최근에 움직이는 객체의 미래 위치를 위한 TPR-tree가 제안되었으며, TPR-tree를 이용한 많은 연구들이 제안되었다. 그러나, TPR-tree가 시공간 데이타베이스에서 널리 사용됨에도 불구하고, TPR-tree를 위한 비용 모델은 제안되지 않았다. R-tree와 같은 공간 색인을 위한 비용 모델들은 움직이는 객체들의 미래 위치를 전혀 고려하지 않기 때문에, TPR-tree에 대한 시공간 질의를 위한 디스크 액세스 수를 정확하게 예측하지 못한다. 본 논문에서는 움직이는 객체들의 미래 위치를 고려한 TPR-tree를 위한 비용 모델을 처음으로 제안한다. 다양한 실험 결과, 제안된 TPR-tree의 비용 모델은 디스크 액세스 수를 정확하게 예측한다.
This study (1) explored spatio-temporal population distribution patterns in Jeonju by using emerging hot spot analysis and (2) identified the influential factors to determine the spatio-temporal patterns by using multinomial logit model. The major findings are as follows. First, the results of emerging hot spot analysis indicated that the 100*100m grid in the urban area of Jeonju was found to have a category of hot spots, whereas most of the cold spot series was concentrated in the outskirts of the city. Also, new towns such as Jeonju Eco City, Jeonbuk Innovation City, and Hyocheon District were persistent or intensifying hot spots, Third, the results of multinomial logit model revealed that the factors influencing deterrmining the spatio-temporal patterns were accessibility to schools, hospitals, parks, and walfare services. This study offered a deeper understanding of urbanization and regional changes in Jeonju, and important information for urban planning.
This paper is a study on the word recognition using neural network. A limited vocabulary, speaker independent, isolated word recognition system has been built. This system recognizes isolated word without performing segmentation, phoneme identification, or dynamic time wrapping. It needs a static pattern approach to recognize a spatio-temporal pattern. The preprocessing only includes preceding and tailing silence removal, and word length determination. A LPC analysis is performed on each of 24 equally spaced frames. The PARCOR coefficients plus 3 other features from each frame is extracted. In order to simplify a structure of neural network, we composed binary code form to decrease output nodes.
가상현실에서 실제 사람처럼 행동하는 가상거주자는 스스로 주변의 상황을 판단하고 평가를 내리게 된다. 이러한 상황에 대한 판단은 얼마나 정확하고 다양한 자료가 주어졌느냐에 따라서 달라지게 된다. 본 논문에서는 Spatio-temporal graph(ST graph)를 사용하여 시간과 공간에 대한 데이터를 정의하고, ontology의 개념을 더하여 다양한 상황에 대한 표현이 가능하게 하였다. 이 표현 방법으로 가상거주자는 어떠한 상황을 마주하더라도 주변 환경이나 공간에 대한 데이터를 가지고 분석하여 필요한 행동을 할 수 있게 될 것이다.
In this paper we present and compare two different spatio-temporal decorrelation learning algorithms for updating the weights of a linear feedforward network with FIR synapses (MIMO FIR filter). Both standard gradient and the natural gradient are employed to derive the spatio-temporal decorrelation algorithms. These two algorithms are applied to multichannel blind deconvolution task and their performance is compared. The rigorous derivation of algorithms and computer simulation results are presented.
본 연구에서는 가변적 공간 단위의 문제를 고려한 시공간 자료 분석 방법을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 기존의 시계열 연구에서는 행정 구역 신설이나 경계 변동같은 공간 단위(areal unit)의 가변성을 제대로 반영하지 못했기 때문에 속성 자료와 공간 자료의 불부합 현상이 있었다. 지역의 공간적 특성과 시공간적 변화를 지가 변동분석을 통하여 살펴보기 위해서는 분석 공간 단위의 가변성에 영향을 받지 않도록 개별적인 정보를 유지할 수 있는 시공간 데이터베이스를 구축하는 것이 필요하다. 이 연구에서는 기본 격자로 공간 단위를 구성함으로써 분석 기준 시점의 속성 자료와 공간자료를 일치시킬 수 있었기 때문에 ‘가변적 공간 단위의 문제’를 보완할 수 있었다.
