이 연구는 "모차르트 이펙트"를 통해 밝혀진 모차르트 음악이 지능향상에 효과가 있다는 연구결과와 비교하여 온라인 게임 이용자의 게임 후 시 공간 능력에 어떤 영향이 나타나는지 알아보고자 한다. 10대 후반에서 20대 초반의 대학생을 대상으로 한 이번 연구에서 게임 이용 시 시공간 인지 능력의 차이는 공간 인지 능력의 차이에서 두드러지는 것으로 나타났다. 음악, 애니메이션, 온라인 게임(카트라이더)을 이용한 세 집단의 공간인지 능력의 차이를 분석한 결과, 온라인게임을 선호하는 집단이 '모양맞추기' 점수가 높아 온라인게임 이용이 이용자의 시 공간 능력 향상에 도움이 된다는 연구결과를 도출하였다.
The increase of meteorological uncertainty and unstable fluctuation of its behavior due to the global warming affect the temporal variation and spatial distribution of water resources and water use patterns in agriculture. There have been steady efforts to understand hydrological components and deal with such water related problems. This paper reviews firstly, the future effect of water resources due to climate changes, secondly, recent progress for precipitation, evapotranspiration, soil moisture, and thirdly, GIS/RS based integrated information systems conducted by both researchers and government ministries. There should be continuous studies and investments to cope with climate changes, and to accomplish sustainable development with the help of agricultural water resources. Some research topics were suggested to attempt with substantial contents considering our present capability and situation.
미국의 Jeopardy! 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는, 광범위한 지식 베이스와 빠른 시공간 추론 능력이 요구된다. 본 논문에서는 방향 및 위상 관계 추론을 위한 효율적인 공간 추론 방법 중 하나로, 혼합 공간 추론 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 전향 추론과 후향 추론을 결합한 혼합 추론 방식을 취함으로써, 불필요한 추론 계산을 줄여 질의 처리 속도도 향상될 뿐 아니라 공간 지식 베이스의 변화에 효과적인 대처가 가능하도록 설계하였다. 본 연구에서는 이 알고리즘을 기반으로 구현한 혼합 공간 추론기와 샘플 공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험들을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 혼합 공간 추론 알고리즘의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
스트리밍 형태로 처리되는 멀티미디어 응용 데이터는 공간적 지역성은 큰 대신 시간적 지역성이 낮은 특징이 있다. 이 논문에서는 동적 선인출 기법을 작용하여 시간적 지역성은 낮으나 공간적 지역성이 있는 멀티미디어 응용 데이터에 내재된 메모리 참조의 규칙성을 활용하는 기법을 제안하였다. 특히 제안한 기법은 배열을 작은 블록으로 나누고 작은 블록별로 계산을 수행하는 응용 프로그램의 경우에 기존의 방법과 비교하여 선인출 에러를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 여러 가지 미디어 벤치마크에 대한 실험 결과 제안한 기법이 기존의 선인출 기법에 비하여 선인출 에러 발생 회수가 크게 개선된 것을 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5782-5799
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2018
With the development of GPS and the popularity of mobile devices with positioning capability, collecting massive amounts of trajectory data is feasible and easy. The daily trajectories of moving objects convey a concise overview of their behaviors. Different social roles have different trajectory patterns. Therefore, we can identify users or groups based on similar trajectory patterns by mining implicit life patterns. However, most existing daily trajectories mining studies mainly focus on the spatial and temporal analysis of raw trajectory data but missing the essential semantic information or behaviors. In this paper, we propose a novel trajectory semantics calculation method to identify groups that have similar behaviors. In our model, we first propose a fast and efficient approach for stay regions extraction from daily trajectories, then generate semantic trajectories by enriching the stay regions with semantic labels. To measure the similarity between semantic trajectories, we design a semantic similarity measure model based on spatial and temporal similarity factor. Furthermore, a pruning strategy is proposed to lighten tedious calculations and comparisons. We have conducted extensive experiments on real trajectory dataset of Geolife project, and the experimental results show our proposed method is both effective and efficient.
