Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.05a
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pp.298-302
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2000
본 논문에서는 3차원 채팅과 전자 상거래의 개념을 동시에 만족하는 사이버 몰의 가상 공간을 설계하고 관련된 서버-클라이언트 프로그램을 개발하는 것이 목적이다. 서버에서는 사용자의 3차원 아바타 에이전트 정보 관리 및 인터넷 상에서 사용자의 클라이언트 프로그램에 필요한 자료를 공급하며, 클라이언트에서는 3차원 가상 공간의 텍스쳐 매핑을 통한 GUI를 보여주고 서버와 자료를 교환하여 사용자간의 정보 교환 및 전자 상거래에 필요한 가상 공간을 설계하여 보여준다. 그런데, 3차원 자료는 인터넷의 속도 문제로 인해 실제 대용량의 자료를 처리하는 데 어려운 점이 있다. 따라서, 대용량 자료를 압축하여 VRML로 변환하고 이를 아바타로 사용할 수 있는 변환기를 개발하였다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.06a
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pp.318-321
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2008
본 연구에서는 대용량의 항공 레이저 스캔 포인트 자료로부터 정규 격자 형태의 수치 표면 모델을 고속으로 생성하기 위하여 가상격자와 병렬처리를 기반으로 한 자료 처리 기법을 제안하였다. 수십$\sim$수백 평방 킬로미터 영역에 대하여 항공 레이저 스캔을 중복적으로 수행할 경우 포인트 수는 수억$\sim$수십억에 이르며 이를 일반적인 시스템에서 처리하는 데에는 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 병렬처리를 위해 구성한 피씨 클러스터 상에서 자료를 분산시켜 가상격자를 이용하여 처리하는 방식을 제안하였다. 즉, 마스터 노드는 포인트 자료를 읽어 들여 포인트의 평면 좌표 값에 따라 슬래이브 노드로 전송하고 각 슬래이브 노드에서는 전송받은 포인트를 가상 격자에 저장한 후 보간(interpolation)을 수행한다. 보간 방식으로는 IDW(Inverse Distance Weightin)을 사용하였으며 제안한 방식의 효율성을 평가하기 위하여 사용된 슬래이브 노드 수에 대한 처리 시간을 측정하였다.
Mobile mapping systems with CCD cameras, GPS and IMU etc. can acquire massive photos and geographic informations along by roads. But it is easy to involve many errors or omissions of images and informations about roads and facilities with various files. And there were contained any conflicts or non-consistencies in massive mobile mapping data which were acquired by multiple survey teams in various survey regions. As an image tag standard, Exif helps us to encapsulate the precise GPS times and essential informations in the header of JPEG files and uses with the identification code for consistent managements of massive mobile mapping data in this paper. And Systematic management systems with data synchronization technology manage more consistently massive photos and their information.
In astronomy, the amount of data generated using wide-field optical telescope has increased exponentially. However, the fixed-size small-scale computing environment and the complexity of data analysis tools, results in difficulties to process the massive observation data collected. To resolve this problem, we propose a cloud-based automation system for the efficient processing of the enormous data gathered. The proposed system consists of a Workflow Execution Manager which manages various workflow templates and controls the execution of workflows instantiated from theses templates, and an Elastic Resource Manager that dynamically adds/deletes computing resources, according to the amount of data analysis requests. To show the effectiveness of our proposed system, we exhaustively explored a board spectrum of experiments, like elastic resources allocation, system load, etc. Finally, we describe the best practice case of DEEP-SOUTH scheduling system as an example application.
The support vector machine (SVM) has been successfully applied to various classification areas with a high level of classification accuracy. However, it is infeasible to use the SVM in analyzing massive data because of its significant computational problems. When analyzing imbalanced data with different class sizes, furthermore, the classification accuracy of SVM in minority class may drop significantly because its classifier could be biased toward the majority class. To overcome such a problem, we propose the DOC-SVM method, which uses divide-oversampling and conquers techniques. The proposed DOC-SVM divides the majority class into a few subsets and applies an oversampling technique to the minority class in order to produce the balanced subsets. And then the DOC-SVM obtains the final classifier by aggregating all SVM classifiers obtained from the balanced subsets. Simulation studies are presented to demonstrate the satisfactory performance of the proposed method.
