 모델을 제안한다. 이를 위해 유효시간 개념을 확장한 시간 모델과 함께 객체의 연속된 두 버전간의 관계성을 정의하여 이동 객체와 이력 객체 모두를 표현하는 방식을 사용한다. 여기서 제안하는 2차원 시공간 객체 모델은 개방형 GIS 명세서에서 제시하고 있는 2차원 공간 객체 모델을 따름으로써 표준 공간 모델과의 호환성을 보장한다.
In general, Independent component analysis (ICA) is a statistical blind source separation technique, used either in spatial or temporal domain. The spatial or temporal ICAs are designed to extract maximally independent sources in respective domains. The underlying sources for spatiotemporal data (sequence of images) can not always be guaranteed to be independent, therefore spatial ICA extracts the maximally independent spatial sources, deteriorating the temporal sources and vice versa. For such data types, spatiotemporal ICA tries to create a balance by simultaneous optimization in both the domains. However, the spatiotemporal ICA suffers the problem of source ambiguity. Recently, constrained ICA (c-ICA) has been proposed which incorporates a priori information to extract the desired source. In this study, we have extended the c-ICA for better analysis of spatiotemporal data. The proposed algorithm, i.e., constrained spatiotemporal ICA (constrained st-ICA), tries to find the desired independent sources in spatial and temporal domains with no source ambiguity. The performance of the proposed algorithm is tested against the conventional spatial and temporal ICAs using simulated data. Furthermore, its performance for the real spatiotemporal data, functional magnetic resonance images (fMRI), is compared with the SPM (conventional fMRI data analysis tool). The functional maps obtained with the proposed algorithm reveal more activity as compared to SPM.
Spatiotemporal phenomena are ubiquitous aspects of real world. In the spatial and temporal databases, integrity constraints maintain the semantics of specific application domain and relationship between domains when proceed update in the database. Efficient maintenance of data integrity has become a critical problem, since testing the validity of a large number of constraints in a large database and after each transaction is an expensive task. Especially, in spatiotemporal domain, data is more complex than traditional domains and very active. Additionally, it is not considered that unified frameworks deal with both spatial and temporal properties to handle integrity constraints. Therefore, there need a model to maintain integrity constraints in the unified frameworks and enforcement and management techniques in order to preserve consistence.
역학 분야에서 질병 자료들은 종종 시간과 공간에 따라 축적되고, 경우에 따라서는 이들 자료의 시간과 공간 상관성이 복잡한 경우가 존재한다. 이런 공간과 시간의 복잡한 상관구조 때문에, 질병 자료를 분석하기 위하여 최근에 베이지안 공간시간 분석 방법에 관한 연구가 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이런 공간시간 상관성이 있는 질병 자료를 분석하기 위한 공간시간 모델링에 관한 기본적인 개념을 소개하고, 베이지안 공간시간 모형들에 관해 소개하였다. 그리고, 국내 A형 간염 발생자 자료를 논문에서 소개된 통계 모형을 이용하여 분석하여, 공간시간 모형의 중요성을 제시하였다.
Kim, Hyoung-Gook;Shin, Seung-Su;Kim, Sang-Wook;Lee, Gi Yong
ETRI Journal
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제43권3호
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pp.538-548
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2021
This paper proposes an approach to improve the performance of no-reference video quality assessment for sports videos with dynamic motion scenes using an efficient spatiotemporal model. In the proposed method, we divide the video sequences into video blocks and apply a 3D shearlet transform that can efficiently extract primary spatiotemporal features to capture dynamic natural motion scene statistics from the incoming video blocks. The concatenation of a deep residual bidirectional gated recurrent neural network and logistic regression is used to learn the spatiotemporal correlation more robustly and predict the perceptual quality score. In addition, conditional video block-wise constraints are incorporated into the objective function to improve quality estimation performance for the entire video. The experimental results show that the proposed method extracts spatiotemporal motion information more effectively and predicts the video quality with higher accuracy than the conventional no-reference video quality assessment methods.
이 논문은 시공간 데이터의 통합된 연산을 위하여 공간 연산자와 시간 연산자의 경합 접속을 연구한다. 시공간 연산을 위한 통합 연구는 시공간 참조 메크로에 의한 시공간 위상관계 연산자의공통 사용을 의미한다. 또한 이 논문은 지형 객체의 이력 정보를 검색하는 이력 연산자와 시간관계 비교 연산자의 통합 알고리즘을 제안한다. 제안된 확장 알고리즘은 기존의 GIS(Geographic Information System) 공간 데이터베이스를 기반으로 구현되며, 아울러 시공간 질의표현의 예를 통해 평가된다. 여기서 연구된 시공간 연산자의 통합은 통일된 시공간 질의를 지원하는데 유용한 기반구조를 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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