Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Day-Night Band (VIIRS-DNB) data provides a much higher capability for observing and quantifying nighttime light (NTL) brightness in comparison with Defense Meteorological Satellite-Operational Linescan System (DMSP-OLS) data. In South Korea, there is little research on the detection of NTL brightness change using VIIRS-DNB data. This study analyzed the spatial distribution and change of NTL brightness between 2013 and 2016 using VIIRS-DNB data, and detected its spatial relation with possible influencing factors using regression models. The intra-year seasonality of NTL brightness in 2016 was also studied by analyzing the deviation and change clusters, as well as the influencing factors. Results are as follows: 1) The higher value of NTL brightness in 2013 and 2016 is concentrated in Seoul and its surrounding cities, which positively correlated with population density and residential areas, economic land use, and other factors; 2) There is a decreasing trend of NTL brightness from 2013 to 2016, which is obvious in Seoul, with the change of population density and area of industrial buildings as the main influencing factors; 3) Areas in Seoul, and some surrounding areas have high deviation of the intra-year NTL brightness, and 71% of the total areas have their highest NTL brightness in January, February, October, November and December; and 4) Change of NTL brightness between summer and winter demonstrated a significantly positive relation with snow cover area change, and a slightly and significantly negative relation with albedo change.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.7
no.1
s.13
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pp.53-62
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2005
A challenging task in the LBS system engineering is to implement a highly scalable system architecture which can manage moderate-size configurations handling thousands of moving items as well as upper-end configurations handling distributed computing system architecture that consists of multiple data processors, each dedicated to keeping records relevant to a different geographical zone and a different time zone. In this paper, we explain a prototype location data server structuring major components of GALIS by employing the TMO programming scheme, including the execution engine middleware developed to support real-time distributed object programming and real-time distributed computing system design. We present how to generate realistic location sensing reports and how to process such location reports and location-related queries. Some experimental results showing performance factors regarding distributed query processing are also explained.
To improve the performance of the inverse halftoning, smoothing masks should be designed optimally by using the accurate information of halftone cells. In this thesis, the method of energy minimization is so defined as to determine the exact information of halftone cell. A heuristic search method is proposed to obtain efficiently the parameters of halftone cells which determine the minimum energy. A halftone-peak modeling method with several functions is proposed and used to get initial values of the parameters. The dimension decomposition technique is also adopted to speed up the search process of energy minimization. Several experiments show that the proposed method extracts correct location of the seed pixel of the halftone cell and the extracted information of the halftone cell can be used to get more exactly smoothed color images. The proposed method can be applied to extract the texture patterns, to separate channel images of a scanned color halftone image, and to extract the moire area in an image.
Homology searching on the primary structure (i.e., amino acid arrangement) of protein sequences is an essential part in predicting the functions and evolutionary histories of proteins. However, proteins distant in an evolutionary history do not conserve amino acid residue arrangements, while preserving their structures. Therefore, homology searching on proteins' secondary structure is quite important in finding out distant homology. In this manuscript, we propose an indexing scheme for efficient approximate searching on the secondary structure of protein sequences which can be easily implemented in RDBMS. Exploiting the concept of clustering and lookahead, the proposed indexing scheme processes three types of secondary structure queries (i.e., exact match, range match, and wildcard match) very quickly. To evaluate the performance of the proposed method, we conducted extensive experiments using a set of actual protein sequences. CSI was proved to be faster than the existing indexing methods up to 6.3 times in exact match, 3.3 times in range match, and 1.5 times in wildcard match, respectively.
Song, Jeong Heub;Yang, Cheol Joon;Yang, Young Taek;Shim, Hong Sik;Jwa, Chang Sook
Research in Plant Disease
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v.21
no.4
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pp.268-272
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2015
Bacterial leaf blight caused by Pseudomonas syringae pv. porri is one of the major bacterial diseases of garlic (Allium sativum). In South Korea, the disease has only been observed in garlic-growing regions of Jeju island. The spatial distribution pattern of the disease was analyzed by binary power law, in which the natural logarithm of the observed variance is regressed on the natural logarithm of the binomial variance. The estimated slope (b=1.361) of the regression was greater than 1 which meant that the diseased plants were aggregated. The sequential sampling plans were developed for estimating the mean incidence rate ($p_m$) and classifying the mean incidence as being below or above the critical incidence rate ($p_t$). These results could be used on more efficient and higher precisive sampling for bacterial blight of garlic compared to fixed sample sized sampling.
