Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.40
no.2
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pp.92-101
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1998
Location patterns of protected horticulture were analyzed using a multiple correspondence analysis(MCA). The analysis could be used in evaluating location suitability of protected horticulture. The location factors of the protected horticulture for MCA include land category, size of protected horticulture, land slope, topography, effictive soil depth, irrigation and drainage condition, distance from roads, and so forth. The results showed that there were three different location patterns of protected horticulture. The first pattern was characterized by their nearness to villages. The facilities of this pattern were mainly located near to residential area. The second pattern was of those found in plain area. The facilities of this pattern were large in scale and located in paddy field far from residential area. The facilities of the last pattern were small in scale and located on nonpaddy fields. They were mostly found in hilly or mountainous area.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.1
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pp.451-458
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2011
In order to provide the optimal location based services such as the optimal moving path search or the scheduling pattern prediction, the extraction of significant moving pattern which is considered the temporal and spatial properties of the location-based historical data of the moving objects is essential. In this paper, for the extraction of significant moving pattern we propose the location generalization method which translates the location attributes of moving object into the spatial scope information based on $R^*$-tree for more efficient patterning the continuous changes of the location of moving objects and for indexing to the 2-dimensional spatial scope. The proposed method generates the moving sequences which is satisfied the constraints of the time interval between the spatial scopes using the generalized spatial data, and extracts the significant moving patterns using them. And it can be an efficient method for the temporal pattern mining or the analysis of moving transition of the moving objects to provide the optimal location based services.
Many kinds of communication systems will be co-existed in the next generation communication environment. Location management will be one of the most important strategies in the future communication network. Whether the user gets the service in any kind of communication system, it is required to know the location of the user properly and manages this location information efficiently. In this paper, mobile IP and WCDMA systems are considered as next generation communication systems. We improve the performance of communication in heterogeneous networks adjusting the conventional region-based location management strategy in homogeneous network. This strategy can be adjusted dynamically to the communication system on the basis of packet-to-mobility ratio (PMR) in mobile IP system or call-to-mobility ratio (CMR) in WCDMA system, lots of different system parameters, and movement pattern of the user. This can be also based on the performance analysis with considering signaling cost and database access cost.
Moving pattern is as a kind of sequential pattern, which can be extracted from the large volume of location history data. This sort of knowledge is very useful in supporting intelligence to the LBS or GIS. In this paper, we proposed the continuous moving pattern mining approach in LBS platform and LBS Miner. The location updates of moving objects affect the set of the rules maintained. In our approach, we use the validity thresholds that indicate the next time to invoke the incremental pattern mining. The mining system will play a major role in supporting the various LBS solutions.
This paper presents a fast pattern tracking method using location prediction in cubemap video for 360-degree VR. A spherical cubemap frame has six face textures and searching a pattern is much slower than a flat image. To overcome the limitation, we propose a method of predicting the location of target pattern using Kalman filter and reducing the search area by considering only textures of predicted location. The experimental results showed that the proposed system is much faster than the previous method of searching all six faces and also gives accurate pattern tracking performance.
The hologram of an object contains the information of the object's depth distribution as well as the depth location of the object. However these pieces of information are blended together as a form of fringe pattern. This makes it hard to extract the depth location of the object directly from the hologram. In this paper, I propose a numerical method which separates the depth location information from the single-sideband hologram by gaussian low-pass filtering. The depth location of the object is extracted by numerical analysis of the filtered hologram. The hologram at the object's depth location is recovered by the extracted depth location.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.4
no.2
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pp.63-68
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2009
The location of mobile terminals in cellular networks is an important problem in the field of information technology with applications in resource allocation, location sensitive browsing, and emergency communications. Finding location estimation techniques that are robust to non-line of light (NLOS) propagation is a key problem in this area. Time of arrival (TOA) and pattern matching (PM) measurements can be made simultaneously by CDMA cellular networks at low cost. The different sources of errors for each measurement type cause TOA and PM measurements to contain independent information about mobile station (MS) locations. This paper combines the information of PM and TOA measurements to calculate a superior location estimate. The proposed location estimator is robust, provides lower error than the estimators based on the individual measurements, and has low implementation costs.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.27
no.3
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pp.59-74
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2002
This study investigates two basic operations of mobility management of PCNs (Personal Communication Networks), i.e., the location update and the paging of the mobile terminal. From the realistic consideration that a user either moves through several cells consecutively or stays in a cell with long time, we model the mobility pattern by introducing two types of CRT (Cell Residence Time). Mobility patterns of the mobile terminal are classified Into various ways by using the ratios of two types of CRT. Cost analysis is performed for distance-based and movement-based location update schemes combined with blanket polling paging and selective paging scheme. It is demonstrated that in a certain condition of mobility pattern and call arrival pattern, 2-state CRT model produces different optimal threshold and so, is more effective than IID ( Independently-Identically-Distributed) CRT model. An analytical model for the new CRT model is compact and easily extendable to the other location update schemes.
The purpose of this study is to analyze the sales area of gas stations to see the quality and the efficiencies of spatial distribution structure for petroleum products in Tae-jeon City. Location pattern of gas station is classified by factors of competitive facilities, transportation, population and landuse in Tae-jeon City. As a result, High profit pattern and low profit pattern is classified. The characteristics of the distribution pattern of gas station are that the while densely populated has a small sales area, the thinly populated region has huge ones. Location-allocation model is used in order to minimize the travel distance from consumer location to gas station and balance the spatial distribution of gas station in case studies. The result reveals that the model-based locations of gas stations are more dispersed and balanced in the whole Tae-jeon City compared with the actual location of gas stations. This study shows the characteristics and spatial distribution patterns of sales area and location in petroleum products distribution facilities.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.2
s.46
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pp.231-242
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2007
The existing pattern mining methods[1,2,3,4,5,6,11,12,13] do not use location generalization method on the set of location history data of moving object, but even so they simply do extract only frequent patterns which have no spatio-temporal constraint in moving patterns on specific space. Therefore, it is difficult for those methods to apply to frequent pattern mining which has spatio-temporal constraint such as optimal moving or scheduling paths among the specific points. And also, those methods are required more large memory space due to using pattern tree on memory for reducing repeated scan database. Therefore, more effective pattern mining technique is required for solving these problems. In this paper, in order to develop more effective pattern mining technique, we propose new location generalization method that converts data of detailed level into meaningful spatial information for reducing the processing time for pattern mining of a massive history data set of moving object and space saving. The proposed method can lead the efficient spatial moving pattern mining of moving object using by creating moving sequences through generalizing the location attributes of moving object into 2D spatial area based on $R^*$-Tree and Area Grid Hash Table(AGHT) in preprocessing stage of pattern mining.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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