• 대한임베디드공학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.206-216
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• 2010

Wireless sensor networks (WSNs) are used to collect various data in environment monitoring applications. A spatial clustering may reduce energy consumption of data collection by partitioning the WSN into a set of spatial clusters with similar sensing data. For each cluster, only a few sensor nodes (samplers) report their sensing data to a base station (BS). The BS may predict the missed data of non-samplers using the spatial correlations between sensor nodes. ASAP is a representative data collection algorithm using the spatial clustering. It periodically reconstructs the entire network into new clusters to accommodate to the change of spatial correlations, which results in high message overhead. In this paper, we propose a new data collection algorithm, name EPDC (Energy-efficient Periodic Data Collection). Unlike ASAP, EPDC identifies a specific cluster consisting of many dissimilar sensor nodes. Then it reconstructs only the cluster into subclusters each of which includes strongly correlated sensor nodes. EPDC also tries to reduce the message overhead by incorporating a judicious probabilistic model transfer method. We evaluate the performance of EPDC and ASAP using a simulation model. The experiment results show that the performance improvement of EPDC is up to 84% compared to ASAP.

• 항공우주기술
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• 제8권2호
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• pp.26-32
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• 2009

위성영상의 융합에 있어, 가장 중요한 점은 전정영상의 공간적 세밀함과 다중분광영상의 분광정보 모두를 보존하는 것이다. 다양한 영상융합 기법 중에서, IHS 변환을 이용한 융합기법은 폭넓게 사용되고 있으며, 계산과정이 매우 단순하다는 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는, fast IHS 변환과 trade-off 파라미터 $\alpha^i$를 이용한 융합기법을 제안한다. 제안한 융합 기법은 분광 ERGAS와 공간 ERGAS의 평가를 통하여, 융합영상에서 분광정보와 공간적 세밀함 사이의 trade-off 최적화를 가능하게 한다. IKONOS 영상의 실험결과, 제안한 기법은 기존의 fast IHS 변환을 이용한 융합기법에 비해 공간적 세밀함과 분광정보의 보존측면에서 더 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.134-144
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• 2003

이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타의 검색시스템에서 객체들 간의 공간 관계는 이미지를 표현하는 중요한 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 기존의 검색 방식과는 달리 이미지에 나타나 있는 객체들간의 다양한 공간 관계와 각 객체들이 가지고 있는 특징을 이용한 새로운 방식의 이미지 검색 기법을 제안한다. 이것은 질의 이미지와 데이타베이스 내에 있는 이미지들 간의 유사성을 효율적으로 계산하는데 유용하다. 특히 각 객체들 간의 공간 정보와 그들의 특징들에 대한 정보들이 XML 형태로 주석 처리되어 있기 때문에 이전 검색 기법보다 정확하고 신속하게 질의를 처리한다. 마지막으로 제안된 검색기법을 이용한 이미지 검색 시스템을 구현하여, 실제 실험을 통하여 성능을 평가하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5481-5495
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• 2018

Single pixel imaging technology has developed for years, however the video acquisition on the single pixel camera is not a well-studied problem in computer vision. This work proposes a new scheme for single pixel camera to acquire video data and a new regularization for robust signal recovery algorithm. The method establishes a single pixel video compressive sensing scheme to reconstruct the video clips in spatial domain by recovering the difference of the consecutive frames. Different from traditional data acquisition method works in transform domain, the proposed scheme reconstructs the video frames directly in spatial domain. At the same time, a new regularization called spatial cluster is introduced to improve the performance of signal reconstruction. The regularization derives from the observation that the nonzero coefficients often tend to be clustered in the difference of the consecutive video frames. We implement an experiment platform to illustrate the effectiveness of the proposed algorithm. Numerous experiments show the well performance of video acquisition and frame reconstruction on single pixel camera.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.750-759
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• 2020

The wide application of various integrated location-based services (LBS social) and tourism application (app) has generated a large amount of trajectory space data. The trajectory data are used to identify popular tourist attractions with high density of tourists, and they are of great significance to smart service and emergency management of scenic spots. A hot spot analysis method is proposed, based on spatial clustering of trajectory stop points. The DBSCAN algorithm is studied with fast clustering speed, noise processing and clustering of arbitrary shapes in space. The shortage of parameters is manually selected, and an improved method is proposed to adaptively determine parameters based on statistical distribution characteristics of data. DBSCAN clustering analysis and contrast experiments are carried out for three different datasets of artificial synthetic two-dimensional dataset, four-dimensional Iris real dataset and scenic track retention point. The experiment results show that the method can automatically generate reasonable clustering division, and it is superior to traditional algorithms such as DBSCAN and k-means. Finally, based on the spatial clustering results of the trajectory stay points, the Getis-Ord Gi* hotspot analysis and mapping are conducted in ArcGIS software. The hot spots of different tourist attractions are classified according to the analysis results, and the distribution of popular scenic spots is determined with the actual heat of the scenic spots.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권9호
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• pp.2361-2376
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• 2023

