시공간 데이터는 위도와 경도를 비롯한 위치정보를 포함한 데이터를 일컫는 말로 지리학적 시각화의 연구로 시공간 데이터를 분석하고 표현하는 방법에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 이 기술은 특정 공간에 시간을 두고 연속적 또는 이산적으로 발생하는 데이터로부터 패턴을 찾고 이를 분석하는 데 목표가 있다. 하지만, 이동 경로에 대한 정보가 없는 이산적인 시공간 데이터에서 데이터의 흐름을 시각화하는 것은 쉽지만은 않은 일이다. 본 논문에서는 커널밀도추정과 중력모델을 이용하여 이산적인 시공간 데이터로부터 벡터를 추출하고 이를 이용하여 사용자로 하여금 시공간 데이터에서 움직임과 경향을 분석할 수 있도록 시각화 하는 것에 목표를 두었다. 이를 뒷받침하기 위하여 트위터 데이터를 이용하여 이산적인 시공간 데이터를 시각화하고 분석하고자 한다.
In this paper, we offer a new technique to discover frequent spatiotemporal patterns from a moving object database. Though the search space for spatiotemporal knowledge is extremely challenging, imposing spatial and timing constraints on moving sequences makes the computation feasible. The proposed technique includes two algorithms, AllMOP and MaxMOP, to find all frequent patterns and maximal patterns, respectively. In addition, to support the service provider in sending information to a user in a push-driven manner, we propose a rule-based location prediction technique to predict the future location of the user. The idea is to employ the algorithm AllMOP to discover the frequent movement patterns in the user's historical movements, from which frequent movement rules are generated. These rules are then used to estimate the future location of the user. The performance is assessed with respect to precision and recall. The proposed techniques could be quite efficiently applied in a location-based service (LBS) system in which diverse types of data are integrated to support a variety of LBSs.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.294-298
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2015
In the United States, the completion of Construction Work Zone (CWZ) impact assessments for all federally-funded highway infrastructure improvement projects is mandated, yet it is regarded as a daunting task for state transportation agencies, due to a lack of standardized analytical methods for developing sounder Transportation Management Plans (TMPs). To circumvent these issues, this study aims to create a spatiotemporal modeling framework, dubbed "SWAT" (Spatiotemporal Work zone Assessment for TMPs). This study drew a total of 43,795 traffic sensor reading data collected from heavily trafficked highways in U.S. metropolitan areas. A multilevel-cluster-driven analysis characterized traffic patterns, while being verified using a measurement system analysis. An artificial neural networks model was created to predict potential 24/7 traffic demand automatically, and its predictive power was statistically validated. It is proposed that the predicted traffic patterns will be then incorporated into a what-if scenario analysis that evaluates the impact of numerous alternative construction plans. This study will yield a breakthrough in automating CWZ impact assessments with the first view of a systematic estimation method.
Spatiotemporal data mining represents the confluence of several fields including spatiotemporal databases, machine loaming, statistics, geographic visualization, and information theory. Exploration of spatial data mining and temporal data mining has received much attention independently in knowledge discovery in databases and data mining research community. In this paper, we introduce an algorithm Max_MOP for discovering moving sequences in mobile environment. Max_MOP mines only maximal frequent moving patterns. We exploit the characteristic of the problem domain, which is the spatiotemporal proximity between activities, to partition the spatiotemporal space. The task of finding moving sequences is to consider all temporally ordered combination of associations, which requires an intensive computation. However, exploiting the spatiotemporal proximity characteristic makes this task more cornputationally feasible. Our proposed technique is applicable to location-based services such as traffic service, tourist service, and location-aware advertising service.
Objective: Nonspecific low back pain (NS-LBP) causes pain and disability, affecting the neuromuscular system and altering gait patterns. The purpose of this study is to investigate the effect of improvement of low back pain symptoms through physical therapy on foot pressure and spatiotemporal gait parameters. Design: A pilot study. Methods: Participants received manual therapy and supervised therapeutic exercise, which consisted of 12 sessions for 6 weeks. Participants were assessed for pain intensity (a numeric pain rating scale), disability index (oswestry disability index), and spatiotemporal gait parameters before and after intervention. Wilcoxon signed rank test was used to analyze the before-and-after differences in a single group. Results: All seven NS-LBP patients completed the study without dropout. After six weeks of physical therapy, the numeric pain rating scale and oswestry disability index showed significant improvement (Z= -2.388, P=0.017). There was no significant improvement in both static and dynamic conditions in foot pressure (P>0.05). However, in the spatiotemporal gait parameters, there were significant differences in all variables except the right stance phase and left mid stance (P<0.05). Conclusions: In our pilot study, 12 sessions of physical therapy in NS-LBP patients improved gait quilty in spatiotemporal gait parameters. Similarly, it has resulted in clinically positive improvements in pain and disability.
