Normalization transform is very useful for finding the overall trend of the time-series data since it enables finding sequences with similar fluctuation patterns. The previous subsequence matching method with normalization transform, however, would incur index overhead both in storage space and in update maintenance since it should build multiple indexes for supporting arbitrary length of query sequences. To solve this problem, we propose a single index approach for the normalization transformed subsequence matching that supports arbitrary length of query sequences. For the single index approach, we first provide the notion of inclusion-normalization transform by generalizing the original definition of normalization transform. The inclusion-normalization transform normalizes a window by using the mean and the standard deviation of a subsequence that includes the window. Next, we formally prove correctness of the proposed method that uses the inclusion-normalization transform for the normalization transformed subsequence matching. We then propose subsequence matching and index building algorithms to implement the proposed method. Experimental results for real stock data show that our method improves performance by up to $2.5{\sim}2.8$ times over the previous method. Our approach has an additional advantage of being generalized to support many sorts of other transforms as well as normalization transform. Therefore, we believe our work will be widely used in many sorts of transform-based subsequence matching methods.
Subsequence matching, which consists of index searching and post-processing steps, is an operation that finds those subsequences whose changing patterns are similar to that of a given query sequence from a time-series database. This paper discusses optimization of post-processing for subsequence matching. The common problem occurred in post-processing of previous methods is to compare the candidate subsequence with the query sequence for discarding false alarms whenever each candidate subsequence appears during index searching. This makes a sequence containing candidate subsequences to be accessed multiple times from disk, and also have a candidate subsequence to be compared with the query sequence multiple times. These redundancies cause the performance of subsequence matching to degrade seriously. In this paper, we propose a new optimal method for resolving the problem. The proposed method stores ail the candidate subsequences returned by index searching into a binary search tree, and performs post-processing in a batch fashion after finishing the index searching. By this method, we are able to completely eliminate the redundancies mentioned above. For verifying the performance improvement effect of the proposed method, we perform extensive experiments using a real-life stock data set. The results reveal that the proposed method achieves 55 times to 156 times speedup over the previous methods.
Kim, Sam-Keun;Kim, Kwang-Chae;Kim, Hyeon-Woo;Jeong, Woo-Jin;Ahn, Jae-Geun
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.527-535
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2021
Traditional business intelligence (BI) systems have been used widely as tools for better decision-making on time. On the other hand, building a data warehouse (DW) for the efficient analysis of rapidly growing data is time-consuming and complex. In particular, the ETL (Extract, Transform, and Load) process required to build a data warehouse has become much more complex as the BI platform moves to a cloud environment. Various BI solutions based on the NoSQL database, such as MongoDB, have been proposed to overcome these ETL issues. Decision-makers want easy access to data without the help of IT departments or BI experts. Recently, self-service BI (SSBI) has emerged as a way to solve these BI issues. This paper proposes a self-service BI system with farming data using the MongoDB cloud as DW to support the selection of new crops by return-farmers. The proposed system includes functions to provide insights to decision-makers, including data visualization using MongoDB charts, reporting for advanced data search, and monitoring for real-time data analysis. Decision makers can access data directly in various ways and can analyze data in a self-service method using the functions of the proposed system.
In this paper, we researched the searching and tracking locations of a home resident using ON/OFF switches and sensors and designed a remote monitoring system. As an implementation environment, this system is developed on the base of the distributed object group framework we have developed from previous works. In order to trace the moving locations of a home resident, we firstly showed a home structure which attaches ON/OFF switches and sensors to home appliances and indoor facilities being fixed in home. Whenever a home resident opens/closes these objects, the signals operated from ON/OFF switches and sensors are sent to a home server system. In this time, the real locations of ON/OFF switches and sensors that the signals are being occurred must be the current location that he/she stays. A home server system provides the functionalities that map the real location of a resident in home to virtual location designed on remote desk-tops or terminals like PDAs, and that construct a healthcare database consisted of moving patterns, moving ranges, momentum for analyzing the given searching locations and times Finally, this system provides these information for remotely monitoring services.
