Application field of third dimension graphic is becoming diversification by the fast development of hardware recently. Various theory of details technology necessary to design game such as 3D MMORPG (Massive Multi-play Online Role Flaying Game) that do with third dimension. Cyber city should be absorbed. It is the detection speed that this treatise is necessary in game engine design. 3D MMORPG game engine has much factor that influence to speed as well as rendering processing because it express huge third dimension city´s grate many building and individual fast effectively by real time. This treatise nay get concept about the collision in 3D MMORPG and detection speed elevation of game engine through improved detection method. Space division is need to process fast dynamically wide outside that is 3D MMORPG´s main detection target. 3D is constructed with tree construct individual that need collision using processing geometry dataset that is given through new graph. We may search individual that need in collision detection and improve the collision detection speed as using hierarchical bounding box that use it with detection volume. Octree that will use by division octree is used mainly to express rightly static object but this paper use limited OSP by limited space division structure to use this in dynamic environment. Limited OSP space use limited space with method that divide square to classify typically complicated 3D space´s object. Through this detection, this paper propose follow contents, first, this detection may judge collision detection at early time without doing all polygon´s collision examination. Second, this paper may improve detection efficiency of game engine through and then reduce detection time because detection time of bounding box´s collision detection.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.41
no.7
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pp.31-40
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2004
In this paper, we analyze mathematically the performance of the gated service scheduling in the Interleaved Polling with Adaptive Cycle Time(IPACT) was proposed to control upstream traffic for Gigabit Ethernet-PONs. In the analysis, we model EPON MAC protocol as a polling system and use mean value analysis. We divide arrival rate λ into three regions and analyze each region accordingly In the first region in which λ value is very small, there are very few ONUs' data to be transmitted. In the second region in which λ has reasonably large value, ONUs have enough data for continuous transmission. In the third region, ONUs' buffers are always saturated with data since λ value is very large. We obtain average packet delay, average Queue size, average cycle time of the gated service. We compare analysis results with simulation to verify the accuracy of the mathematical analysis. Simulation requires much time and effort to evaluate the performance of EPONs. On the other hand, mathematical analysis can be widely used in the design of EPON systems because system designers can obtain various performance results rapidly. We can design appropriate EPON systems for varioustraffic property by adjusting control parameters.
The research hypothesis of this paper is that education for smart device utilization has a positive effect on ability and utilization of smart devices for the disabled. The data for disabled of NIA's 2012 survey about digital divide is used, and the research method is "Heckman's 2-stage method" which considers the problem of selection bias. As a research result, this paper says that the disabled who had experience of education for smart device utilization have higher level of ability and utilization of smart devices. Also, a high level of education and family income, professional career and young generation have been very positive effect on the high level of ability and utilization of the disabled. The level of ability and utilization of the blind tend to be lower than those of the physically disabled. These results remind that the education for smart device utilization for the disabled is important and effective. And various contents and methods of education which are appropriate for the disability types should be developed.
The k nearest neighbor (k-NN) graph construction is an important operation with many web-related applications, including collaborative filtering, similarity search, and many others in data mining and machine learning. Despite its many elegant properties, the brute force k-NN graph construction method has a computational complexity of $O(n^2)$, which is prohibitive for large scale data sets. Thus, (Key, Value)-based distributed framework, MapReduce, is gaining increasingly widespread use in Locality Sensitive Hashing which is efficient for high-dimension and sparse data. Based on the two-stage strategy, we engage the locality sensitive hashing technique to divide users into small subsets, and then calculate similarity between pairs in the small subsets using a brute force method on MapReduce. Specifically, generating a candidate group stage is important since brute-force calculation is performed in the following step. However, existing methods do not prevent large candidate groups. In this paper, we proposed an efficient algorithm for approximate k-NN graph construction by regrouping candidate groups. Experimental results show that our approach is more effective than existing methods in terms of graph accuracy and scan rate.
Jang Seok-Kyu;Eo Sang Hun;Kim Myung-Heun;Bae Hae-Young
The KIPS Transactions:PartD
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v.12D
no.5
s.101
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pp.689-698
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2005
Various systems are used to provide the location based services. But, the existing systems have some problems which have difficulties in dealing with faster services for above million people. In order to solve it, a multi-level DBMS which supports both fast data processing and large data management support should be used. The multi-level DBMS with snapshots has all the data existing in disk database and the data which are required to be processed for fast processing are managed in main memory database as snapshots. To optimize performance of this system for location based services, the query classification component which classifies the queries for efficient snapshot usage is needed. In this paper, the query classification component in multi-level DBMS for location based services is designed and implemented. The proposed component classifies queries into three types: (1) memory query, (2) disk query, (3) hybrid query, and increases the rate of snapshot usage. In addition, it applies division mechanisms which divide aspatial and spatial filter condition for partial snapshot usage. Hence, the proposed component enhances system performance by maximizing the usage of snapshot as a result of the efficient query classification.
This study is conducted to find out problems in the implementation system of regional informatization policies in Korea and solutions to enhance the effectiveness in policy execution. The study uses research methodologies such as participant observation, interview and AHP for experts and employees of public organizations for regional informatization policies. Many implications were found in the analysis, including that policy relations, structure of the policy implementation system, and environment and contents of regional informatization policiesin Korea have to be innovated and re-organized. Especially, this paper emphasizes the horizontal and cooperative relationship between the central and local governments and redesigning of the legal system on the regional informatization. This paper also shows expectations on reshaping of the regional informatization policies with the paradigm shift of the government power toward decentralization. This paper also finds diverse views on the problems and solutions for the regional informatization policy implementation system based on different characteristics and interests of policy participants. This paper finds the possibility of applying the policy network model to regional informatization policy implementation, which can be supported by Rhodes & Marsh(1992)'s theory. Therefore, this paper shows the change of regional informatization policies can be expected through application of the policy network. Although the paper draws many academic and policy implications, they are limited to the implementation system of regional informatization policies only.