This Paper presents the 3D wavelet transformation based video compression system, which possesses the capability of progressive transmission by increasing resolution and increasing rate for multimedia applications. The 3D wavelet packet based video compression system removes the temporal correlation of the input sequences using the motion compensation filter and decomposes the spatio-temporal subband using the spatial wavelet packet transformation. The proposed system allocates the higher bit rate to the low frequency image of the 3D wavelet sequences and improves the 0.49dB PSNR performance of the reconstructed image in comparison with that of H.263. In addition to the limitation on the propagation of the motion compensation error by the 3D wavelet transformation, the proposed system progressively transmits the input sequence according to the resolution and rate scalability.
A versatile incoherent optical processing system is developed and analyzed in detail, in which an acousto-optic modulator is used to generate the temporal offset frequency for heterodyning and an optical scanner to process the input object in scanning mode. The operational characteristics of the systems are studied with respect to spatial filtering in terms of the spectral width change of the light source, the temporal offset frequency, and a scanning rate. To enhance the system's capability, two schemes for tuning the system's OTF, structural tuning and defocused object tuning, are also developed and verified with the MTF measurements and computer calculations.
Recently, a number of researchers have produced research and reports in order to forecast more exactly air quality such as particulate matter and odor. However, such research mainly focuses on the atmospheric diffusion models that have been used for the air quality prediction in environmental engineering area. Even though it has various merits, it has some limitation in that it uses very limited spatial attributes such as geographical attributes. Thus, we propose the new approach to forecast an air quality using a deep learning based ensemble model combining temporal and spatial predictor. The temporal predictor employs the RNN LSTM and the spatial predictor is based on the geographically weighted regression model. The ensemble model also uses the RNN LSTM that combines two models with stacking structure. The ensemble model is capable of inferring the air quality of the areas without air quality monitoring station, and even forecasting future air quality. We installed the IoT sensors measuring PM2.5, PM10, H2S, NH3, VOC at the 8 stations in Jeonju in order to gather air quality data. The numerical results showed that our new model has very exact prediction capability with comparison to the real measured data. It implies that the spatial attributes should be considered to more exact air quality prediction.
The permafrost active layer plays an important role in permafrost dynamics. Ecological patterns, processes, and water and ice contents in the active layer are spatially and temporally complex depending on landscape heterogeneity and local-scale variations in hydrological processes. Although there has been emerging interest in the application of optical remote sensing techniques to permafrost environments, optical sensors are significantly limited in accessing information on near surface geo-cryological conditions. The primary objective of this study was to investigate capability of L-band SAR data for monitoring spatio-temporal variability of permafrost ecosystems and underlying soil conditions. This study exploits information from different polarimetric SAR observables in relation to permafrost environmental conditions. Experimental results show that each polarimetric radar observable conveys different information on permafrost environments. In the case of the dual-pol mode, the radar observables consist of two backscattering powers and one correlation coefficient between polarimetric channels. Among them, the dual-pol scattering powers are highly sensitive to freeze/thaw transition and can discriminate grasslands or ponds in thermokarst area from other permafrost ecosystems. However, it is difficult to identify the ground conditions with dual-pol observables. Additional backscattering powers and correlation coefficients obtained from quad-pol mode help understanding seasonal variations ofradar scattering and assessing geo-cryological information on soil layers. In particular, co-pol coherences atHV-basis and circular-basis were found to be very usefultools for mapping and monitoring near surface soil properties.
Remote sensing cannot provide a direct measurement of vegetation index (VI) but it can provide a reasonably good estimate of vegetation index, defined as the ratio of satellite bands. The monitoring of vegetation in nearby urban regions is made difficult by the low spatial resolution and temporal resolution image captures. In this study, enhancing spatial resolution method is adapted as to improve a low spatial resolution. Recent studies have successfully estimated normalized difference vegetation index (NDVI) using improved resolution method such as from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard EOS Terra satellite. Image enhancing spatial resolution is an important tool in remote sensing, as many Earth observation satellites provide both high-resolution and low-resolution multi-spectral images. Examples of enhancement of a MODIS multi-spectral image and a MODIS NDVI image of Cheongju using a Landsat TM high-resolution multi-spectral image are presented. The results are compared with that of the IHS technique is presented for enhancing spatial resolution of multi-spectral bands using a higher resolution data set. To provide a continuous monitoring capability for NDVI, in situ measurements of NDVI from paddy field was carried out in 2004 for comparison with remotely sensed MODIS data. We compare and discuss NDVI estimates from MODIS sensors and in-situ spectroradiometer data over Ochang plain region. These results indicate that the MODIS NDVI is underestimated by approximately 50%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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