국립산림과학원 산림조사과에서는 지식정보화사업의 지원 하에 남한 전체 낱장/정사항공 사진 영상 DB툴 구축하고, 항공사진검색시스텀 (aerophoto.kfri.go. kr)을 개발하여 대국민 인터넷 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 5TB 대용량 항공사진 원본 영상과 메타자료를 웹 지리정보 서비스에 적합하도록 자료의 변환 방식,소프트웨어와 하드웨어의 최적 구성안, 그리고 응용 검색 시스템의 개발 기능을 소개 한다. 또한,항공사진 웹 검색 시스템은 벡터 지리정보와 항공사진 영상을 각각 전송하여 융합하고 분석하는 기능을 담당하는 클라이언트 모듈을 한정된 네트워크 환경에서 대용량 자료의 검색 속도 향상을 위하여 비동기식 처리 방식으로 개선하였다. 그리고 국가 지리정보 인프라인 정사항공사진 자료를 타 시스템과 연계 활용하기 위한 방안으로 ESRI ArcGIS 의 Plug-in 적용 사례를 제시한다.
짝짓기 방법은 교란변수를 통제하기 가장 좋은 방법으로 알려져 있으나, 모수추정시 그 계산방법이 복잡하고, 포함된 모든 정보를 이용할 수 없다는 단점을 갖고 있다. 그럼에도 불구하고, conditional 모델을 이용한 matched 분석법은 짝지은 자료 분석시 가장 좋은 방법으로 인정되고 있다. 그러나 명확한 confounding 현상을 통제할 목적이 아닌 상태에서 짝지워진 자료를 matched 분석법으로 모수추정하는 경우나, 올바로 짝지워진 자료를 분석법의 편이성 때문에 unmatched 분석을 시도하는 경우, 오히려 estimation bias가 야기될 수 있다. 이러한 estimation bias의 통제능력을 몇 가지 분석방법을 이용하여 비교하고자, 1:2로 대응된 한 환자-대조군 자료를 이용하여 Mantel-Haenszel 분석법, 두가지의 unconditional model을 이용한 다변량분석법의 결과를 conditional model을 이용한 matched 분석법의 결과와 비교하였다. 1. Matched 분석법의 대용방법으로 사용된 세 가지 방법들은 모수추정면에서나 가설검정능력면에서 차이를 서로 보이지 않았다. 2. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 confounder나 effect modifier로 작용되지 않았음이 명백한 경우에는 이들 세 가지 통제 방법과 matched 분석법간에 차이가 없었다. 3. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 effect modifier로 작용하지는 않았으나, Confounder로 작용한 것으로 추정되는 경우, unmatched 분석법으로 인해 야기된 estimation bias의 통제능력이 이들 세 가지 대용방안 모두에서 인정되었다. 4. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 effect modifier로 작용하고 있음을 직접 확인할 수 있는 경우에는, overmatching에 의한 estimation bias를 의심할 수 있었으며, 이들 세 가지 통제방법은 오히려 unmatched 분석 방법에 가까운 모수를 추정하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.185-190
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2007
대용량의 자료가 생산됨에 따라 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 이용할 수 있는 데이터 웨어하우스의 역할이 중요하게 되었고, 그에 따라 자료 처리 기법의 개발은 필수 과제가 되었다. 품질 평가와 오류 판단, 결측 보정의 자료 처리 과점은 자료의 신뢰도를 판단하고 활용도를 높일 수 있는 과정으로 매우 중요하다. 본 논문에서는 우리나라의 실제 교통상황을 반영하고 평가 기준의 오차를 줄이면서 더욱 간단 명료한 평가 계산식을 도입하여 효율적인 품질평가와 오류판단, 결측 보정의 자료 처리 기법을 제안한다. 또한 오류 판단 기준에 새로운 파라미터론 도입하여 교통 연구자의 요구 사항을 반영할 수 있게 하였다. 결측 보정 과정은 여러 기법을 연구하고 기존의 결측 보정 기법에 입력 변수를 추가하여 실제 대용량의 교통 자료에 적용하였다. 그리고 교통 자료가 저장되는 데이터베이스에 직접 접근하여 결측 보정과정을 수행하도록 PL/SQL로 구현하였으며, 이를 통해 교통 연구자에게 쉽고 다양한 방법으로 결측 보정을 수행하고 그 결과를 이용하여 다양한 교통 정보를 가공할 수 있는 환경을 제공하였다.
The advent of big data brings the opportunity to answer many open scientic questions but also presents some interesting challenges. Main features of contemporary datasets are the high dimensionality and massive sample size. In this paper, we give an overview of major challenges caused by these two features: (1) noise accumulation and spurious correlations in high dimensional data; (ii) computational scalability for massive data. We also provide applications of big data in various fields including forecast of disasters, digital humanities and sabermetrics.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.4
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pp.61-66
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2009
This Paper describes a new program called DEM Generator need to process DEM from LiDAR data or digital map data. It is difficult to generate raster DEM from LiDAR mass point data sets and digital maps too large to fit into memory. The DEM Generator was designed to process DEM and shaded relief image of GeoTiff format in order of streaming meshes; I/O minimize tag, delaunay triangle, natural neighborhood or TIN, temporary files and grid. It is expected that we can be improved the precision of DEM and solved the time consuming problem of DEM generating of a wider area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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