This research investigated the landscape characteristics of the skyline and the cognitive characteristics of Mt. Mudeung (1,186m) from various viewpoints. Mt. Mudeung, the representative landscape of Gwangju City, has been recognized as a natural landmark and theme of paintings. By analyzing the perspective from 32 points with a digital terrain model, some landscape indices of the skyline were derived and the relationships are discussed. Assessment of the semantic differential scale with 21 adjective variables and representativeness to 15 landscape photographs of the mountain were accomplished. 1. Through regression analysis of the skyline indices, significant relationships were found between them the angle from the visual axis and number of skyline jumps, the vertical angle fluctuation and number of jumps per degree, the visual depth fluctuation and vertical angle fluctuation of skyline, and between the vertical angle mean and number of jumps per degree. Meaningful relations were found between the number of jumps of skyline to number of jumps per degree and the angle from visual axis to visual distance. However, in the representative assessment no difference was found on the angle from visual axis of viewpoints. On the other hand, it seemed to relate representativeness with visual clarity based on visual distance. 2. We found 4 factors "familiarity", "fluctuation of skylines", "openness", and "feeling of texture" in the results of factor analysis of semantic differential assessment. When considering the results of assessment for representativeness, adjective words for familiarity and openness seemed to have a close assessment. Specifically, the research showed that the landscape representation was highly assessed in a view which could be seen from the higher parts to the lower part of hills. This result indicates that the management of viewpoints which could get a scene from intermediate to distant, and locating a high elevation is important. 3. In the picturesque expression of Mt. Mudeung, various impressions from the different points, a skyline based on the top of Mt. Mudeung and a mono structure by overlapping hills were common characteristics. These common characteristics were also partially found through the analysis of topographical landscape indices and landscape images. Therefore, the viewpoints for the representative landscape management should be selected in natural or open spaces.
스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.
서울의 이미지에 큰 영향을 주는 한강 스카이라인에 관한 관심이 높아지며, 한강 주변 아파트 단지재건축 계획에서 스카이라인 형태에 대한 고려가 중요해지고 있다. 서울시는 한강 연접부 아파트 높이 제한 기준을 없애고 대상지 특성에 맞는 적절한 높이를 계획해 유연하고 창의적인 스카이라인을 유도하고 있다. 그러나 기존 스카이라인 분석 방법은 구체적인 스카이라인 속성과 수준을 고려하지 않아, 새로운 서울의 스카이라인 계획을 위한 구체적인 선호 스카이라인 형태 제시에 한계가 있다. 또한, 디지털 트윈 3D 모델링 프로그램의 발전에도 아직까지 선호 형태를 반영하면서 도시 스카이라인을 효과적으로 관리할 수 있는 프로그램은 일부에 불과하다. 따라서, 본 연구에서는 도시 스카이라인을 효과적으로 관리할 수 있는 디지털 트윈 3D 모델링 프로그램 개발에 기여하고자 선호되는 스카이라인 형태 결정에 각 속성의 중요성을 평가할 수 있는 컨조인트 분석을 활용한다. 한강을 따라 위치한 재개발 계획이 있거나 곧 재개발이 들어가는 압구정 아파트 단지를 대상으로 한 선호 스카이라인 분석을 통해 본 연구는 디지털 트윈 3D 모델링 프로그램 개발을 위한 선호 스카이라인 형태의 기준을 제안한다. 또한, 이 개발 과정에서 컨조인트 분석이 유용한 방법으로 활용될 수 있음을 제안한다.
Related to the maximum vector problem, a skyline query is to discover dominating tuples from a set of tuples, where each defines an object (such as a hotel) in several dimensions (such as the price and the distance to the beach). A tuple, an instance of an object, dominates another tuple if it is equally good or better in all dimensions and better in at least one dimension. Traditionally, skyline queries are defined upon single-instance data or upon objects each of which is associated with an instance. However, in some cases, an object is not associated with a single instance but rather by multiple instances. For example, on a review website, many users assign scores to a product or a service, and a user's score is an instance of the object representing the product or the service. Such data is an example of multi-instance data. Unlike most (if not all) others considering the traditional setting, we consider skyline queries defined upon multi-instance data. We define the dominance calculation and propose an algorithm to reduce its computational cost. We use synthetic and real data to evaluate the proposed methods, and the results demonstrate their utility.
본 논문은 편의점, 까페 등의 창업시 많은 후보군들 사이에서 적절한 위치를 추천하는 서비스를 만들어보고자 수행되었다. 본 연구는 Skyline Query를 이용하여 사용자가 설정한 지점으로부터의 거리에 따른 예상이익을 도출해내고, MapReduce를 사용하여 많은 후보군들을 대상으로 이를 효율적으로 처리하도록 구현하였다. 본 연구의 방법을 사용하여 창업자가 설정한 한정적 자원 및 거리 제한 조건 안에서 최적의 위치를 손쉽게 추천해줄 수 있을 것이다.