최근 위치 측위 기술, 무선 통신 기술 등이 급속도로 발달하고 이동체 데이타가 널리 활용됨에 따라 이동체 데이타 스트림을 실시간으로 서비스하기 위한 실시간 위치 추적 시스템의 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 시스템에서 기반 시스템으로 사용되는 MO(Moving Object) DBMS는 이동체 데이타 스트림 관리에 비효율적이고, 기존의 DSMS(Data Stream Management System)는 시공간 데이타를 효율적으로 처리하지 못하는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 이동체 데이타 스트림의 효율적인 실시간 관리를 위한 시공간 DSMS를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시공간 DSMS는 스탠포드 대학의 STREAM(STanford stREam dAta Manager)을 기반으로 이동체 데이타 스트림의 실시간 관리와 시공간 질의 처리 기능 그리고 입력 부하를 줄이기 위한 필터링 기능을 지원하는 시스템이다. 특히, 시공간 DSMS에서 사용하는 시공간 연산자는 호환성을 위해서 OGC에서 제시한 "Simple Feature Specification for SQL" 표준 명세를 확장하여 SQL 형태의 표준 인터페이스를 지원한다. 마지막으로 본 논문에서 구현한 시공간 DSMS를 이동체 데이타 스트림의 실시간 위치 추적 관리가 필요한 실시간 모니터링 분야에 적용해 봄으로써 시스템의 효용성을 입증하였다.
In the moving object database system, spatiotemporal join is very import operation when we process join moving objects. Processing time of spatio-temporal join operation increases by geometric progression with numbers of moving objects. Therefore efficient methods of spatio-temporal join is essential to moving object database system. In this paper, we propose spatio-temporal join algorithm with TB-Tree that preserves trajectories of moving objects, and show result of test. We first present basic algorithm, and propose cpu-time tunning algorithm and IO-time tunning algorithm. We show result of test with data set created by moving object generator tool.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권1호
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pp.35-48
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2005
An architectural framework is developed for integrating geospatial and temporal data with relational information from which a spatio-temporal data warehouse (STDW) system is built. In order to implement the STDW, a generic conceptual model was designed that accommodated six dimensions: spatial (map object), temporal (time), agent (contractor), management (e.g. planting) and tree species (specific species) that addressed the 'where', 'when', 'who', 'what', 'why' and 'how' (5W1H) of the STDW information, respectively. A formal algebraic notation was developed based on a triplet schema that corresponded with spatial, temporal, and relational data type objects. Spatial object structures and spatial operators (spatial selection, spatial projection, and spatial join) were defined and incorporated along with other database operators having interfaces via the generic model.
Radar rainfall estimates have been widely used in calculating rainfall amount approximately and predicting flood risks. The radar rainfall estimates have a number of error sources such as beam blockage and ground clutter hinder their applications to hydrological flood forecasting. Moreover, it has been reported in paper that those errors are inter-correlated spatially and temporally. Therefore, in the current study, we tested influence about spatio-temporal errors in radar rainfall estimates. Spatio-temporal errors were simulated through a stochastic simulation model, called Multivariate Autoregressive (MAR). For runoff simulation, the Nam River basin in South Korea was used with the distributed rainfall-runoff model, Vflo. The results indicated that spatio-temporal dependent errors caused much higher variations in peak discharge than spatial dependent errors. To further investigate the effect of the magnitude of time correlation among radar errors, different magnitudes of temporal correlations were employed during the rainfall-runoff simulation. The results indicated that strong correlation caused a higher variation in peak discharge. This concluded that the effects on reducing temporal and spatial correlation must be taken in addition to correcting the biases in radar rainfall estimates. Acknowledgements This research was supported by a grant from a Strategic Research Project (Development of Flood Warning and Snowfall Estimation Platform Using Hydrological Radars), which was funded by the Korea Institute of Construction Technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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