현재의 이동객체를 기반으로 하는 다양한 시공간 응용환경에서의 서비스 지원 시스템 개발을 위하여 중요한 문제 중의 하나는 방대한 이동객체의 위치 이동 데이터로부터의 의미 있는 지식인 시공간 이동 패턴을 탐사하는 것이다. 이를 위하여 시간적 위상관계, 공간적 위상관계 그리고 시공간적 위상관계에 대한 접근이 지식 탐사를 위하여 고려되어야 한다. 이 논문에서는 효율적인 시공간 이동 패턴 탐사 기법인 MPMine 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법은 시간 제약조건과 공간 제약조건 등을 함께 괴려하며 또한 공간 위상 연산인 contain()을 이용한 공간 개념화를 수행할 수 있다. 제안한 기법은 기존의 일반적인 시간 패턴 탐사 기법과 달리 이동객체 데이터 집합으로부터 위치 및 일반화를 통하여 탐색 공간을 줄일 수 있어 효율적으로 유용한 이동 패턴을 탐사할 수 있다.
이 연구는 국내 우편물량 감소와 우편사업 경쟁력 강화를 위하여 GIS 및 시공간 마이닝 기술을 이용한 GIS 기반의 새로운 우편 마케팅 기법을 제안한다. 홍보를 원하는 기업체에게 의미 있고 정확한 마케팅 정보 제공을 위해서 Geo-Lifestyle 군집화를 적용한 인구 사회학적 마켓 세분화 기법과, 시간 공간 차원의 다차원적 분석을 통한 시공간 구매 소비 성향 예측 기법을 제안하였다. Geo-Lifestyle 군집분석 및 시공간 큐브 마이닝의 평가를 위해서 강남구, 송파구 지역의 내부 외부데이터를 사용하였고, 실험결과 14개의 최적 마케팅 클러스터를 생성하였으며 구매 소비 성향 예측을 위한 시 공간 패턴을 추출하였다.
In this paper, we take into account a parasite-host system with reaction-diffusion. Firstly, we derive conditions for Hopf, Turing, and wave bifurcations of the system in the spatial domain by means of linear stability and bifurcation analysis. Secondly, we display numerical simulations in order to investigate Turing pattern formation. In fact, the numerical simulation discloses that typical Turing patterns, such as spotted, spot-stripelike mixtures and stripelike patterns, can be formed. In this study, we show that typical Turing patterns, which are well known in predator-prey systems ([7, 18, 25]), can be observed in a parasite-host system as well.
In this study, we investigated whether there is another amaranth GBSS isoform in an attempt to characterize the synthesis of amylose in the pericarp. We used I2/KI staining to analyze the temporal and spatial starch accumulation patterns during seed development. The spatiotemporal starch accumulation patterns in developing seeds were observed by staining with I2/KI. Starch granules were observed in the pericarp in the initial developmental stage (3 DAP). A few starch granules were detected in the perisperm in the early-late developmental stage (8 DAP), during which the pericarp starch contents rapidly decreased. Starch granules were distributed throughout the perisperm in the mid-late developmental stage (15 DAP). Similar results were reported for other cereal crops, including barley, rice, and sorghum. Starch granules in the pericarp are synthesized during the early seed developmental stages but are absent in mature seeds. We recently reported that starch deposits in the perisperm of developing amaranth seeds are detectable only after the initial developmental stage. Prior to this stage, the pericarp is the major site of starch deposition. A recent study suggested that GBSSII isoforms are responsible for amylose synthesis in pericarps.
위치 기반 장치의 발전과, GIS 기능의 확장 그리고 위치 정보기술들의 정확성과 가용성이 증가함에 따라서 위치 기반 서비스들의 새로운 영역에 대한 새로운 가능성이 나타나게 되었다. 데이터의 시간과 공간 형태에 따라서 정의되는 Relationship에 기인하여 시공간 데이터 마이닝 영역에서 공간에 대한 지식 검색이 증가할 경우 매우 큰 문제에 직면한다. 이 논문에서는 모바일 환경에서 시공간 패턴 마이닝을 위한 알고리즘들을 제안한다. 이동 패턴들은 All_MOP와 Max_MOP 두 개의 알고리즘을 활용하여 생성된다. 이 알고리즘들은 먼저 모든 빈발 패턴들을 탐사한 후 오직 최대의 빈발 패턴만을 탐사한다. 아울러, 제안한 기법과 기존의 DFS_MINE 기법의 수행 시간 비교를 통하여 제안한 기법이 수행시간에서 다소 우수한 것을 나타낸다. 이러한 제안접근법은 관광 서비스, 교통 서비스 등과 같은 위치 기반 서비스 등에 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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