• 제목/요약/키워드: Tree data

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Tree 구조를 이용한 전철급전시스템의 신뢰도 평가 (Reliability Assessment of Railway Power System by using Tree Architecture)

  • 차준민;구본희
    • 전기학회논문지
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    • 제59권1호
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    • pp.9-15
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    • 2010
  • As catenary supply electric power directly to the railway system, it is very important to prevent an accident of a catenary for appropriate train operation. This paper proposed the assessment the outage data for "British Catenary Safety Analysis Report" and Korean data to compare the reliability of the railway system. The analyzed data were applied to Event Tree and Fault Tree algorithm to calculate the reliability indices of railway system. Event tree is created and gate results of fault tree analysis are used as the source of event tree probabilities. Fault tree represents the interaction of failures and basic events within a system. Event Tree and Fault Tree analysis result is helpful to assess the reliability to interpreted. The reliability indices can be used to determine the equipment to be replaced for the entire system reliability improvement.

계절별 항공라이다 자료에 의한 수고 추정 (Estimation of Tree Heights from Seasonal Airborne LiDAR Data)

  • 전민철;정태웅;어양담;김진광
    • 한국측량학회지
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    • 제28권4호
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    • pp.441-448
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    • 2010
  • 본 논문은 계절별로 획득된 항공라이다 자료로부터 수고를 추정하여 수관울폐도와 자료융합에 따른 영향을 분석하였다. 수고추정은 수목에서 반사되는 신호(First Return : FR)와 지표에서 반사되는 신호(Last Return : LR)를 추출하고, 영상분할을 통해 수목개체를 가정하여 개체목별 수고를 획득하는 방법을 적용하였다. 계절별 자료를 통해 획득한 각 수고 자료와 융합자료로부터 획득한 수고의 결과를 비교하였으며, 수고측정기를 사용하여 현지 측정을 하여 정확성을 비교하고, 항공라이다를 통해 획득한 자료들을 융합한 결과에 대한 그 활용성을 검토하였다. 실험 결과, 수목개체를 위한 영상분할 결과는 0.5미터 점군간격보다 1미터 간격이 현지조사 결과와 가까웠으며, 수목고의 경우 각 계절별 자료보다 융합자료를 활용한 결과가 현지 측정 결과에 접근하고 있음을 알 수 있었다.

1H*-tree: 데이터 스트림의 다차원 분석을 위한 개선된 데이터 큐브 구조 (1H*-tree: An Improved Data Cube Structure for Multi-dimensional Analysis of Data Streams)

  • 심상예;정우상;이연;신승선;이동욱;배혜영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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    • pp.332-335
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    • 2008
  • In this paper, based on H-tree, which is proposed as the basic data cube structure for multi-dimensional data stream analysis, we have done some analysis. We find there are a lot of redundant nodes in H-tree, and the tree-build method can be improved for saving not only memory, but also time used for inserting tuples. Also, to facilitate more fast and large amount of data stream analysis, which is very important for stream research, H*-tree is designed and developed. Our performance study compare the proposed H*-tree and H-tree, identify that H*-tree can save more memory and time during inserting data stream tuples.

공원수목관리정보체계 구축 및 활용 (Development and Application of the Park Tree Management Information System)

  • 이규석;김광식;황국웅;심경구
    • 한국조경학회지
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    • 제21권3호
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    • pp.89-98
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    • 1993
  • It is necessary for the park tree manager to have the current information about the status of trees, which can help him with right decisions. However, there are many problems in the existing management method such as huge amount of data, tedious work, and the difficult update work due to the lack of necessary data or the inappropriate data record and management method. The sole use of database management system(DBMS) cannot slove these problems because it cannot handle graphic data based on the locational information. So, it is imperative for the park manager to have locational data as well as attribute data of the park tree concerned. Therefore, the purpose of this study is to develop the personal computer-based, user friendly park tree management information system, which deals with attribute data(DBMS) and graphic data(using the CAD) together within the integrated environment. The park tree management information system developed in this study provides a complete operating environment for data input, update, query, delete, and retrieve. The major advantages of this system are as follows: 1) To search the location and distribution of trees. 2) To record, store, and manage data easily. 3) When the manager is changed, delivery of the park tree work is convenient. 4) The system can help the manager with the correct information for the efficient park tree management.

