• Title/Summary/Keyword: 상 공간

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Space Vector PWM Technique for Two-Phase Inverter-Fed Two-Phase Induction Motors (2상 유도전동기의 구동을 위한 2상 인버터의 2상 공간전압벡터 PWM 방식)

  • 장도현;윤덕용
    • The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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    • v.7 no.1
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    • pp.1-10
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    • 2002
  • In this paper the space voltage vector pulsewidth modulation(SVPWM) technique for two-phase inverter is proposed. The two-phase SVPWM technique is applicable to two-phase induction motor drives. The two-phase inverter using two-phase SVPWM technique cannot generate zero voltage vectors, but four space vectors. A reference voltage vector in the square locus is realized by adjusting four space vectors. The switching sequence "two-phase symmetrical modulation" used in two-phase SVPWM is proposed. Practical verification of theoretical predictions is presented to conform the capabilities of the new technique.technique.

A study on the Spatial Sampling Method to Minimize Spatial Autocorrelation of Spatial and Geographical Data (공간·지리적 자료의 공간자기상관성을 최소화하는 공간샘플링 기법에 관한 연구)

  • Lee, Youn Soo;Lee, Man Choul;Lah, Kyung Beom;Kang, Jun Mo
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.34 no.4
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    • pp.1317-1325
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    • 2014
  • The study focused on analyzing spatial sampling by minimizing autocorrelation of spatial based on spatial and geographical data. The study concluded two different ways of minimizing autocorrelation. First, it was important to use suitable spatial sampling method to alienate spatial autocorrelation from spatial or geographical data. The shear distribution rate of public transportation in Seoul resulted in high rate of autocorrelation. However, the study showed samples eliminated autocorrelation when samples were extracted with reasonable distance(above 400m) apart. Without spatial sampling the distortion of spatial data leads to false results; therefore, spatial sampling is indispensable. Second, factors which fluctuates shear distribution of public transportation spatial sampling changed before and after spatial sampling. This was caused by incapable of controling inherent spatial autocorrelation of the data.

Design and Implementation of an Electronic Commerce System for Geospatial Data (지형공간 데이터를 위한 전자상거래 시스템의 설계 및 구현)

  • 서의석;장염승;윤재관;한기준
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10a
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    • pp.123-125
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    • 1999
  • 최근 들어 WWW의 등장과 함께 인터넷 사용자가 폭발적으로 증가하는 가운데 많은 사람들이 인터넷을 통하여 쉽게 원하는 정보를 얻을 수 있게 되었다. 또한, 기존의 지리정보시스템(GIS)도 WWW과 연동되면서 사용자들이 좀 더 쉽게 인터넷을 통하여 지형공간 데이터에 접근할 수 있게 되었다. 지형공간 데이터를 인터넷상에서 접근하기 위해서는 각 기관이나 단체에서 이미 구축해놓은 지형공간 데이터가 인터넷상에 등록 및 공개되어 있어야 한다. 그러나, 지적 재산인 지형공간데이타를 인터넷상에 전적으로 공개하고 있는 사례는 그다지 많지 않다. 만약, 이미 구축되어 있는 지형공간 데이터를 무조건 공개하는 것이 아니라 정당한 대가로 판매할 수 있다면 다양한 양질의 지형공간 데이터의 유통이 가능할 것이다. 그러므로, WWW상에서 지형공간 데이터를 등록하고 필요로 하는 사람에게 판매할 수 있는 전자상거래 시스템이 필요하다. 본 논문에서 설계 및 구현하는 WWW과 연동하는 지형공간 데이터 전자상거래 시스템에서는 지도 공급자가 가지고 있는 지형공간 데이터를 전자상거래 서버에 등록하고, 지도 구매자들은 지도 공급자가 등록해 놓은 지도에 대해 다양한 정보와 미리 보기 등을 통하여 구입 의사를 결정하여 구매할 수 있다. 본 시스템은 온라인상에서의 파일전송을 지원하기 때문에 지형공간 데이터를 신뢰성있게 전송하는 기능을 제공하고, 다른 일반적인 Web 기반 GIS 시스템과 달리 지불 결과에 대하여 충분한 신뢰성을 제공하며, 또한 다양한 지형공간 데이터를 지원할 수 있는 확장성도 지원한다.

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Segment-based Shape-Size Index Extraction for Classification of High Resolution Satellite Imagery (세그먼트 기반의 Shape-Size Index 추출을 통한 고해상도 영상의 분류정확도 개선)

  • Han, You-Kyung;Kim, Hye-Jin;Choi, Jae-Wan;Kim, Yong-Il
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2009.03a
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    • pp.207-212
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    • 2009
  • 고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상은 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 객체 내에 객체의 크기와 모양에 대한 고려를 모두 할 수 있는 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해강도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. 실험 결과, 제안한 기법의 분류 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과뿐만 아니라 기존의 공간 개체 추출방식인 GLCM, PSI 기법을 이용한 분류 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 알 수 있었다.