피라미드 기법 1 은 d-차원의 공간을 2d개의 피라미드들로 분할하는 특별한 공간 분할 방식을 이용하여 고차원 데이타를 효율적으로 색인할 수 있는 새로운 색인 방법으로 제안되었다. 피라미드 기법은 고차원 사각형 형태의 영역 질의에는 효율적이나, 유사성 검색에 많이 사용되는 고차원 구형태의 영역 질의에는 비효율적인 면이 존재한다. 본 논문에서는 고차원 데이타를 많이 사용하는 유사성 검색에 효율적인 새로운 색인 기법으로 구형 피라미드 기법을 제안한다. 구형 피라미드 기법은 먼저 d-차원의 공간을 2d개의 구형 피라미드로 분할하고, 각 단일 구형 피라미드를 다시 구형태의 조각으로 분할하는 특별한 공간 분할 방법에 기반하고 있다. 이러한 공간 분할 방식은 피라미드 기법과 마찬가지로 d-차원 공간을 1-차원 공간으로 변환할 수 있다. 따라서, 변환된 1-차원 데이타를 다루기 위하여 B+-트리를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 분할된 공간에서 고차원 구형태의 영역 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 인위적 데이타와 실제 데이타를 사용한 다양한 실험을 통하여 구형 피라미드 기법이 구형태의 영역 질의를 처리하는데 있어서 기존의 피라미드 기법보다 효율적임을 보인다.Abstract The Pyramid-Technique 1 was proposed as a new indexing method for high- dimensional data spaces using a special partitioning strategy that divides d-dimensional space into 2d pyramids. It is efficient for hypercube range query, but is not efficient for hypersphere range query which is frequently used in similarity search. In this paper, we propose the Spherical Pyramid-Technique, an efficient indexing method for similarity search in high-dimensional space. The Spherical Pyramid-Technique is based on a special partitioning strategy, which is to divide the d-dimensional data space first into 2d spherical pyramids, and then cut the single spherical pyramid into several spherical slices. This partition provides a transformation of d-dimensional space into 1-dimensional space as the Pyramid-Technique does. Thus, we are able to use a B+-tree to manage the transformed 1-dimensional data. We also propose the algorithm of processing hypersphere range query on the space partitioned by this partitioning strategy. Finally, we show that the Spherical Pyramid-Technique clearly outperforms the Pyramid-Technique in processing hypersphere range queries through various experiments using synthetic and real data.
The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data-processing system (GDPS), which is a software system for satellite data processing and analysis of the first geostationary ocean color observation satellite, has been developed concurrently with the development of th satellite. The GDPS has functions to generate level 2 and 3 oceanographic analytical data, from level 1B data that comprise the total radiance information, by programming a specialized atmospheric algorithm and oceanic analytical algorithms to the software module. The GDPS will be a multiversion system not only as a standard Korea Ocean Satellite Center(KOSC) operational system, but also as a basic GOCI data-processing system for researchers and other users. Additionally, the GDPS will be used to make the GOCI images available for distribution by satellite network, to calculate the lookup table for radiometric calibration coefficients, to divide/mosaic several region images, to analyze time-series satellite data. the developed GDPS system has satisfied the user requirement to complete data production within 30 minutes. This system is expected to be able to be an excellent tool for monitoring both long-term and short-term changes of ocean environmental characteristics.
The purposes of this paper are to present a selection method of neighboring pixels whose local statistics are similar to the center pixel and combine the selection result with mean curvature diffusion filter to reduce noises in remote sensed imagery. The order of selection of neighboring pixels is critical, especially for finding a pixel belonging to the homogeneous region, since the statistics of the homogeneous region vary according to the selection order. An effective strategy for selecting neighboring pixels, which uses rank-order differences vector obtained by computing the intensity differences between the center pixel and neighboring pixels and arranging them in ascending order, is proposed in this paper. By using region growing method, we divide the elements of the rank-ordered differences vector into two groups, homogeneous rank-ordered differences vector and outlier rank-ordered differences vector. The mean curvature diffusion filter is combined with a line process, which chooses selectively diffusion coefficient of the neighboring pixels belonging into homogeneous rank-ordered differences vector. Experimental results using an aerial image and a TerraSAR-X satellite image showed that the proposed method reduced more efficiently noises than some conventional adaptive filters using all neighboring pixels in updating the center pixel.
As interest in social network analysis increases, researchers' interest in detecting changes in social networks is also increasing. Changes in social networks appear as structural changes in the network. Therefore, detecting a change in a social network is detecting a change in the structural characteristics of the network. A local change in a social network is a change that occurs in a part of the network. It usually occurs between close neighbors. The purpose of this paper is to propose a procedure to efficiently detect local changes occurring in the network. In this paper, we divide the network into partitioned networks and monitor each partitioned network to detect local changes more efficiently. By monitoring partitioned networks, we can detect local changes more quickly and obtain information about where the changes are occurring. Simulation studies show that the proposed method is efficient when the network size is small and the amount of change is small. In addition, under a fixed overall false alarm rate, when we partition the network into smaller sizes and monitor smaller partitioned networks, it detects local changes better.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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