In applications such as a traffic management system, analysis using a spatial hierarchy of a spatial data warehouse and a simple aggregation is required. Over the past few years, several studies have been made on solution using a spatial index. Many studies have focused on using extended R-tree. But, because it just provides either the current aggregation or the total aggregation, decision support of traffic policy required historical analysis can not be provided. This paper proposes hybrid index based on extended aR-tree for the spatio-temporal aggregation. The proposed method supports a spatial hierarchy and the current aggregation by the R-tree. The sorted hash table using the time structure of the extended aR-tree provides a temporal hierarchy and a historical aggregation. Therefore, the proposed method supports an efficient decision support with spatio-temporal analysis and is Possible currently traffic analysis and determination of a traffic policy with historical analysis.
This study is aimed to validate errors for detected suspicious temperature data using various quality control procedures for 61 weather stations in the Republic of Korea. The quality control algorithms for temperature data consist of four main procedures (high-low extreme check, internal consistency check, temporal outlier check, and spatial outlier check). Errors of detected suspicious temperature data are judged by examining temperature data of nearby stations, surface weather charts, hourly temperature data, daily precipitation, and daily maximum wind direction. The number of detected errors in internal consistency check and spatial outlier check showed 4 days (3 stations) and 7 days (5 stations), respectively. Effective and objective methods for validation errors through this study will help to reduce manpower and time for conduct of quality management for temperature data.
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.
In this paper, we investigate various factors that are relevant to design and implementation of an integrated management system for various speech corpora. The purpose of this paper is to manage an integrated management system for various kinds of speech corpora necessary for speech research and speech corpora consrtructed in different data formats. In addition, ways are considered to allow users to search with effect for speech corpora that meet various conditions which they want, and to allow them to add with ease corpora that are constructed newly. In order to achieve this goal, we design a global schema for an integrated management of new additional information without changing old speech corpora, and construct a web-based integrated management system based on the scheme that can be accessed without any temporal and spatial restrictions. And we show the steps by which these can be implemented, and describe related future study topics, examining the system.
The use of remotely sensed data and geographic information system (GIS) to develop conservation-oriented watershed management strategies on Imha Dam, Korea, is presented. The change of land use for study area was analyzed using multi-temporal Landsat imagery. A soil loss model was executed within a GIS environment to evaluate watershed management strategies in terms of soil loss. In general, remotely sensed data provide efficient means of generating the input data required for the soil loss model. Also, GIS allowed for easy assessment of the relative erosion hazard over the watershed under the different land use change options. The soil loss model predicted substantial declines in soil loss under conservation-oriented land management compared to current land management for Imha Dam. The results of this study indicate that soil loss potential (5,782,829 ton/yr) on Imha Dam in 2003 is approximately 1.27 times higher than that (4,557,151 ton/yr) in 1989. This study represents the first attempt in the application of GIS technology to watershed conservation planning for Imha Dam. The procedures developed will contribute to the evolution of a decision support system to guide the land planning and dam management in Imha Dam.
Journal of Wellbeing Management and Applied Psychology
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v.5
no.1
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pp.1-7
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2022
Purpose: This study aimed to investigate spatial and temporal features of motor control in an individual with hemiparesis during the curvilinear gait (CG) and proposed an exercise guideline. Research design, data and methodology: An individual aged 63 with hemiparesis by stroke disease was participated in the study. Autoencoder (AE) was used to extract four motor modules from eight muscle activities of the paretic leg during CG. After extraction, each module of four modules was operationally defined by numbering from M1 to M4 according to spatial and temporal features and compared with results reported in a previous study. Results: As a result, an individual with hemiparesis had motor module problems related to difficulty of weight acceptance (module 1), compensation for the weakness of ankle plantar flexor (module 2), a spastic synergistic pattern (module 3) and difficulty with transition from the swing to stance phase (module 4) in terms of spatial features. Also, a delayed activation timing of temporal motor module (module 2) related to the forward propulsion during CG was observed. Conclusions: Gait rehabilitation for the stroke will need to consider clinical significances in respect of the deterioration of motor module and provide the tailored approaches for each gait phase.