Kim, Se-Hwan;Ventura, Jonathan;Chang, Jae-Sik;Lee, Tae-Hee;Hollerer, Tobias
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.2
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pp.84-91
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2009
This paper presents an online partial 3D modeling methodology that uses a mobile augmented reality system and aerial photographs, and a tracking methodology that compares the 3D model with a video image. Instead of relying on models which are created in advance, the system generates a 3D model for a real building on the fly by combining frontal and aerial views. A user's initial pose is estimated using an aerial photograph, which is retrieved from a database according to the user's GPS coordinates, and an inertial sensor which measures pitch. We detect edges of the rooftop based on Graph cut, and find edges and a corner of the bottom by minimizing the proposed cost function. To track the user's position and orientation in real-time, feature-based tracking is carried out based on salient points on the edges and the sides of a building the user is keeping in view. We implemented camera pose estimators using both a least squares estimator and an unscented Kalman filter (UKF). We evaluated the speed and accuracy of both approaches, and we demonstrated the usefulness of our computations as important building blocks for an Anywhere Augmentation scenario.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.3
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pp.133-144
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2017
Recently, weather information is getting closer to our real life, and it is a very important factor especially in the transportation field. Although the damage caused by the abnormal climate changes around the world has been gradually increased and the correlation between the road risk and the possibility of traffic accidents is very high, the domestic research has been performed at the level of basic research. The Purpose of this study is to develop a risk map for the road hazard forecasting service of weather situation by linking real - time weather information and traffic information based on accident analysis data by weather factors. So, we have developed a collection and analysis about related data, processing, applying prediction models in various weather conditions and a method to provide the road hazard map for national highways and provincial roads on a web map. As a result, the road hazard map proposed in this study can be expected to be useful for road managers and users through online and mobile services in the future. In addition, information that can support safe autonomous driving by continuously archiving and providing a risk map database so as to anticipate and preemptively prepare for the risk due to meteorological factors in the autonomous driving vehicle, which is a key factor of the 4th Industrial Revolution, and this map can be expected to be fully utilized.
Purpose - As the US-China trade war intensifies and lasts long time, there is growing concern about its potential effects on the global economy. In particular, for the countries like Korea that have a large economic dependence on the economy of the two countries, the US-China trade war may have a great repercussion in many ways. The aim of this paper is to investigate the global productivity and market structure implications of the US-China trade war for Korea, as well as for other surrounding countries and regions. Design/methodology - In this paper, we develop a full multi-country/region multi-sector computable general equilibrium (CGE) model of global trade incorporating heterogeneous workers and firms in individual skill levels and used technologies. We then calibrate the model using a global Social Accounting Matrix (SAM) dataset extracted from the recently released GTAP 10 Database, and assess the potential effects of the US-China trade war on the aggregate real productivity and the market structure for Korea, as well as for other surrounding countries and regions. Findings - We show that the US-China trade war may largely affect the aggregate productivity in each sector in each country/region, as well as the global market structure through entry and exit of firms, which results finally in considerable changes in the industrial comparative advantage of each country/region. Though the effects are diverse sector by sector, the results show that Korea may also be affected significantly: concerning the real productivity implications, it is shown that the machinery industry may be affected the most negatively; on the other hand, it is shown that the number of exporting firms may decrease the most in the other transports industry. Originality/value - As the US-China trade war intensifies, many studies have tried to estimate the possible implications, and for this usually the CGE models have largely been used as the standard tool for evaluating the impacts of changes in trade policies. Standard CGE models, however, cannot be used to assess the global productivity and market structure implications due to the symmetric and simplified base assumptions. This paper is the first to analyze and quantify the possible impacts of the US-China trade war on the aggregate productivity and global market structure using a CGE model incorporating endogenous skill-technology assignment of heterogeneous workers and firms.