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On Mathematical Distance on Internal (인터넷 상에서의 수학적 거리)

  • Kang Mi-Yeon;Chung Won-Ho;Kye S. H
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07a
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    • pp.910-912
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    • 2005
  • 실제 공간에서 네트워크를 통해 지역적으로 산재해 있는 통신 노드들에 관한 최단거리 문제 등을 위시한 각종 지리적 요소를 지니고 있는 문제들을 다루는 것은 복잡할 뿐만 아니라, 환경 및 상태 의존적이라 용이하지 않다고 할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크를 통해 존재하는 실제 공간상에서의 지리적 성격의 문제를 특정 공간상의 문제로 매핑하여, 형식화(formalization)함으로써, 그 공간상에서의 수학적 문제로 변환하여 접근할 수 있는 효율적이고 간단한 방법을 제안한다. 그리하여 인터넷상에서의 2 노드 간의 최단 거리 문제를 위한 접근으로서, 본 논문에서 제안된 공간상에서의 두 노드 간의 수학적 거리를 정의하여 정형화된 수학적 최단거리를 구하도록 한다.

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Transformation-based Spatial Partition Join (변환기반 공간 파티션 조인)

  • 이민재;한욱신;이재길;황규영
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.31 no.4
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    • pp.352-361
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    • 2004
  • Spatial joins find all pairs of spatial objects that satisfy a given spatial relationship. In this paper, we propose the transformation-based spatial partition join algorithm (TSPJ), a new spatial join algorithm that performs join in the transform space without using indexes. Since the existing algorithms deal with extents of spatial objects in the original space, they either need to replicate the spatial objects or have a relatively complex partition structure-resulting in degrading performance. In contrast, TSPJ transforms objects in the original space into points in the transform space and deals only with points having no extents. The transformation does not incur any additional overhead. Thus, our algorithm has advantages over existing ones in that it obviates the need for replicating spatial objects, and its partition structure is simple. As a result, it always has better performance compared with existing algorithms. Extensive experiments show that TSPJ improves performance by 20.5∼38.0% over the existing algorithms compared.

A Study on Fire Risk Assessment of a Small Space using Fire Simulation (시뮬레이션 분석을 통한 소규모 공간 화재위험성 평가에 관한 연구)

  • Ham, Eun-Gu;Kim, Dong-Cheol;Roh, Sam-Kew;Lee, Chang-Woo;Ko, Jae-Sun
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2015.11a
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    • pp.341-344
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    • 2015
  • 본 논문에서는 소규모 공간을 규정하였다. 광의의 소규모 공간이란 바닥 면적이 $300m^2$ 미만으로서 소방관련법 상 소화설비 설치대상에서 제외되는 공간에 해당한다. 또한 협의의 개념으로 소방관련법 상 소화설비 설치대상에 해당하나 바닥 면적이 $300m^2$ 미만 중에 소화설비 설치가 제외되는 공간과 피트공간과 그 밖의 소방관련법 상 소화설비 설치대상에 포함되지 아니하는 주방을 의미한다. 소규모 공간이지만 사용 용도가 창고 등과 겸용으로 사용되어 화재하중을 예상하기 어려우며 소화설비가 요구되는 공간이다. 본 연구는 다양한 화재원인 중에 전기화재에 관한 것으로 전기설비의 안전성능 기준이 강화되고 제품의 질적 수준이 향상됨에 따라 발화요인별 화재 발생률이 다소 둔화되고 있으나 전기화재는 여전히 화재사고의 상당한 부분을 차지하고 있는 실정으로 소규모에서 발생할 수 있는 화재를 대상으로 하여 구획된 소공간유형의 EPS실에서 케이블 등의 가연성물질에 대한 화재위험성을 시뮬레이션 분석을 통하여 산정하였다.

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Super Resolution Reconstruction Using Stochastic Approach (확률적 접근법을 이용한 초해상도 영상복원)

  • Park, Jae-Min;Kown, Hyuk-Jong;Kim, Byung-Guk
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 2005.05a
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    • pp.263-266
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    • 2005
  • 고해상도 영상은 원격탐사, 의료영상 등 다양한 분야에서 사용되며, 향후에 많은 수요가 예상된다. 초해상도 영상복원은 동일한 지역을 촬영한 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도 영상으로 복원하는 소프트웨어적인 영상 해상도 향상 방법이며, 공간 영역과 주파수 영역의 초해상도 영상복원으로 구분된다. 본 연구에서는 공간 영역에서 확률적 접근법을 이용하여 CCD 영상의 초해상도 영상복원을 수행하였다.

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Upper Bound of Tabular Method for Korean Spatial Relation Extraction (표 방법을 이용한 한국어 공간 관계 추출의 상한 계산)

  • Min, Tae Hong;Lee, Jae Sung
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2018.10a
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    • pp.301-304
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    • 2018
  • 기존의 공간 관계 추출은 관계 속성 추출 후 적합한 개체와의 관계 형성이 불명확한 점과 한 개체가 다중관계에 속할 때 관계 형성이 불확실한 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문은 최근 개체명 관계 추출에서 사용하는 표 방법을 공간 관계 추출에 적용하였다. 기존 모델과 제안 모델을 비교하기 위하여 상한 성능을 측정하였으며, 그 결과 제안 모델이 더 우수함을 보였다.

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Density Based Spatial Clustering Method Considering Obstruction (장애물을 고려한 밀도 기반의 공간 클러스터링 기법)

  • 임현숙;김호숙;용환승;이상호;박승수
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.6 no.3
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    • pp.375-383
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    • 2003
  • Clustering in spatial mining is to group similar objects based on their distance, connectivity or their relative density in space. In the real world. there exist many physical objects such as rivers, lakes and highways, and their presence may affect the result of clustering. In this paper, we define distance to handle obstacles, and using that we propose the density based clustering algorithm called DBSCAN-O to handle obstacles. We show that DBSCAN-O produce different clustering results from previous density based clustering algorithm DBSCAN by our experiment result.

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