The electrocardiogram (ECG) signal is commonly used to screen and diagnose cardiovascular diseases. In recent years, deep neural networks have been regarded as an effective way for automatic ECG disease diagnosis. The convolutional neural network is widely used for ECG signal extraction because it can obtain different levels of information. However, most previous studies adopt single scale convolution filters to extract ECG signal features, ignoring the complementarity between ECG signal features of different scales. In the paper, we propose a dual-scale network with convolution filters of different sizes for 12-lead ECG classification. Our model can extract and fuse ECG signal features of different scales. In addition, different spatial and time periods of the feature map obtained from the 12-lead ECG may have different contributions to ECG classification. Therefore, we add a spatial-temporal attention to each scale sub-network to emphasize the representative local spatial and temporal features. Our approach is evaluated on PTB-XL dataset and achieves 0.9307, 0.8152, and 89.11 on macro-averaged ROC-AUC score, a maximum F1 score, and mean accuracy, respectively. The experiment results have proven that our approach outperforms the baselines.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.29-36
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• 2017

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.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제14권2호
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• pp.401-420
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• 2010

본 연구는 공간추론활동을 통한 기하학습이 수학적 문제해결력과 수학적 태도에 미치는 효과를 알아보는데 목적이 있다. 이러한 연구 목적을 규명하기 위하여 서울특별시 소재의 초등학교 6학년 2개 반을 연구대상으로 선정하여 실험집단에는 공간추론활동을 통한 기하학습을, 비교집단에는 일반적인 기하학습을 실시하였다. 학습내용은 6학년 1, 2학기 단원에서 선정하였으며 이를 바탕으로 실험집단과 비교집단에 적용할 지도안, 활동지를 작성하여 4주 동안 11차시를 적용하였다. 그 결과, 공간추론활동을 통한 기하학습을 한 실험집단과 일반적인 기하학습을 한 비교집단의 사후 수학적 문제해결력에서 통계적으로 유의미한 차이가 존재하였다. 수학적 태도에서는 유의미한 차이는 보이지 않았지만 실험 집단 내에서는 실험 전에 비하여 실험 처치 후에 수학적 태도가 유의미하게 향상되었음을 알 수 있었다. 이와 같은 결과로부터, 공간추론활동을 통한 기하학습은 학생들의 분석력, 공간감각능력, 논리력을 향상시켜 이를 종합적으로 발휘해야 해결할 수 있는 수학적 문제해결력을 신장시키고 수학적 태도에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• 인지과학
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• 제16권3호
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• pp.155-174
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• 2005

최근 연구들은 공간적 작업기억 과제를 수행하면서 시각 탐색 과제를 수행했을 때 시각 탐색의 효율성과 작업기억 과제의 정확률이 동시에 낮아지는 결과를 보고하였다(Oh & Kim, 2004; Woodman & Luck, 2004). 이러한 결과는 두 과제의 처리 과정이 동일한 인지적 자원을 요구하기 때문인 것으로 해석할 수 있는데, 동일한 인지적 자원은 공간적 주의(공간적 주의 부하 가설)나, 공간적 작업기억(공간적 작업기억 부하 가설), 혹은 이 둘과 모두 관련될 가능성이 있다. 시각 탐색과 공간적 작업기억 간 상호 간섭의 기제를 밝히기 위해 작업기억에 유지해야 하는 위치와 공간적 주의를 사용해야 하는 시각 탐색의 자극 위치를 변화시켜 2개의 실험을 수행하였다. 실험 1에서는 공간적 작업기억 과제의 자극을 탐색 자극이 제시될 수 있는 주변 영역에 제시하는 경우에도 두 과제간의 간섭이 나타남을 보임으로써 이전 연구 결과들을 재확인하였다. 실험 2에서는 기억 자극과 탐색 자극을 모두 동일한 사분면에 제시하는 경우와 그렇지 않은 경우에서 시각 탐색과 작업기억 과제 수행을 비교하였다. 실험 결과 시각 탐색의 효율은 시각 탐색 과제만을 수행한 조건과 동일 위치 조건에 비해 비동일 위치 조건에서 유의미하게 저하되었다. 공간적 작업기억 과제의 정확률역시 다른 조건보다 비동일 위치 조건에서 더 낮게 나타났다. 이러한 결과들은 선행 연구들에서 밝혀진 공간 기억과 시각 탐색간의 상호 간섭이 작업기억의 과부하보다는 공간적 주의의 과부하로 인한 것임을 시사한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권3호
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• pp.390-398
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• 2015

공간 웹 객체는 웹 문서에 지리정보를 포함하고 있는 문서들을 말한다. 최근 스마트폰과 같은 장치의 발달로 인하여 공간 웹 객체를 생성하는 서비스가 많이 늘어났다. 트위터나 페이스북 같은 서비스에서는 사용자가 게시한 간단한 글이 게시한 위치정보와 함께 저장된다. 이러한 공간 웹 객체의 검색을 위해서는 공간 정보와 문자 정보를 동시에 이용하는 검색이 필요하다. 기존의 공간 웹 객체 검색 방식은 R트리와 역색인 파일(inverted file) 방법을 많이 사용했다. 하지만 이 방법은 인덱스를 구축하는데 많은 공간을 필요로 한다는 단점이 있다. 또한 검색하는 키워드가 많을 때는 효율적이지만, 검색하는 키워드가 적을 때는 비효율적이다. 본 논문에서는 쿼드 트리(quad-tree)와 패트리샤 트라이(patricia trie)를 이용하는 공간 웹 객체 검색 방식을 제안한다. 제안하는 기법은 검색하는 키워드가 적을 때 기존의 기법보다 좋다는 것을 보여준다. 또한 인덱스를 저장하는 공간이 기존의 기법보다 훨씬 적게 사용된다는 것을 실험을 통하여 증명하였다.