최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 대상공간을 일정한 크기의 셀로 나누고 그 셀들을 힐버트 값 순서로 저장한다. 이러한 셀들이 시간순서로 모여 규브형태를 이루게 된다. 또한 H-Cube는 시간의 흐름에 따라 변화되는 지역적인 데이타 편중에 대처하기 위해 적응적으로 셀을 정제한다. H-Cube는 정적인 공간 차원에서 움직이는 짐 객체에 초점을 두고 있는 적웅적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.483-503
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1997
객체지향 데이터베이스 시스템에서 시간지원 데이터베이스를 다룰 때 발생하는 중요한 문제는 관계 의미에 따라 시간과 속성을 결합하는 방법에 있다. 관계형 모델처럼 속성 버전화에 대한 기존의 연구 결과는 시간지원 객체지향 모델에 적용할 수 없다. 이것은 객체지향 모델이 복합 객체를 구성하기 위해서 기존의 모델보다 더욱 강력한 구성자들을 제공하기 때문이다. 그래서 이 논문은 객체지향 데이터베이스에 시간 개념을 통합하기 위한 형식적 접근방법을 제안한다. 이 논문의 목적은 객체 사이에 관계하는 일반화, 집단화와 연관화에 따라 시간지원 객체지향 데이터베이스 표현을 연구하는 것이다. 이 논문은 시간지원 객체지향 모델에서 속성 버전화의 개념을 정의하고, 객체 사이에 존재하는 관계에 대해서 시간을 표현하는 것에 중점을 둔다. 또한 관계 의미에 대한 제약조건을 규정하고, 표현 기준에 기반하여 검토한다. 이 논문은 객체지향 데이터 모델을 형식화함으로서 대수 연산자를 설계시 강력한 연산 기능을 제공할 뿐만 아니라 모듈의 재사용성을 제공할 수 있다.
콘텐츠 적응화란 하나의 콘텐츠를 다양한 디바이스에서 사용할 수 있도록 변환하는 기술이다. 특히, 여러 개의 서로 다른 매체를 포함하고 있는 문서에서는 매체 간의 동기화가 필요하고, 이를 위한 다양한 방법이 제시되었다. 본 논문에서는 어떤 일정시간(interval time) 동안 여러 개의 서로 다른 매체간의 시간적인 관계를 표현하는 방법으로 "시간지원 집계 트리 전략(TATS : Temporal Aggregate Tree Strategy)"모델을 제안한다. TATS 모델은 미디어들의 실행시간을 시작시간을 기준으로 부모노드가 자식노드의 간격시간을 포함하는 이진트리 형태인 집계트리를 만들어 집계 계산에 이용한다. 집계트리를 통하여 멀티미디어 객체 간의 시간 동기화를 구현하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권3호
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pp.209-222
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2015
Time series are used in many studies for model building and analysis. We must be very careful to understand the kind of time series data used in the analysis. In this review article, we will begin with some issues related to the use of aggregate and systematic sampling time series. Since several time series are often used in a study of the relationship of variables, we will also consider vector time series modeling and analysis. Although the basic procedures of model building between univariate time series and vector time series are the same, there are some important phenomena which are unique to vector time series. Therefore, we will also discuss some issues related to vector time models. Understanding these issues is important when we use time series data in modeling and analysis, regardless of whether it is a univariate or multivariate time series.
Shi, Xiaoying;Wang, Yang;Lv, Fanshun;Yang, Xiaohang;Fang, Qiming;Zhang, Li
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3037-3054
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2019
Public bicycle system (PBS) is a new emerging and popular mode of public transportation. PBS data can be adopted to analyze human movement patterns. Previous work usually focused on specific scales, and the relationships between different levels of hierarchies are ignored. In this paper, we introduce a multi-scale and interactive visual analytics system to investigate human cycling movement and PBS usage condition. The system supports level-of-detail explorative analysis of spatio-temporal characteristics in PBS. Visual views are designed from global, regional and microcosmic scales. For the regional scale, a bicycle network is constructed to model PBS data, and an flow-based community detection algorithm is applied on the bicycle network to determine station clusters. In contrast to the previous used Louvain algorithm, our method avoids producing super-communities and generates better results. We provide two cases to demonstrate how our system can help analysts explore the overall cycling condition in the city and spatio-temporal aggregation of stations.