In this paper, the real scenario of water situation (e.g. water management, water availability and flooding) in an irrigated rice cultivation area in Suphanburi Province, Central-West Thailand is discussed together with the NDVI time series data. The result shown is derived by our classifier named 'Peak Detector Algorithm (PDA)'. The method discriminated 5 classes in terms of irrigation activities and cropping intensities, namely, Non-irrigated, Poorly irrigated - 1 crop/year, Irrigated - 2 crops/year, Irrigated - 3 crops/year and Others (no cultivation happens in a year or other land covers). The overall accuracy of all classified results (1999-2001) is around $77\%$ against independent ground truth data (general activities or function of an area). In the classified results, spatial and temporal inconsistency appeared significantly in the Western and Southern areas of Suphanburi. The inconsistency resulted mainly by anomaly of rainfall pattern in 1999 and their temporal irrigation activity. The algorithm however, was proved that it could detect actual change of irrigation status in a year.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.6
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pp.49-60
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2021
BCSA (Bias-Correction and Stochastic Analog) is a statistical downscaling technique designed to effectively correct the systematic errors of GCM (General Circulation Model) output and reproduce basic statistics and spatial variability of the observed precipitation filed. In this study, the applicability of BCSA was evaluated using the ASOS observation data over South Korea, which belongs to the monsoon climatic zone with large spatial variability of rainfall and different rainfall characteristics. The results presented the reproducibility of temporal and spatial variability of daily precipitation in various manners. As a result of comparing the spatial correlation with the observation data, it was found that the reproducibility of various climate indices including the average spatial correlation (variability) of rainfall events in South Korea was superior to the raw GCM output. In addition, the needs of future related studies to improve BCSA, such as supplementing algorithms to reduce calculation time, enhancing reproducibility of temporal rainfall patterns, and evaluating applicability to other meteorological factors, were pointed out. The results of this study can be used as the logical background for applying BCSA for reproducing spatial details of the rainfall characteristic over the Korean Peninsula.
This paper mainly focuses on the research of the monitoring data about the total nitrogen (TN), total phosphorus (TP) of ten monitoring points of Hongze Lake in 28 years. Our study adopts the technical methods such as difference comparison, correlation analysis, Mann-Kendall, etc. to analyze the statistical characteristics, regional differences, and temporal and spatial variation condition of ten monitoring points of Hongze Lake in 1986-2013 as well as the reason for the time and space variation of TN and TP. The results show that the TN and TP of Hongze Lake change dramatically during the period of 1994-2004. In all the monitoring periods, TN and TP of the HZ5, HZ6, HZ7, HZ8 monitoring points in the estuary surrounding the Huaihe River are the highest, which suggests that TN and TP of Hongze Lake should not be ignored for the pollution along the Huaihe River. The TN concentration in the core area is the highest, but that in the development control area is the lowest. In most of the years, TN concentration is higher than 2 mg/L, and the water quality is V class and poor V class water quality in China's Environmental Quality Standards for Surface Water (GB3838-2002). TP concentration of the three areas is basically close, that is lower than 2 mg/L in most of the years, and the water quality is within the V class. The TN and TP concentration of Hongze Lake decreased and intensifying trend of eutrophication is controlled after 2004.
In this paper, we design and implement a distributed, moving objects management system for processing locations and sensor data from smart black boxes. The proposed system is designed and implemented based on Apache Kafka, Apache Spark & Spark Streaming, Hbase, HDFS. Apache Kafka is used to collect the data from smart black boxes and queries from users. Received location data from smart black boxes and queries from users becomes input of Apache Spark Streaming. Apache Spark Streaming preprocesses the input data for indexing. Recent location data and indexes are stored in-memory managed by Apache Spark. Old data and indexes are flushed into HBase later. We perform experiments to show the throughput of the index manager. Finally, we describe the implementation detail in Scala function level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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