In this study, we use a parallel simulator PASENS(Parallel SEnsor Network Simulator) to predict power consumption and data reception rate of the hierarchical routing protocols for sensor network - LEACH (Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy), TL-LEACH (Two Level Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy), M-LEACH (Multi hop Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy) and LEACH-C (LEACH-Centralized). According to simulation results, M-LEACH routing protocol shows the highest data reception rate for the wider area, since more sensor nodes are involved in the data transmission. And LEACH-C routing protocol, where the sink node considers the entire node's residual energy and location to determine the cluster head, results in the most efficient energy consumption and in the narrow area needed long life of sensor network.
Collaborative filtering is a popular technique for information filtering to reduce information overload and widely used in application such as recommender system in the E-commerce domain. Collaborative filtering systems collect human ratings and provide Predictions based on the ratings of other people who share the same tastes. The quality of predictions depends on the number of items which are commonly rated by people. Therefore, it is difficult to apply pure collaborative filtering algorithm directly to dynamic collections where items are constantly added or removed. In this paper we suggest a method for managing dynamic collections. It creates taste space for items using a technique called Singular Vector Decomposition (SVD) and maintains clusters of core items on the space to estimate relevance of past and future items. To evaluate the proposed method, we divide database of user ratings into those of old and new items and analyze predicted ratings of the latter. And we experimentally show our method is efficiently applied to dynamic collections.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.6
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pp.41-49
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2008
In recent years, a life phenomenon using a workflow management tool in bioinformatics has been actively researched. Workflow management tool is the base which enables researchers to collaborate through the re-use and sharing of service, and a variety of workflow management tools including MyGrid project's Taverna, Kepler and BioWMS have been developed and used as the open source. This workflow management tool can model and automate different services in spatially-distant area in one working space based on the web service technology. Many tools and databases used in the bioinformatics are provided in the web services form and are used in the workflow management tool. In such the situation, the web services development and stable service offering for a sequence similarity search which is basically used in the bioinformatics can be essential in the bioinformatics field. In this paper, the similarity retrieval speed of biology sequence data was improved based on a Linux cluster, and the sequence similarity retrieval could be done for a short time by linking with the workflow management tool through developing it in the web services.
Multimedia service systems should have efficient capacity to serve the growing clients and new data. In the general streaming services, users can endure the small amount of time delay at the beginning of service. But they want to have good quality of service. A streaming server tries to transfer video files to clients from a repository of files in real time. The server must guarantee concurrent and uninterrupted delivery of each video stream requested from clients. To achieve its purpose, many stream servers adopt multi-processors, sufficient memory, and RAID or SAN in their systems. In this paper, we propose a Linux-based parallel media streaming server. It is superior to the other systems in the storing structure, fault-tolerance, and service capacity. Since this system supports the web interlace, users can operate easily through the www. This system uses unique striping policy to distribute multimedia files into the parallel storage nodes. If a service request occurs, each storage node transmits striped files concurrently to the client. Its performance is better than the single media streaming service because of the parallel architecture.
In the information retrieval system, document clustering technique is to provide user convenience and visual effects by rearranging documents according to the specific topics from the retrieved ones. In this paper, we clustered documents using K-Means algorithm and present the effect of index terms weighting scheme on the document clustering. To verify the experiment, we applied Latent Semantic Indexing approach to illustrate the clustering results and analyzed the clustering results in 2-dimensional space. Experimental results showed that in case of applying local weighting, global weighting and normalization factor, the density of clustering is higher than those of similar or same weighting schemes in 2-dimensional space. Especially, the logarithm of local and global weighting is noticeable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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