Efficient data dissemination is one of the important subjects for sensor networks. High accessibility of the sensed data can be kept by deploying the data centric storage approach in which data is stored over the nodes in the sensor network itself rather than external storages or systems. The advantage of this approach is its direct accessibility in a real-time without the severe burden on delay and power dissipation on the data path to the external storages or systems. However, if the queries from many users are concentrated to the few nodes with data, then the response time could be increased and it could lead to the reduction of network life time by rapid energy dissipation caused by concentrated network load. In this paper, we propose a adaptive data centric storage scheme based on proxy trajectory (APT) mechanism. We highlight the data centric storage mechanism by taking account of supporting large number of users, and make it feasible to provide high-performance accessibility when a non-uniform traffic pattern is offered. Storing data around the localized users by considering spatial data-access locality, the proxy trajectory of APT provides fast response for the users. The trajectory, furthermore, may help the mobile users to roams freely within the area they dwell.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.12
no.3
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pp.256-262
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2012
Direct teaching of the industrial robot is a novel technique to easily teach manipulators. However, teaching data by human hand cannot help having large noise errors ranging from low to high frequency. To use teaching data, post-processing to correct the teaching trajectory is required. Here, a novel shape-based trajectory correction method to rebuild teaching data with the feature information of curvature and velocity is proposed. The proposed method is tested on square and circular objects.
Query applications based on nested data, the most commonly used form of data representation on the web, especially precise query, is becoming more extensively used. MapReduce, a distributed architecture with parallel computing power, provides a good solution for big data processing. However, in practical application, query requests are usually concurrent, which causes bottlenecks in server processing. To solve this problem, this paper first combines a column storage structure and an inverted index to build index for nested data on MapReduce. On this basis, this paper puts forward an optimization strategy which combines query execution service tree and frequent sub-query trajectory to reduce the response time of frequent queries and further improve the efficiency of multi-user concurrent queries on large scale nested data. Experiments show that this method greatly improves the efficiency of nested data query.
Li Jing Jing;Lee Dong-Wook;You Byeong-Seob;Oh Young-Hwan;Bae Hae-Young
Journal of Korea Multimedia Society
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v.9
no.12
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pp.1529-1541
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2006
Moving objects have been widely employed in traffic and logistic applications. Spatio-temporal aggregations mainly describe the moving object's behavior in the spatial data warehouse. The previous works usually express the object moving in some certain region, but ignore the object often moving along as the trajectory. Other researches focus on aggregation and comparison of trajectories. They divide the spatial region into units which records how many times the trajectories passed in the unit time. It not only makes the storage space quite ineffective, but also can not maintain spatial data property. In this paper, a spatio-temporal aggregation index structure for moving object trajectory in constrained network is proposed. An extended B-tree node contains the information of timestamp and the aggregation values of trajectories with two directions. The network is divided into segments and then the spatial index structure is constructed. There are the leaf node and the non leaf node. The leaf node contains the aggregation values of moving object's trajectory and the pointer to the extended B-tree. And the non leaf node contains the MBR(Minimum Bounding Rectangle), MSAV(Max Segment Aggregation Value) and its segment ID. The proposed technique overcomes previous problems efficiently and makes it practicable finding moving object trajectory in the time interval. It improves the shortcoming of R-tree, and makes some improvement to the spatio-temporal data in query processing and storage.
In recent, proliferation of mobile smart devices have led to big-data era, the importance of location-based services is increasing due to the exponential growth of trajectory related data. In order to process trajectory data, parallel processing platforms such as cloud computing and MapReduce are necessary. Currently, the researches based on MapReduce are on progress, but due to the MapReduce's properties in using batch processing and simple key-value structure, applying MapReduce framework for real time LBS is difficult. Therefore, in this research we propose a suitable system design on efficient indexing and search techniques for real time service based on detailed analysis on the properties of MapReduce.
A moving object has a various features that its spatial location, shape, and size are changed as time goes. In addition, the moving object has both temporal feature and spatial feature. It is one of the highly interested feature information in video data. In this paper, we propose an efficient content-based multimedia information retrieval system, so tailed ECoMOT which enables user to retrieve video data by using a trajectory information of moving objects in video data. The ECoMOT includes several novel techniques to achieve content-based retrieval using moving objects' trajectories : (1) Muitiple trajectory modeling technique to model the multiple trajectories composed of several moving objects; (2) Multiple similar trajectory retrieval technique to retrieve more similar trajectories by measuring similarity between a given two trajectories composed of several moving objects; (3) Superimposed signature-based trajectory indexing technique to effectively search corresponding trajectories from a large trajectory databases; (4) convenient trajectory extraction, query generation, and retrieval interface based on graphic user interface
In this paper, the design result of the trajectory-based air traffic analysis software which is going to be used to assess air-traffic efficiency in case that some modification's made in dynamic airspace configuration, is described. The software has been developed to make statistical data about air-traffic in Incheon FIR based on the RPL, and to analyze the airway utilization and controller workload using the trajectory modeling data which are derived from the aircraft type, cruise speed, cruise altitude, and routes and fixes in the RPL. Since it batch-processes the long-term trajectory data with other inputs such as airspace, route information and so on, it has the advantage of quickly predicting the traffic variation when some change in airspace and route information is made.
The wide application of various integrated location-based services (LBS social) and tourism application (app) has generated a large amount of trajectory space data. The trajectory data are used to identify popular tourist attractions with high density of tourists, and they are of great significance to smart service and emergency management of scenic spots. A hot spot analysis method is proposed, based on spatial clustering of trajectory stop points. The DBSCAN algorithm is studied with fast clustering speed, noise processing and clustering of arbitrary shapes in space. The shortage of parameters is manually selected, and an improved method is proposed to adaptively determine parameters based on statistical distribution characteristics of data. DBSCAN clustering analysis and contrast experiments are carried out for three different datasets of artificial synthetic two-dimensional dataset, four-dimensional Iris real dataset and scenic track retention point. The experiment results show that the method can automatically generate reasonable clustering division, and it is superior to traditional algorithms such as DBSCAN and k-means. Finally, based on the spatial clustering results of the trajectory stay points, the Getis-Ord Gi* hotspot analysis and mapping are conducted in ArcGIS software. The hot spots of different tourist attractions are classified according to the analysis results, and the distribution of popular scenic spots is determined with the actual heat of the scenic spots.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.11a
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pp.147-148
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2022
Recently, as a number of accidents occur while berthing ships, the need for safety measures for ship operation in ports is emphasized. In order to quantitatively analyze the contents of safety measures in Busan New Port, this study collected ship trajectory data,, and based on this data, applied a maritime artificial intelligence algorithm to analyze the trajectory pattern. As a result, the waypoint of the ship arriving and departing Busan New Port was derived and the operation pattern of the ship's speed and course was proposed.
We develop an automatic trajectory planning system (ATPS) for painting robots by proposing a new trajectory planning scheme. The new scheme considers geometric modeling, painting mechanics, and robot dynamics to output an optimal trajectory (in the sense of coating thickness and painting time) based on the CAD data describing the shape of objects, The new scheme is implemented in SUN/4 workstation to develop an ATPS for painting robots. To test the validity of the new scheme and to illustrate the developed system, numerous runs are performed and analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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