Kim Seong Joon;Hong Seong Min;Lee Mi Seon;Lim Hyuk Jin
Proceedings of the KSRS Conference
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2004.10a
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pp.618-620
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2004
This paper explores the use of IKONOS imagery of 1 m resolution panchromatic (PAN) band and 4 m resolution multi-spectral (MS) band in the development of agriculturerelated data inventories. Three images (May 25, 2001, December 25, 2001, October 23, 2003) were used to obtain temporal distributions in crop cover characteristics such as rice, pear, grape, red pepper, corn, barley, garlic and surface water cover of reservoir with field investigations. The availability and cost problems are expected to solve by KOMPSAT-2 that is scheduled to launch in 2005. The capability of KOMPSAT-2 image for crop and rural water resources management will increase by accumulating temporal data inventories as a database.
Recently, there have been various research efforts to develop strategies for accelerating OLAP operations on huge amounts of spatio-temporal data. Most of the work is based on multi-tree structures which consist of a single R-tree variant for spatial dimension and numerous B-trees for temporal dimension. The multi~tree based frameworks, however, are hardly applicable to spatio-temporal OLAP in practice, due mainly to high management cost and low query efficiency. To overcome the limitations of such multi-tree based frameworks, we propose a new approach called Hilbert Cube(H-Cube), which employs fractals in order to impose a total-order on cells. In addition, the H-Cube takes advantage of the traditional Prefix-sum approach to improve Query efficiency significantly. The H-Cube partitions an embedding space into a set of cells which are clustered on disk by Hilbert ordering, and then composes a cube by arranging the grid cells in a chronological order. The H-Cube refines cells adaptively to handle regional data skew, which may change its locations over time. The H-Cube is an adaptive, total-ordered and prefix-summed cube for spatio-temporal data warehouses. Our approach focuses on indexing dynamic point objects in static spatial dimensions. Through the extensive performance studies, we observed that The H-Cube consumed at most 20% of the space required by multi-tree based frameworks, and achieved higher query performance compared with multi-tree structures.
Chang, Han Sub;Bae, Hey Ree;Son, Young Bae;Song, In Ho;Lee, Cheol Ho;Choi, Nam Geun;Cho, Kyoung Kyu;Lee, Young Gu
Agribusiness and Information Management
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v.3
no.1
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pp.11-22
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2011
This study describes the development of a web-based system that collects all data generated in the research conducted to set pre-harvest residue limits (PHRLs) for agricultural product safety control. These data, including concentrations of pesticide residues, limit of detection, limit of quantitation, recoveries, weather charts, and growth rates, are incorporated into a database, a regression analysis of the data is performed using statistical techniques, and the PHRL for an agricultural product is automatically computed. The development and establishment of this system increased the efficiency and improved the reliability of the research in this area by standardizing the data and maintaining its accuracy without temporal or spatial limitations. The system permits automatic computation of the PHRL and a quick review of the goodness of fit of the regression model. By building and analyzing a database, it also allows data accumulated over the last 10 years to be utilized.
The Geographic Information System (GIS) is a system that collects, stores, analyzes and processes geographic object data existing in space. The GIS is widely used in application fields related to geography such as city planning, land-register management, forest resources management, etc. The importance and necessity of the GIS have been well demonstrated, and therefore many studies on this system have been carried out. However, most of those studies have just treated geographic information as spatial information, but have not considered or have overlooked changes of spatial data dependent on time. For example, transportation information management and atmospheric phenomena forecast, have not exactly reflected the actual world which changes with the flow of time. In this thesis, a temporal GIS is established to effectively and precisely process information on space objects changing with time and a database is built up in reference to changes in water temperature and salinity. And the isotherm and isohaline forecast system implemented to support graphical tool.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.12
no.1
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pp.111-123
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2005
Many indexing methods were proposed so that process moving object efficiently. Among them, indexing methods like the 3D R-tree treat temporal and spatial domain as the same. Actually, however. both domain had better process separately because of difference in character and unit. Especially in this paper we deal with limited region such as indoor environment since spatial domain is limited but temporal domain is grown. In this paper we present a novel indexing structure, namely STS-tree(Separation of Time and Space tree). based on limited region. STS-tree is a hybrid tree structure which consists of R-tree and one-dimensional TB-tree. The R-tree component indexes static object and spatial information such as topography of the space. The TB-tree component indexes moving object and temporal information.
