Recently, the TPR-tree has been proposed to support spatio-temporal queries for moving objects. Subsequently, various methods using the TPR-tree have been intensively studied. However, although the TPR-tree is one of the most popular access methods in spatio-temporal databases, any cost model for the TPR-tree has not yet been proposed. Existing cost models for the spatial index such as the R-tree do not accurately ostinato the number of disk accesses for spatio-temporal queries using the TPR-tree, because they do not consider the future locations of moving objects. In this paper, we propose a cost model of the TPR-tree for moving objects for the first time. Extensive experimental results show that our proposed method accurately estimates the number of disk accesses over various spatio-temporal queries.
This paper considers a duopoly where switching costs exist. The analysis proves that temporal price reductions can be pure strategy equilibrium where firms earn more profit than in a regular price strategy. Greater profits result from price discrimination in temporal price reductions. The equilibrium is contrasted with previous studies, which explain temporal price reductions as a result of mixed strategy. In a given model with an assumption about forming switching cost, firms can control their range of loyal consumers by properly setting their regular and promotional prices. The model shows that temporal price reduction tends to raise the regular price and decrease the range of loyal consumers.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.7
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pp.3239-3267
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2018
Image and video dehazing is a popular topic in the field of computer vision and digital image processing. A fast, optimized dehazing algorithm was recently proposed that enhances contrast and reduces flickering artifacts in a dehazed video sequence by minimizing a cost function that makes transmission values spatially and temporally coherent. However, its fixed-size block partitioning leads to block effects. The temporal cost function also suffers from the temporal non-coherence of newly appearing objects in a scene. Further, the weak edges in a hazy image are not addressed. Hence, a video dehazing algorithm based on well designed spectral clustering is proposed. To avoid block artifacts, the spectral clustering is customized to segment static scenes to ensure the same target has the same transmission value. Assuming that edge images dehazed with optimized transmission values have richer detail than before restoration, an edge intensity function is added to the spatial consistency cost model. Atmospheric light is estimated using a modified quadtree search. Different temporal transmission models are established for newly appearing objects, static backgrounds, and moving objects. The experimental results demonstrate that the new method provides higher dehazing quality and lower time complexity than the previous technique.
As Temporal DataBase Systems(TDBSs) manages both the historical versions and the current version of each data item, a temporal transaction may access more data records than atransaction in traditional database systems. Hence, the concurrency control subsystem of temporaldatabase management system should be able to correctly and efficiently detect actual conflicts amongconcurrent temporal transactions while the cost of detecting conflicts is maintained in low levelwithout detecting false conflicts which cause severe degradation of system throughput.In this paper, Two-Level Conflict Detection(TLCD) scheme is proposed for efficient conflictdetection between concurrent temporal transactions in TDBs. In the proposed TLCD scheme, sincechecking conflict between concurrent temporal transactions is performed at two levels, i, e., logicallevel and physical level, conflicts between concurrent temporal transactions are efficiently and correctlydetected,Furthermore, we also evaluate the performance of the proposed TLCD scheme with those oftraditional conflict detection schemes, logical-level conflict detection scheme and physical-level conflictdetection scheme by simulation approach, The result of the simulation study shows that the proposedTLCD scheme outperforms the previous conflict detection schemes with respect to the averageresponse time.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.9C
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pp.712-719
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2008
Temporal error concealment indicates the algorithm that restores the lost video data using temporal correlation between previous frame and current frame with lost data. It can be categorized into the methods of block-based and pixel-based concealment. The proposed method in this paper is for pixel-based temporal error concealment using affine transform. It outperforms especially when the object or background in lost block has geometric transform which can be modeled using affine transform, that is, rotation, magnification, reduction, etc. Furthermore, in order to maintain good performance even though one or more motion vector represents the motion of different objects, we defines a cost function. According to cost from the cost function, the proposed method adopts affine error concealment adaptively. Simulation results show that the proposed method yields better performance up to 1.9 dB than the method embedded in reference software of H.264/AVC.