본 논문은 평면상에 주어진 자료점의 집합 P로부터 질의 집합 Q에 대해 skyline을 성질을 만족하는 P의 부분집합을 찾는 알고리즘을 제시한다. 이 때 P의 점들 간의 우위는 Q의 점에서의 거리를 이용하여 판단하는데 이 논문에서는 두 점간의 거리를 $L_1$거리로 정의한다. 이와 같은 환경 하에서 |P|$\geq$|Q|라고 가정할 때 우리는 O(|P|log|P|) 시간에 모든 skyline을 찾는 알고리즘을 제시하였다.
다기준 의사결정 연구는 평가기준이 상이한 다수의 선호도로부터 최선의 대안을 찾는 방법으로 실시간 재난 탐지, 센서를 이용한 서식 모니터링 등의 응용환경에서 활용되어 왔다. 최근 유효시간 데이터 스트림 응용환경에서 각 객체들이 개개의 유효시간을 가지므로, 기존의 슬라이딩 윈도우보다 다기준 의사결정 방법, 즉 스카이라인 질의 수행에 더 많은 연산이 필요한다. 본 연구에서는 유효시간 데이터 스트림에서 스카이라인 질의를 수행하는 TI-Sky 알고리즘을 제시한다. 실시간 환경에서 새로운 객체가 생성되고 소멸되기까지 유효한 객체들을 관리하고 스카이라인 질의를 수행하기 위해 파티션단위의 시간 지배관계를 제시한다. 객체의 생성과 유효시간, 지배관계에 따라 시간지배관계를 갱신하며 다양한 방법으로 사멸객체를 제거하여 수행성능을 향상 시켰다. 실험을 통해 TI-Sky가 다양한 데이터 상에서 기존 연구보다 뛰어난 성능으로 스카이라인 질의를 수행하는 것을 증명하였다.
센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 비교를 요구하므로 인-네트워크 처리가 쉽지 않다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 Lazy 필터링 기법을 통한 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 필터를 미리 배포하지 않고 하위 노드로부터 기지국으로 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터 테이블(SFT)을 만들고 필터링을 수행한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 MFTAC 기법과 비교하였으며, 그 결과 평균 False Positive가 평균 53% 감소하였고, 네트워크 수명이 약 44% 증가하였다.
스카이라인 질의 처리는 센서 네트워크 응용에서 다차원 데이터를 효과적으로 활용할 수 있어서 그 역할이 중요하다. 센서 네트워크는 배터리 제약 사항을 가지고 있기 때문에, 센서 네트워크에서의 스카이라인에 관한 연구는 에너지 소비를 최소화 하는데 그 목표를 두고 있다. 이를 위해 기존연구에서 필터링 기법이 제안되었다. 하지만 기존 필터링 기법은 일회성 질의에 초점을 맞추고 있고, 상위 노드의 정보만을 활용하기 때문에 그 성능의 한계가 있다. 본 논문에서는 연속스카이라인 질의 처리를 위한 상향식 필터링 투플 선정 방법을 제안한다. 하위노드에서 생성된 이전 스카이라인 정보를 각 센서노드에 저장하고, 필터링 투플 선정에 활용함으로써 불필요한 데이터 통신을 감소시킬 수 있다, 이와 더불어 추가 필터링 투플을 선택할 때 사용될 수 있는 SFT(Support Filtering Tuple)방법을 제안한다. 센서 데이터의 경우, 이전 센싱된 데이터와 현재 데이터 간의 시간 관계성(temporal correlation)의 특징을 갖고 있다. SFT 방법은 저장된 과거 데이터를 기반으로 현재데이터를 예측하여 추가 필터링 투플을 선정하여 필터링 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방법들이 기존 방법에 비해 데이터 감소율과 총 통신량 측면에서 효율적임을 보여준다.
데이터베이스 분야에서 다수의 속성을 갖는 데이터의 효율적인 의사 결정을 지원하는 스카이라인 질의에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스카이라인 질의란 대량의 데이터에서 필요한 관심 정보를 검색할 때 모든 속성의 데이터를 탐색하지 않고 속성 내에 의미 있는 데이터만 탐색하는 것이다. 이와 같은 스카이라인 질의는 센서 네트워크에서 다양한 환경 및 상황정보를 수집하여 사용자에게 제공하기 위해 유용하게 활용할 수 있다. 그러나 기존의 스카이라인 선출 방식은 다차원 데이터에서 스카이라인 선출시 센서의 수와 차원이 증가함에 따라 비교 계산 횟수가 급격히 증가하며 또한 지배력이 큰 값에 의해 단일 속성으로도 의미 있는 값이 제외될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 싱크 노드로 부터 관심(interest) 질의를 하위 노드로 전송할 때 전체 데이터 중 일부 데이터들의 선호도(preference)를 판별할 수 있는 카테고리 기반 소속 함수(CMF : Category Based Member Function)를 함께 전송하여 스카이라인 선출 시 차원의 증가로 발생할 수 있는 비교 계산의 복잡성을 감소시키고 선호도 높은 우선순위 데이터를 처리하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능평가를 수행하였으며 그 결과 다차원의 센서 데이터 집합에서 데이터 검출 시 카테고리 기반 소속 함수를 기반으로 한 처리기법에서 시간 복잡도가 감소함을 보였으며 지배력이 큰 스카이라인으로부터 제외된 의미 있는 속성 값을 검출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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