산업화와 더불어 심각해지고 있는 수질오염 문제를 해결하기 위해서는 여러 가지 수질관리 방안이 요구된다. 수질오염이 과거에는 국지적이었으나 점차 광범한 지역으로 확장됨에 다라 지속적인 수질 모니터링에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 위성영상을 사용한 원격탐사 기법으로 수역의 수질환경 인자를 추출하고자 한다. 사용된 영상은 Landasat TM이며, 연구지역은 한강하류 지역이다. 수질분석 인자는 클로로필-a, 부유물질, 투명도 등을 선정하였으며, 수면분광반사율의 특징 및 수질인자별 처리기법을 개발하는데 목적을 두었다. 분광특성 분석결과를 요약하면, 첫 번째 스펙트럼 반사율 분석결과 클로로필-a의 농도는 0.4~0.5$\mu\textrm{m}$ 파장대역에서 낮은 반사치 경향을 보이며, 녹색파장대인 0.57$\mu\textrm{m}$ 부근에서 반사율이 높아진다. 두 번째 부유물질의 반사도는 농도가 증가할수록 0.8$\mu\textrm{m}$ 부근에서 상대적으로 낮은 반사율이 나타난다. 마지막으로 투명도가 낮은 수면은 0.55$\mu\textrm{m}$에서 높은 반사율 경향을 보인다. Landsat TM영상을 이용하여 주성분분석 및 비연산처리를 실시하여 수질분석을 시도한 결과를 보면 클로로필-a와 투명도는 제1주성분 영상 및 제2주성분 영상에서 현장 실측자료와 유사한 결과를 얻을 수 있었으며, 부유물질은 밴드 2와 밴드 4의 비연산처리를 통하여 분포도를 작성할 수 있었다. 이상의 결과들은 계절적 및 시간적 변화에 따라 파장대역이 달라질 수 있다. 그러므로 위성자료를 이용하여 보다 정확한 수질환경 인자를 추출하기 위해서는 현장실측 및 수역의 분광반사 특성을 지속적으로 조사하여야 한다.때문으로 경주 산사태와 포함-구릉포간 국도면의 산사태가 이 종류의 산사태에 속한다.열 인식의 신뢰도를 향상시킬수 있는 방법을 제안하였다.작성하여 최신 의료영상 처리 기법을 쉽게 임상에 적용하고 실험할 수 있는 장점이 있다. 지대에서 가능하였고, 파종기는 중생종보다 이르게 나타났다. 등숙만한출수기 기준의 안전작기는 조생종과 중생종은 태백고냉지대와 태백준고냉지대, 소백산간지대 일부지역을 제외한 다른 지역에서 설정되었고, 중만생종은 태백고냉지대, 태백준고냉지대, 동해안북부지대, 소백산간지대, 노령소백산간지대의 일부 지역은 벼 담수직파가 불가능하게 판단되었다. information on the regular basis of time and provide it when the users query over the Web-database gateway. The other approach is a shopping agent mechanism, which stores information on "how to shop" and the shopping agent collects the information of product items just after users query about the product and provide the information in real time or notify them by alerting service. Thirty nine shopping information services are compared and classified in this paper and they are extracted from "Naver" and "Yahoo! Korea". The final result shows that most services are just a
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.5
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pp.859-864
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2017
IoT is a new emerging technology to lead the $4^{th}$ industry renovation and has been widely used in industry and home to increase the quality of human being. In this paper, IoT based face detection and recognition system for a smart elevator is developed. Haar cascade classifier is used in a face detection system and a proposed PCA algorithm written in Python in the face recognition system is implemented to reduce the execution time and calculates the eigenfaces. SVM or Euclidean metric is used to recognize the faces detected in the face detection system. The proposed system runs on RaspberryPi 3. 200 sample images in ORL face database are used for training and 200 samples for testing. The simulation results show that the recognition rate is over 93% for PP+EU and over 96% for PP+SVM. The execution times of the proposed PCA and the conventional PCA are 0.11sec and 1.1sec respectively, so the proposed PCA is much faster than the conventional one. The proposed system can be suitable for an elevator monitoring system, real time home security system, etc.
It becomes easy and generalized to track the cellular phone users and vehicles according to the Progress of wireless telecommunication, the spread of network, and the miniaturization of terminal devices. It has been constantly studied to provide location based services to furnish suitable services depending on the positions of customers. Various vehicle tracking and management systems are developed to utilize and manage the vehicle locations to relieve the congestion of traffic and to smooth transportation. However the designed previous work can not evaluated in real world, because most of previous work is only designed not implemented and it is developed for simple model to handle a point, a line, a polygon object. Therefore, we design a moving object query language and implement a vehicle management system to search the positions and trajectories of vehicles and to analyze the cost of transportation effectively. The designed query language based on a SQL can be utilized to get the trajectories between two specific places, the departure time, the arrival time of vehicles, and the predicted uncertainty positions, etc. In addition, the proposed moving object query language for managing transportation vehicles is useful to analyze the cost of trajectories in a variety of moving object management system containing transportation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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