This paper is concerned with a modification of the k-spatial medians clustering. To find a suitable number of clusters, the number k of clusters is incorporated into the k-spatial medians clustering criterion through a weight function. Proposed method for the choice of the weight function offers a reasonable number of clusters. Some theoretical properties of the method are investigated along with some examples.
The low boundary of load carrying capacity of the elastic-plastic spatial grid structures depend on numerous values and their variability assumed in designing process. Analysed influence all this values in searching for optimal variant of the structure lead to too great problem even taking into consideration actual computational power we have in disposal. Therefore one can take only a few values which have greatest influence on the optimal choice. In optimal analysis of the elastic-plastic spatial grid structures the previously proposed method with subsequent modification (Karczewski 1980), (Karczewski, Barszcz and Donten 1996), (Karczewski and Donten 2001) as well as computer program which was worked out by Donten K. to make possible practical utilisation this method was employed. The paper deal with evaluation of influence dimensions of particular values for choice of optimal variant of the structure. One among this values is distribution of the struts in the structure.
In this study the spatial distribution characters of forest in forest damaged area were first considered by analyzing spatial data and monitoring forest landscape. Then suitable tree species on each site were selected through the weighted score analysis of GIS analysis methods. Finally, the best forest stand arrangement method could be presented on the 3D based simulation system for the advanced reforestation technology in Korea. For this purpose, the virtual reforestation system was implemented by using the concept of virtual GIS and CBD (Component Based Development) method. By use of this system the change offorest landscape of burnt forest area some years after reforestation practice could be detected and monitored by applying the site index and 3D modeling method.
본 연구에서는 공간 분포의 해석을 위하여 일반적으로 사용되어 오던 Thiessen 또는 Kriging 법들을 대체할 수 있는 새로운 모형인 SANN(Spatial-Analysis Neural-Network)을 소개한다. 이 모델은 신경망 기법을 이용한 비매개 변수법의 일종으로 미측정 기점의 평균값 뿐만 아니라 분산, 왜도 등의 고차 통계치를 제공하여 준다. 또한 어떤 기점에서의 공간변수의 값이 그 심각도에 따른 미리 지정된 여러 분류들 중 각각의 분류에 속할 확률값과 전체 공간을 각 분류에 따라 가장 최적하게 분류경제(class boundary)를 선정하여줄 수 있는 Bayesian 계급분류기(Classifier)를 제공하는 의사결정(decision-making) 역할도 수행할 수 있다. 본 연구에서는 제안된 SANN모형의 외삽기(interpolator)를 사용하여 관측 기점의 연평균 강우량을 대상 유역 전체의 공간적으로 분포시키고 또한 각 지점의 예측 오류를 산정하며, Bayesian 분류기를 사용하여 대상유역을 가장 적절하게 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하는 방법을 제시하여 본다. 본 연구에서는 39개 강우 계측 지점을 이용하여 우리나라의 연평균 강우의 공간 해석에 응용하여 본다. 결과적으로 연평균 강우량의 공간 분포, 표준편차, 그리고 확률도를 얻었다. 더불어 우리나라 전역을 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하여 보았다.
Up to now, Japan has more than 200 corrugated steel web composite beam bridges which are under construction and have been constructed, and China has more than 30 corrugated steel web composite beam bridges. The bridge type includes the simply supported beam, continuous beam, continuous rigid frame and cable stayed bridge etc. The section form has developed to the single box and multi-cell box girder from the original single box and single chamber. From the stress performance and cost saving, the span range of 50~150 m is the most competitive. At present, the design mostly adopts the computational analytical method combining the spatial bar system model, plane beam grillage model and solid model. However, the spatial bar system model is short of the refinement analysis on the space effect, such as the shear lag effect, effective distribution width problem, and eccentric load factor problem etc. Due to the similarity of the plane beam grillage method in the equivalence principle, it cannot accurately reflect the shearing stress distribution and local stress of the top and bottom plates of the box type composite beam. The solid model is very difficult to combine with the overall calculation. Moreover, the spatial grid model can achieve the refinement analysis, with the integrity of the analysis and the comprehensiveness of the stress checking calculation, and can make up the deficiency of the analytical method currently. Through the example verification of the solid model and spatial grid model, it can be seen that the calculation results for the stress and the displacement of two models are almost consistent, indicating the applicability and precision of the spatial grid model.
본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
High spectral resolution of hyperspectral data enables analysis of complex natural phenomena that is reflected on the data nonlinearly. Although many manifold learning methods have been developed for such problems, most methods do not consider the spatial correlation between samples that is inherent and useful in remote sensing data. We propose a manifold learning method which directly combines the spatial proximity and the spectral similarity through kernel PCA framework. A gain factor caused by spatial proximity is first modelled with a heat kernel, and is added to the original similarity computed from the spectral values of a pair of samples. Parameters are tuned with intelligent grid search (IGS) method for the derived manifold coordinates to achieve optimal classification accuracies. Of particular interest is its performance with small training size, because labelled samples are usually scarce due to its high acquisition cost. The proposed spatial kernel PCA (KPCA) is compared with PCA in terms of classification accuracy with the nearest-neighbourhood classification method.
Kim, Kwang-Soo;Kim, Min-Soo;Choi, Hae-Ock;Lee, Jong-Hun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.194-197
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1999
In AVL, GIS analyze the information from the vehicles to provide commercial or other value far user. As spatial analysis functions in GIS make a new valuable information using the vehicle's position and geographic object's location, they perform an important roles to improve the management efficiency of vehicles. Most GIS however are used static data for the spatial analysis, so the research area on AVL used dynamic vehicle location has generated unsuitable result. In this study, we use GPS real time tracking data to perform spatial analysis between moving vehicle and static geographic object. The method proposed in this paper considers the driving direction of vehicle and creates the result which is located in forward of vehicle. In this paper, two spatial analysis functions, near and connectivity, are developed.
The exceptional development of electronic device technology, the miniaturization of mobile devices, and the development of telecommunication technology has made it possible to monitor human biometric data anywhere and anytime by using different types of wearable or embedded sensors. In daily life, mobile devices can collect wireless body area network (WBAN) data, and the co-collected location data is also important for disease analysis. In order to efficiently analyze WBAN data, including location information and support medical analysis services, we propose a geohash-based spatial index method for a location-aware WBAN data monitoring system on the NoSQL database system, which uses an R-tree-based global tree to organize the real-time location data of a patient and a B-tree-based local tree to manage historical data. This type of spatial index method is a support cloud-based location-aware WBAN data monitoring system. In order to evaluate the proposed method, we built a system that can support a JavaScript Object Notation (JSON) and Binary JSON (BSON) document data on mobile gateway devices. The proposed spatial index method can efficiently process location-based queries for medical signal monitoring. In order to evaluate our index method, we simulated a small system on MongoDB with our proposed index method, which is a document-based NoSQL database system, and evaluated its performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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