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Statistical Analysis of Electrical Tree Inception Voltage, Breakdown Voltage and Tree Breakdown Time Data of Unsaturated Polyester Resin

  • Ahmad, Mohd Hafizi;Bashir, Nouruddeen;Ahmad, Hussein;Piah, Mohamed Afendi Mohamed;Abdul-Malek, Zulkurnain;Yusof, Fadhilah
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제8권4호
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    • pp.840-849
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    • 2013
  • This paper presents a statistical approach to analyze electrical tree inception voltage, electrical tree breakdown voltage and tree breakdown time of unsaturated polyester resin subjected to AC voltage. The aim of this work was to show that Weibull and lognormal distribution may not be the most suitable distributions for analysis of electrical treeing data. In this paper, an investigation of statistical distributions of electrical tree inception voltage, electrical tree breakdown voltage and breakdown time data was performed on 108 leaf-like specimen samples. Revelations from the test results showed that Johnson SB distribution is the best fit for electrical tree inception voltage and tree breakdown time data while electrical tree breakdown voltage data is best suited with Wakeby distribution. The fitting step was performed by means of Anderson-Darling (AD) Goodness-of-fit test (GOF). Based on the fitting results of tree inception voltage, tree breakdown time and tree breakdown voltage data, Johnson SB and Wakeby exhibit the lowest error value respectively compared to Weibull and lognormal.

R-tree에서 Seeded 클러스터링을 이용한 다량 삽입 (Bulk Insertion Method for R-tree using Seeded Clustering)

  • 이태원;문봉기;이석호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제31권1호
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    • pp.30-38
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    • 2004
  • 지구 관측 시스템(EOSDIS)나 많은 수의 클라이언트를 추적하는 이동전화 서비스 등 많은 응용에서는 지속적으로 생겨나는 대량의 복잡한 데이타들을 보관하고 인덱싱하는 것이 매우 어려운 일이다. 다차원 데이타를 효과적으로 관리하기 위해 R-tree에 기반 한 인덱스 구조가 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 빠른 데이타 생성 속도를 따라잡으면서 대량 삽입을 통해 R-tree를 관리할 수 있는 seeded clustering이라는 확장성 있는 기법을 제안한다. 이 기법에서는 삽입할 대상 R-tree의 상위 k레벨의 구조를 활용하여 시드 트리를 만들어 삽입 데이타를 분류해 클러스터를 생성한다. 그리고 각 클러스터로부터 삽입 R-tree를 생성하고 이를 대상 R-tree에 한 번에 하나씩 삽입한다. 논문에서는 자세한 알고리즘과 함에 다양한 실험 결과를 보여준다. 실험 결과를 통해 seeded clustering을 이용한 대량 삽입이 기존의 대량 삽입 기법들과 비교해 삽입이나 질의 처리 모두에서 우수함을 알 수 있다.

센서 네트워크에서 에너지 효율과 충돌 회피를 위한 타임 트리 스케줄링 (A Time Tree Scheduling Scheme for Energy Efficiency and Collision Avoidance in Sensor Networks)

  • 이길흥
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권7호
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    • pp.962-970
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    • 2009
  • 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 데이터를 수집하고 스케줄링을 수행하는 방안을 제시한다. 각각의 센서 노드에서 베이스 노드로 데이터를 모으기 위해, 데이터 수집 타임 트리를 사용한다. 데이터를 베이스 노드로 전송하는 과정에서 충돌 확률을 줄이고 효율적인 에너지의 사용을 위해 타임 트리가 사용된다. 타임 트리는 베이스 노드가 루트이고, 각 센서 노드가 데이터를 전송하는 중계 노드 혹은 단말 노드가 된다. 트리내의 노드는 정해진 시간에 활성화하여 데이터를 보내고, 대기상태로 돌아가 에너지를 보존한다. 각각의 타임 트리는 서로 다른 활성 비율과 활성 시간을 갖는다. 제안 기법은 SMAC과 DMAC과 같은 다른 활성 기반의 매체 접근 프로토콜과 비교해서 더 좋은 에너지 효율과 데이터 도착율을 갖는다.

