Li Jing Jing;Lee Dong-Wook;You Byeong-Seob;Oh Young-Hwan;Bae Hae-Young
한국멀티미디어학회논문지
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제9권12호
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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.
시간 데이타마이닝은 기존 데이타마이닝에 시간 개념을 추가하여 시간 속성을 가진 데이타로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만 묵시적이고 잠재적으로 유용한 시간 지식을 탐사하는 기술이다. 대표적 데이타마이닝 기법인 연관규칙과 분류기법은 실세계의 여러 응용분야에서 사용된다. 그러나 대부분의 데이타가 시간 속성을 포함함에도 불구하고 기존의 기법들은 시간 속성을 고려하지 않고 주로 정적인 데이타에 대한 지식 탐사만이 진행되었다. 그리고 시간 데이타에 대한 데이타마이닝 연구들은 데이타의 발생시점과 시간 제약조건을 추가한 지식 탐사에 중점을 두고 있어 데이타가 포함한 시간 의미나 시간 관계를 탐사하는데 부족하였다. 이 논문에서는 시간 클래스 연관규칙에 기반한 시간 연관적 분류기법을 제안한다. 이 기법은 분류규칙 생성을 위해서 연관적 분류에 시간 차원을 포함하여 확장한 시간 클래스 연관규칙에 의해 탐사된 규칙들을 적용하는 것이다. 그러므로 이 기법은 기존의 분류 기법들에 비해 더 유용한 지식탐사가 가능하다.
차세대 무선 인터넷의 킬러 어플리케이션으로 주목받고 있는 위치기반서비스는 시간에 따른 시공간 객체의 위치 및 영역 변화에 대한 분석 기능이 필수적이다. 시공간 데이터베이스 시스템은 대용량 시공간객체의 실시간 위치 정보를 효과적으로 저장하고 빠른 검색을 제공하는 시스템으로 그 필요성이 증가하고 있다. 또한, 시공간 데이터베이스 시스템에서는 시공간 객체의 비공간정보와 공간정보 및 시간정보를 통합 관리할 수 있고, 시간 정보와 관련된 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 시공간 데이터모델에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 시간 흐름에 따라 동적으로 변화하는 시공간 객체 정보들을 현재 시점의 상태와 과거의 변화 과정에 대한 정보를 효과적으로 관리할 수 있는 시공간 데이터 모델을 제안한다. 또한 제안하는 시공간 데이터 모델을 위한 다양한 시공간 연산을 설계하며, 시공간 데이터와 시공간 객체 연산의 무결성을 유지하기 위한 제약조건을 제시한다.
The purpose of this study is to observe how Korean learners with low (KL) and high (KH) English proficiency manifest English rhythm with respect to the relative temporal stability or temporal constraint of syllable. In this study, speech cycling task, repeating a short phrase with the series of beeps of same interval, was used to examine temporal distribution of stressed beats.
시공간 데이타베이스는 실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력정보를 동시에 제공함으로써 사용자에게 시공간 데이타에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 실세계에서 "임의의 질의 윈도우 영역에서 2001년 4월부터 8원까지 농경지당 뿌려진 농약의 평균은 얼마인가\ulcorner"와 같은 질의를 할 수 있다. 이러한 집계 질의는 시간과 공간에 대한 제약을 가지고 있다. 그러나 기존의 집계에 대한 연구는 시간 또는 공간에만 편중되어 시간과 공간 제약을 모두 가진 시공간 데이타에 직접 적용하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 시공간 특성을 가진 시공간 데이타 분석을 위한 시공간 집계 함수 stCOUNT, stSUM, stAVG, stMAX, stMIN를 제안한다. 아울러 제안된 시공간 집계함수론 적용한 부동산 관리 시스템을 통해 기존의 시간, 공간 집계함수가 분석하기 어려웠던 시공간 데이타에 대한 분석의 용이함과 응용 시스템에 맞는 질의 표현력의 개선 및 편리성을 제공함을 보였다 그리고 제안된 시공간 집계함수의 알고리즘의 성능 평가를 통해 알고리즘 성능의 타당성을 입증하였다.
전기비저항 모니터링은 지하 매질의 시간적 변화를 파악하기 위한 효과적인 물리탐사법이다. 전기비저항 모니터링은 최근 정교한 자동측정 장비와 통신기술의 발달에 힘입어 지하의 시공간적 물성변화의 탐지를 위하여 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 지하 매질의 의미있는 시공간적 변화대를 효과적으로 해석할 수 있는 4차원 역산 알고리듬을 개발하였다. 4차원 역산의 문제점인 시간축을 따른 지나친 평활화 제한 문제를 극복하기 위하여 자료오차에 대한 시공간 모델제한을 일정하게 유지하도록 라그랑지 곱수를 자동으로 조정하였다. 또한 강조 모델제한자를 도입하여 보다 선명하게 지하의 시공간 변화대를 영상화하고자 하였다. 시간경과 모델에 대한 수치자료에 대하여 개발된 4차원 역산을 수행하여 개발된 역산 알고리듬의 타당성을 검토하였다.