In this paper, I makes some critical comments on the temporal single-system interpretation (TSSI) of Marxian value theory. The first concerns the claim that the Fundamental Marxian Theorem (FMT) holds within the TSSI under completely general conditions. Based on the idea that the nominal profit does not well fit the FMT, the TSSI proponents suggest that more relevant for proving the TSSI FMT is the real profit, defined by deflating the output prices. In contrast, I propose a more general approach where three possible concepts of profit are all considered, in which case the result is that whether the FMT holds within the TSSI is indeterminate. Second, the refutation of the Okishio theorem presented in Kliman (1996) is critically examined, focusing on the criticism raised in the literature that the Kliman model ignores the cost-reduction criterion as for the technical change and therefore cannot be considered as an internal refutation of the Okishio theorem. Drawing upon the criticism, I explicitly incorporate the cost-reduction criterion into the Kliman model and show that the continuous labor-saving technical change of the Kliman model is not necessarily cost-reducing and under certain conditions is cost-neutral or cost-raising.
We present our experiences with open-source spatio-temporal database systems for managing and analyzing big astronomical data acquired by wide-field time-domain sky surveys. Considering performance, cost, difficulty, and scalability of the database systems, we conduct comparison studies of open-source spatio-temporal databases such as GeoMesa and PostGIS that are already being used for handling big geographical data. Our experiments include ingesting, indexing, and querying millions or billions of astronomical spatio-temporal data. We choose the public VVV (VISTA Variables in the Via Lactea) catalogs of billions measurements for hundreds of millions objects as the test data. We discuss issues of how these spatio-temporal database systems can be adopted in the astronomy community.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.7
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pp.1756-1776
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2012
Wireless sensor networks (WSNs) are likely to be more prevalent as their cost-effectiveness improves. The spectrum of applications for WSNs spans multiple domains. In environmental sciences, in particular, they are on the way to become an essential technology for monitoring the natural environment and the dynamic behavior of transient physical phenomena over space. Existing sensor network query processors (SNQPs) have also demonstrated that in-network processing is an effective and efficient means of interaction with WSNs for performing queries over live data. Inspired by these findings, this paper investigates the question as to whether spatio-temporal and historical analysis can be carried over WSNs using distributed query-processing techniques. The emphasis of this work is on the spatial, temporal and historical aspects of sensed data, which are not adequately addressed in existing SNQPs. This paper surveys the novel approaches of storing the data and execution of spatio-temporal and historical queries. We introduce the challenges and opportunities of research in the field of in-network storage and in-network spatio-temporal query processing as well as illustrate the current status of research in this field. We also present new areas where the spatio-temporal and historical query processing can be of significant importance.
Mining frequent patterns in transaction databases, time-series databases, and many other kinds of databases has been studied popularly in data mining research. Most of the previous studies adopt an Apriori-like candidate set generation-and-test approach. However, candidate set generation is still costly, especially when there exist prolific patterns and/or long patterns. And calendar based on temporal association rules proposes the discovery of association rules along with their temporal patterns in terms of calendar schemas, but this approach is also adopt an Apriori-like candidate set generation. In this paper, we propose an efficient temporal frequent pattern mining using TFP-tree (Temporal Frequent Pattern tree). This approach has three advantages: (1) this method separates many partitions by according to maximum size domain and only scans the transaction once for reducing the I/O cost. (2) This method maintains all of transactions using FP-trees. (3) We only have the FP-trees of I-star pattern and other star pattern nodes only link them step by step for efficient mining and the saving memory. Our performance study shows that the TFP-tree is efficient and scalable for mining, and is about an order of magnitude faster than the Apriori algorithm and also faster than calendar based on temporal frequent pattern mining methods.
Constraint directed scheduling techniques, representing problem constraints explicitly and constructing schedules by constrained heuristic search, have been successfully applied to real world scheduling problems that require satisfying a wide variety of constraints. However, there has been little basic research on the representation and optimization of the objective value of a schedule in the constraint directed scheduling literature. In particular, the cost objective is very crucial for enterprise decision making to analyze the effects of alternative business plans not only from operational shop floor scheduling but also through strategic resource planning. This paper aims to explicitly represent and optimize the total cost of a schedule including the tardiness and inventory costs while satisfying non-relaxable constraints such as resource capacity and temporal constraints. Within the cost based scheduling framework, a cost propagation algorithm is presented to update cost information throughout temporal constraints within the same job.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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