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Waste Database Analysis Joined with Local Information Using Decision Tree Techniques

  • Park, Hee-Chang;Cho, Kwang-Hyun
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국데이터정보과학회 2005년도 춘계학술대회
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    • pp.164-173
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    • 2005
  • Data mining is the method to find useful information for large amounts of data in database. It is used to find hidden knowledge by massive data, unexpectedly pattern, relation to new rule. The methods of data mining are decision tree, association rules, clustering, neural network and so on. The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud detection, data reduction and variable screening, category merging, etc. We analyze waste database united with local information using decision tree techniques for environmental information. We can use these decision tree outputs for environmental preservation and improvement.

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SQR-Tree : 효율적인 공간 질의 처리를 위한 하이브리드 인덱스 구조 (SQR-Tree : A Hybrid Index Structure for Efficient Spatial Query Processing)

  • 강홍구;신인수;김정준;한기준
    • Spatial Information Research
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    • 제19권2호
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    • pp.47-56
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    • 2011
  • 대표적인 트리 기반 공간 인덱스 구조는 크게 R-Tree와 같은 데이타 분할 기반 인덱스 구조와 KD-Tree와 같은 공간 분할 기반 인덱스 구조로 구분되며, 최근에는 이들의 장점을 결합한 하이브리드 인덱스 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존 연구에서는 공간 객체가 삽입되는 노드의 분할 경계 확장이 다른 이웃 노드에 연쇄적으로 전파되어 노드간 겹침이 증가하고 질의 처리 비용이 높아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 효율적인 질의 처리를 위한 하이브리드 인덱스 구조인 SQR-Tree를 제시한다. SQR-Tree는 크기를 갖는 공간 객체 처리에 적합하도록 Quad-Tree를 확장한 SQ-Tree(Spatial Quad-Tree)와 SQ-Tree의 리프 노드마다 연계되어 실제로 공간 객체를 저장하는 R-Tree가 결합된 인덱스 구조이다. SQR-Tree는 노드마다 하위 노드를 포함하는 MBR을 가지고 있기 때문에 노드의 분할 경계 확장이 독립적으로 이루어지도록 하여 노드간 겹침을 줄였다. 그리고 SQR-Tree에서 공간 객체는 분할된 데이타 공간마다 존재하는 여러 R-Tree에 분산 저장되며 SQ-Tree가 분할된 데이타 공간을 식별하는 기능을 수행한다. 따라서 공간 질의 처리시 질의 영역에 해당하는 R-Tree만 접근하면 되기 때문에 질의 처리 비용을 줄일 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 SQR-Tree의 우수성을 입증하였다.

빈발 패턴 트리 기반 XML 스트림 마이닝 (Frequent Patten Tree based XML Stream Mining)

  • 황정희
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제16D권5호
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    • pp.673-682
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    • 2009
  • 웹상에서 데이터 교환과 표현을 위한 표준으로 XML 데이터가 널리 사용되고 있으며 유비쿼터스 환경에서 XML 데이터의 형태는 연속적이다. 이와 관련하여 XML 스트림 데이터에 대한 빈발 구조 추출 및 효율적인 질의처리를 위한 마이닝 방법들이 연구되고 있다. 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우 기반으로 하여 XML 스트림 데이터로부터 최근 윈도우 범위에 속하는 데이터에 대한 빈발 패턴 구조를 추출하기 위한 마이닝방법을 제안한다. 제안된 방법은 XML 스트림 데이터를 트리집합 모델, XFP_tree로 표현하고 이를 이용하여 최근의 데이터에 대한 빈발구조 패턴을 빠르게 추출한다.