문제의 제약조건을 명확히 표현하고 휴리스틱 탐색에 의하여 스케쥴링을 형성하는 제약조건 중심의 스케쥴링 기법은 실세계의 스케쥴링 문제에 성공적으로 적용되어 왔다. 하지만, 기존의 제약조건 중심의 스케쥴링 연구에서 스케쥴링의 목적을 표현하고 최적화하는데 관련된 연구는 부족한 상황이다. 특히 비용 목적함수는 다양한 비즈니스 계획의 효과를 분석하는 기업의사결정에서 매우 중요 하다고 평가된다. 이 연구의 목적은 자원 용량이나 일시적인 제약조건을 만족하면서 지연비용 및 재고비용을 포함한 스케쥴링의 전체 비용을 명확하게 표현하고 최적화하는 것이다. 비용기반 스케쥴링 프레임워크에서, 동일한 작업 내에 일시적인 제약조건을 만들어 가면서 비용함수를 개선해 나가는 비용 전파 알고리즘을 제시하였다.
기상 응용의 경우 시간적, 자원적 한계 내에서도 의미 있는 결과를 도출해 제공해야 한다. 수많은 과거 데이터를 통한 예보는 시간적인 소요가 크며, 국지성 태풍 예보와 같은 재난 안전 관련 분석/예측의 경우에는 여전히 자원적 한계가 존재한다. 태풍 예보, 도로별 침수/홍수 지역 예측 서비스 등 시간 제약하에 결과를 도출해야 하는 경우와 제한적인 물리적 환경 조건으로 인해 발생하는 문제 없이 적합한 예보를 제공해야 한다. 본 논문에서는 시간적, 자원적 조건에서도 원활한 예보 서비스 제공을 위해 기상 및 기후 예측 응용을 분석한다. 격자 크게 따른 수행 시간 분석을 통해 격자 조절을 통해 시간적 제약 조건이 있는 경우에 대처할 수있음을 확인하였다. 또한 메모리 자원 조절을 통해 수행 시간을 분석하여 성능에 영향을 미치지 않는 최소 자원 조건을 확인하였으며 swap, mlock 분석을 통해 응용의 자원 사용 패턴을 확인하였다.
연속 영상으로부터 속도를 측정하는 많은 방법들은 영상에서 밝기 함수의 시간 경사와 공간 경사사이의 관계를 이용한다. 대부분의 경우에 있어서 이 관계만으로는 관측화소의 속도를 유일하게 결정할 수 없기 때문에 추가적인 제한이 필요하다. Horn과 Schunck는 영상에서 속도장은 smooth하게 변해야 한다는 제한을 제안하였다. 그러나 이 제한을 사용하며 운동 경계 부분에서 속도장이 흐려진다는 단점이 나타난다. 이와 같은 단점을 보완하기 위하여 Nagel은 영상의 밝기 함수가 적게 변하는 방향으로만 속도의 변화를 제한하는 방향성 smoothness 제한을 사용하였다. 한편 Paquin과 Dubois는 다른 형태의 제한, 즉 영상의 작은 영역내에서의 속도는 같다는 제한을 제안하였다. 그러나 이제한 역시 속도장의 큰 변화가 존재하는 운동 경계 부분에서는 적합하지 못하다. 우리는 영상에서 밝기 함수의 불연속에 관한 정보를 이용함으로써 위의 문제를 해결하기 위한 방법을 제안하고, 새로운 방법에 대한 실험 결과를 나타낸다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제1권4호
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pp.177-182
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2003
Conventional multilayer feedforward artificial neural networks are very effective in dealing with spatial problems. To deal with problems with time dependency, some kinds of memory have to be built in the processing algorithm. In this paper we show how the newly proposed Serial Input Neuron (SIN) convolutional decoders can be derived. As an example, we derive the SIN decoder for rate code with constraint length 3. The SIN is tested in Gaussian channel and the results are compared to the results of the optimal Viterbi decoder. A SIN approach to decode convolutional codes is presented. No supervision is required. The decoder lends itself to pleasing implementations in hardware and processing codes with high speed in a time. However, the speed of the current circuits may set limits to the codes used. With increasing speeds of the circuits in the future, the proposed technique may become a tempting choice for decoding convolutional coding with long constraint lengths.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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