The purpose of this study is to analyze causation of Ecosystem service's trade-off(ES trade-off) and to establish baseline data for wise spatial planning and management. In order to understand why and how ES trade-off occurs, systems thinking and causal loops were employed. The causal loop of ecosystem service creation cycle includes profits quantification process, decision making process, spatial planning and management process, and ecosystem services creation process. The profits quantification process has a limitation that all ecosystem service categories were not included in profits quantification, because quantification method for cultural services is insufficient. These problems led to unequal discussion opportunity in decision making process. ES trade-off occurs through transition of ecosystem function in spatial scale and temporal scale. In spatial scale, land-use variation and resource-use variation contribute to change an ecosystem function for different ES category by spatial planning and management. In temporal scale, a change of an ecosystem function for different ES category is influenced by ecological succession, seasonal change and land cover variation, which are parameter from environmental features. This study presented that spatial planning and management should ecosystem service assessment in order to enhance balanced ecosystem services.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.05a
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pp.1272-1281
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2006
RFID 기술을 이용함으로써 얻을 수 있는 많은 장점으로 인하여, 공급망에서 발생하는 실시간 제품 정보를 수집하고 관리하기 위하여 RFID 기술이 도입되고 있다. 기존의 RFID 기반의 공급망 관리 시스템은 제품의 위치에 따른 가시성은 확보할 수 있지만, 제품의 모든 상태에 따른 가시성은 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 공급망 상의 제품 이동을 계획하고, 제품이 계획에 따라 이동할 때 발생하는 정보를 실시간으로 모니터링하고 통제할 수 있는 제품 상태 기반의 물류 통제 시스템을 설계하고 개발하였다. 이를 위해 본 연구에서는 첫째, 공급망에서 발생하는 제품 상태의 정의와 상태 변화의 흐름을 state chart로 표현하고, 둘째, 공급망에서의 폐쇄형관리 패러다임을 통한 제품 통제(감시 및 예외처리)를 정의하였으며, 셋째, Temporal data modeling을 통해 RFID 데이터 기반의 Database를 설계하고, 마지막으로, Publish/Subscribe 모델을 통해 효율적인 제품 상태 기반의 물류 통제 시스템 아키텍처를 설계하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.36-40
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2008
SIMS manages data for various spatial and non-spatial as integral management system to support space information administration environment and support several application works. Without being limited to spatial data that existent spatial Data Mining question language advances handling in this paper, did so that can find useful information from various data connected with automatically data collection, artificial satellite side upside service, remote sensing, GPS. Mobile Computing and data about Spatio-Temporal. Also, we designed spatial Data Mining query language that support a spatial Data Mining exclusive use system based on SIMS.
Jo, Eun-Hui;Kim, Yong-Geol;Lee, Hun-Sun;Jeong, Yeong-Eun;Jin, Seong-Il
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.3
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pp.603-614
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1999
As multimedia application services on high-speed information network have been rapidly developed, the need for the video information management system that provides an efficient way for users to retrieve video data is growing. In this paper, we propose a video data model that integrates free annotations, image features, and spatial-temporal features for video purpose of improving content-based retrieval of video data. The proposed video data model can act as a generic video data model for multimedia applications, and support free annotations, image features, spatial-temporal features, and structure information of video data within the same framework. We also propose the video query language for efficiently providing query specification to access video clips in the video data. It can formalize various kinds of queries based on the video contents. Finally we design and implement the query processing engine for efficient video data retrieval on the proposed metadata model and the proposed video query language.
The GloSea5 (Global Seasonal forecasting system version 5) is provided and operated by the KMA (Korea Meteorological Administration). GloSea5 provides Forecast (FCST) and Hindcast (HCST) data and its horizontal resolution is about 60km ($0.83^{\circ}{\times}0.56^{\circ}$) in the mid-latitudes. In order to use this data in watershed-scale water management, GloSea5 needs spatial-temporal downscaling. As such, statistical downscaling was used to correct for systematic biases of variables and to improve data reliability. HCST data is provided in ensemble format, and the highest statistical correlation ($R^2=0.60$, RMSE = 88.92, NSE = 0.57) of ensemble precipitation was reported for the Yongdam Dam watershed on the #6 grid. Additionally, the original GloSea5 (600.1 mm) showed the greatest difference (-26.5%) compared to observations (816.1 mm) during the summer flood season. However, downscaled GloSea5 was shown to have only a -3.1% error rate. Most of the underestimated results corresponded to precipitation levels during the flood season and the downscaled GloSea5 showed important results of restoration in precipitation levels. Per the analysis results of spatial autocorrelation using seasonal Moran's I, the spatial distribution was shown to be statistically significant. These results can improve the uncertainty of original GloSea5 and substantiate its spatial-temporal accuracy and validity. The spatial-temporal reproducibility assessment will play a very important role as basic data for watershed-scale water management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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