Aiming at the problem that the existing human behavior recognition algorithm cannot fully utilize the multi-level spatio-temporal information of the network, a human behavior recognition algorithm based on a dense three-dimensional residual network is proposed. First, the proposed algorithm uses a dense block of three-dimensional residuals as the basic module of the network. The module extracts the hierarchical features of human behavior through densely connected convolutional layers; Secondly, the local feature aggregation adaptive method is used to learn the local dense features of human behavior; Then, the residual connection module is applied to promote the flow of feature information and reduced the difficulty of training; Finally, the multi-layer local feature extraction of the network is realized by cascading multiple three-dimensional residual dense blocks, and use the global feature aggregation adaptive method to learn the features of all network layers to realize human behavior recognition. A large number of experimental results on benchmark datasets KTH show that the recognition rate (top-l accuracy) of the proposed algorithm reaches 93.52%. Compared with the three-dimensional convolutional neural network (C3D) algorithm, it has improved by 3.93 percentage points. The proposed algorithm framework has good robustness and transfer learning ability, and can effectively handle a variety of video behavior recognition tasks.
무선 전송 용량의 향상을 위해 다른 주파수 대역을 사용하는 복수 개의 무선 인터페이스를 결합하여 동시에 사용하는 것을 고려할 수 있다. 본 논문에서는 복수 개의 Wi-Fi 인터페이스를 갖는 시스템을 대상으로, 인터페이스 결합 사용을 위한 링크 결합과 다중경로 TCP(MPTCP)의 두 기법을 실험을 통해 성능을 비교, 분석한다. 실험은 트래픽 종류, 네트워크 지연 시간, 무선 채널 품질, 인터페이스 장애 등의 다양한 조건이 고려되었다. 실험 결과, 인터페이스 결합을 통한 다중 전송은 큰 수율 이득이 있었다. 하지만, 링크 결합 기법은 패킷 전달 순서의 변경으로 중복 TCP 응답이 발생하여 MPTCP보다 낮은 수율을 보였고, 이의 개선을 위해 응답 필터링이 적용될 경우 이득이 있음을 확인하였다. 또, 링크 결합 기법에서 스케줄링 가중치의 조합에 따른 성능 차이가 있으므로 시공간에 따라 적응적으로 가중치를 조절할 필요가 있음을 보였다. 한편, 링크 결합 기법은 MPTCP 대비 빠른 반응으로 인해 긴 네트워크 지연 시간 및 인터페이스 장애 시 더 나은 성능을 보였다. 끝으로, 평균 소비 전력 계산을 위한 수학 모델을 제시하고, 이를 통해 각 기법의 소비 전력을 비교, 분석하였다.
최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 적응적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.
Acrolein (ACR) is a well-known carbonyl toxin produced by lipid peroxidation of polyunsaturated fatty acids, which is involved in the pathogenesis of neurodegenerative disorders such as Alzheimer's disease (AD). In Alzheimer's brain, ACR was found to be elevated in hippocampus and temporal cortex where oxidative stress is high. In this study, we evaluated oxidative modification of cytochrome c occurring after incubation with ACR. When cytochrome c was incubated with ACR, protein aggregation increased in a dose-dependent manner. The formation of carbonyl compounds and the release of iron were obtained in ACR-treated cytochrome c. Reactive oxygen species scavengers and iron specific chelator inhibited the ACR-mediated cytochrome c modification and carbonyl compound formation. Our data demonstrate that oxidative damage of cytochrome c by ACR might induce disruption of cyotochrome c structure and iron mishandling as a contributing factor to the pathology of AD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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