This paper presents spoken numbers recognition method using a spatio-temporal network This network is efficient in processing the spectrum sequences of speech patterns as spatio-temporal patterns. The number of windows and channels is experimentally determined. The recognition rate has been improved by experiments done on various parameters. The test data is collected form 10 numbers spoken by 2 male and female speakers. A recognition rate of 80% was obtained on a test set of 50 words.
This is based on the AGENT-LUC model framework. Luangprabang Province has the largest percentage of shifting cultivation area in Laos PDR. The model simulates the spatial and temporal patterns of the shifting cultivation in the study area, using a GIS database while the total area of shifting cultivation is controlled by supply and demand balance of food. The model simulation period is from 1990 to 1999, at a spatial resolution of 500m. The results are evaluated using statistical data and remote sensing images. Through the validation, it is concluded that the trends simulated agrees to that of statistical data and the spatial and temporal patterns are also replicated satisfactorily.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.9
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pp.51-58
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2019
Temporal analysis is very useful and important for digital forensics for reconstructing the timeline of digital events. Forgery of a file's timestamp can lead to inconsistencies in the overall temporal relationship, making it difficult to analyze the timeline in reconstructing actions or events and the results of the analysis might not be reliable. The purpose of the timestamp change is to hide the data in a steganographic way, and the other purpose is for anti-forensics. In both cases, the time stamp change tools are requested to use. In this paper, we propose a classification method based on the behavior of the timestamp change tools. The timestamp change tools are categorized three types according to patterns of the changed timestamps after using the tools. By analyzing the changed timestamps, it can be decided what kind of tool is used. And we show that the three types of the patterns are closely related to API functions which are used to develop the tools.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.232-233
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1998
이 논문에서는 시간지원 데이터베이스를 대상으로 하여 시간 간격과 시간 위상을 지닌 데이터에서의 정보를 탐사한다. 그리고 시간지원 데이터베이스에서의 시간 정보 유형을 제시하고 이에 따라 탐사되는 패턴의 유형을 분류한다. 또한 시간에 대한 계층적 구조인 시간 계층을 도입하고 이를 이용하여 각 항목의 유효시간 정보를 일반화시킨다. 시간 계층에 의한 유효시간의 일반화에 있어서 발생하는 시간 정보 유형의 변화와 패턴 유형의 변화를 살펴본다. 그리고 시간 간격 변화에 따른 패턴 정보의 발견을 예를 들어 기술한다. 이 논문에서는 시간 계층을 이용하여 시간 간격을 변화시킬 경우 발견되는 새로운 유형의 패턴 지식을 탐사하고 이를 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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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 study examines whether and how ages of child affect accessibility experiences of women and men differently. Space-time accessibility measures based on Time-geographic framework with activity-travel diary datasets in Portland Metro, US were calculated using GIS-based geocomputation, and spatial-temporal patterns of accessibility of dual-earner couples by ages of their youngest child were compared. The results are as follows. (1) Although more women than men work part-time, which would render women more spatial-temporal autonomy, accessibility levels of women are not higher than men's. It implies that there exists another constraint placed on women which largely stems from gender inequality. (2) It is distinctively women with child under age 6 of which accessibility spaces are found to be restricted doser to home compared to men. Women with no child or with child aged over 6, however, show more or less similar spatial-temporal patterns of accessibility with men's which are quite unvarying regardless of parental status and their child age. Women's accessibility experiences characterized by spatial-temporal entrapment, thus, can be seen as problems associated with gender rather than sex. (3) Intensified spatial-temporal entrapment of women with young child are associated with the significant spatial pegs shaping their accessibility spaces, which are located much closer to home compared to men's: workplaces and child's daycare centers.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.8
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pp.299-308
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2014
Various literatures related computing of information processing have been recently shown the researches inspired from the remarkably excellent human capabilities which recognize and categorize very complex visual patterns such as body motions and facial expressions. Applied from human's outstanding ability of perception, the classification function of visual sequences without context information is specially crucial task for computer vision to understand both the coding and the retrieval of spatio-temporal patterns. This paper presents a biological process based action recognition model of computer vision, which is inspired from visual information processing of human brain for action recognition of visual sequences. Proposed model employs the structure of neural fields of bio-inspired visual perception on detecting motion sequences and discriminating visual patterns in human brain. Experimental results show that proposed recognition model takes not only into account several biological properties of visual information processing, but also is tolerant of time-warping. Furthermore, the model allows robust temporal evolution of classification compared to researches of action recognition. Presented model contributes to implement bio-inspired visual processing system such as intelligent robot agent, etc.
This study has been performed to clarify the characteristics of temporal and spatial distribution of surface ozone concentration over Jeju Island, one of the cleanest areas in Korea with low emissions of air pollutants. Ozone data are monitored at four sites in Jeju Island. These monitoring sites are located at two urban area(referred to Ido and Donghong), coastal area(Gosan site) and forest site(Chuna site). Ozone data has been routinely collected at these sites for the late four years. The patterns of seasonal cycle of ozone concentrations at all stations show the bimodal with the peaks on spring and autumn and a significant summer minimum. However, the patterns of diurnal variations at rural station, i.e., Gosan and Chuna sites are considerably different to those at urban stations such as Ido and Donghong sites. The patterns of $\DeltaO_3$ variations are very similar with those of monthly mean ozone concentrations and $\DeltaO_3$ values are exceeded 30 ppb, at urban stations. This may be that urban stations are more influenced by local photochemical reactions rather than rural stations. In order to assess the potential roles of meteorological parameters on ozone formation, the meteorological parameters, such as radiation, temperature, and wind are monitored together with ozone concentrations at all stations. The relationships of meteorological parameters to the corresponding ozone concentration are found to be insignificant in Jeju Island. However, at Gosan and Donghong stations, when the sea breeze blew toward the station, the ozone concentration is considerably increased.
The fish species composition of seagrass bed in Chuuk Lagoon, Micronesia, was investigated every month from August 2009 to July 2011, using a seine net for fish caught. A total of 32 fish species belonging to 18 families under 6 orders were identified during the study period. Of these fish, Atherinomrus lacunosus, and Strongylura incise were the major dominant species representing 85.0% in total number of individuals. The number of species and individuals were high from August to December 2009, 2010. The biomass was highest in September 2010 and the diversity index was higher in September 2009, April, August 2010 and July 2011. The 14 dominant species could be divided into 2 groups of 3 individuals based on appearance patterns; (1) resident species and temporal species (9 species, e.g. Atherinomrus lacunosus), juvenile and adults living in seagrass beds and juveniles living only in seagrass beds; (2) temporal species (2 species, e.g. Hemiramphus lutkei), juveniles living only in seagrass beds; (3) temporal species (3 individuals, e.g. Caranx sexfasiatus). For some species, the appearance patterns were affected by water temperature. However, the relationships between sea currents, salinity, tide, and structure of fish assemblage remain unclear. Further studies that regularly monitor sea grass habitats are necessary to clearly understand the correlation between environmental factors and sea grass habitat use patterns in fish assemblages.
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