• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.4 no.3
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• pp.197-204
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• 2001

In order to increase the performance of spatial database systems, a spatial indexing method is necessary to manage spatial objects efficiently in both dynamic and static environments. A spatial indexing method considering a spatial locality is required to increase the retrieval performance. And the spatial locality is related to the location property of objects. The previous spatial indexing methods did not consider the circular location property of objects. In this paper, we introduce the CR-Tree that is a spatial index structure for clustering spatially adjacent objects in which a search space is constructed with the circular and linear domains. Using a spatial index structure considered a circular location property of objects, we show that high hit ratio and bucket utilization are increased through the simulation.

• Journal of Korea Game Society
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• v.10 no.5
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• pp.95-102
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• 2010

This paper proposes a parallel algorithm of the flocking behaviors using GPU. To do this, we used CUDA as the parallel processing architecture of GPU and then analyzed its characteristics and constraints. Based on them, the paper improved the performance by parallelizing to find the neighbors for an agent which requires the largest cost in the flocking behaviors. We implemented the proposed algorithm on GTX 285 GPU and compared experimentally its performance with the original spatial partitioning method. The results of the comparison showed that the proposed algorithm outperformed the original method up to 9 times with respect to the execution time.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.1
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• pp.66-74
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• 1999

A linear quadtree representation as a way to store a quadtree is efficient to save space compared with other representations. It , therefore, has been widely studied to develop efficient algorithms to execute operations related with quadtrees. In this paper, we present algorithm to find neighbor blocks of binary images represented by linear quadtrees, using three-dimensional n${\times}$n${\times}$n processors on RMESH(Reconfigurable MESH). Pur algorithm have O(1) time complexity.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.61-62
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• 2007

본 논문에서는 도로 네트워크 데이터베이스에서 k-최근접 이웃 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안에 대하여 논의한다. 네트워크 거리는 삼각형 부등식 성질(triangular inequality property)을 만족하지 못하므로 기존의 기법들은 네트워크 거리를 기반으로 하는 인덱스를 사용하지 않았다. 이러한 기법들은 질의 처리 시 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 사전 계산된 네트워크 거리를 이용하는 또 다른 기법은 저장 공간의 오버헤드가 크다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제점들을 동시에 해결하기 위하여 객체들 간의 네트워크 거리를 근사하여 객체들에 대한 인덱스를 구축하고, 이를 이용하여 k-최근접 이웃 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 실제 도로 네트워크를 이용한 정확도 검증 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.20 no.2
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• pp.91-100
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• 2020

Life-and-death problem in Go is a fundamental problem to be overcome for implementing a computer Go. To solve it, an important consideration is to find out who surrounds or is surrounded between black and white players. To figure out the boundary between black and white groups, we applied an influence function and a contour tracing algorithm. We found that applying the Moore-neighbor tracing among various contour tracing algorithms can create boundaries, and also suggested the possibility of tremendously reducing the search space of a game tree.

• Proceeding of Spring/Autumn Annual Conference of KHA
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• 2002.11a
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• pp.241-247
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• 2002

The purpose of this study is to investigate Residents' Neighborship in the Habitat Housing. It is also aimed to promote the community and community sense. Questionary methods and Direct interview were used for the survey of residents in the Habitat Housing. SPSS 10.0 program use for a statistical analysis. Most of the low-income bracket residential district has few public spaces. Habitat residential areas also have difficulties in taking various spaces because of the small scale and few people. According to the answer to the questions about Habitat residential problems, many people need public spaces. Consequently, multipurpose spaces must be made for the Habitat residents' neighborship and their good lives.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.26 no.3
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• pp.561-568
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• 2015

In this study we predict apartment prices per unit in Daegu-Gyeongbuk areas by spatial lag and spatial error models, both of which belong to so-called spatial regression model. A spatial weight matrix is constructed by k-nearest neighbours method and then the models for the apartment prices in March, 2012 are fitted using the weight matrix. The apartment prices in March, 2013 are predicted by the fitted spatial regression models and then performances of two spatial regression models are compared by RMSE (root mean squared error), RRMSE (root relative mean squared error), MAE (mean absolute error).

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.35 no.4
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• pp.599-619
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• 2000

본 연구는 지난 30여 년 동안 두 번의 신도시개발 정책으로 인하여 이원적 도시구조를 지니게 된 성남시의 차별적 생성과 변화를 행위주체자로서 여성을 선택하여 그들의 생활세계-생활사, 사회.경제적 배경, 지역정체성, 지역사회의 관계, 일상과 생활공간-를 통하여 공간과 사회와의 관계에서 경험적으로 입증하고자 하였다. 그 결과 성남시는 차별성을 지닌 두 지역사회를 생성하게 되었으며, 각 장소의 행위주체자(여성)의 생활세계에 있어서도 차별적 특성을 나타내어 기존시가지 주부들은 신시가지에 <가까이 하려는> 경향을, 신시간지 주부들는 <구별짓기>의 경향을 나타내고 있었다. 또한 전업주부의 일상생활을 통해서 볼 때 기존시가지의 경우에는 오전에는 주로 부업활동에, 오후에는 주변 이웃과의 교제활동을 주로 함으로써 자신의 거주지를 생산현장으로서의 공간으로 형성해 가고 있는 반면 신시가지 주부들은 오전에는 사적인 생활 즉 여가활동에, 오후에는 자녀교육활동에 참여하는 등 자신의 거주지를 소비현장으로서의 공간으로 형성해 가고 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.77-80
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• 2006

본 논문에서는 블록 기반의 영상압축에 있어서 선택적 방향성 보간을 이용하는 공간적 에러 은닉 기법을 제안한다. 기존의 공간적 경계 정합 기법은 에지가 단순한 영역에서는 좋은 성능을 보이지만, 손실 블록 내에서 에지의 변화가 큰 영역에서는 좋지 못한 성능을 보인다. 제안된 기법은 이웃한 상하 블록들을 이용하여 에지의 연결성을 추정하고, 이에 따라 공간적 경계정합 기법과 이동 스트라이프 정합 기법을 선택적으로 이용한다. 따라서 에지변화에 적응적으로 대응함으로써 우수한 복원영상을 구할 수 있다. 제안된 기법은 슬라이스 단위의 에러에 대해 적합한 방식으로써, 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 객관적 주관적으로 우수한 복원 화질을 얻게 해준다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.289-292
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• 2007

객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.