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.
이 연구는 교체비용이 존재하는 상황에서 복점기업간 경쟁을 다룬다. 분석에서는 일시적 가격할인 현상이 순수전략균형(Pure Strategy Equilibrium)의 결과일 수 있음을 보인다. 이는 기존 대다수 연구들에서 일시적 가격할인 현상을 혼합전략균형(Mixed Strategy Equilibrium)의 결과로 해석해왔던 것과 구별된다. 본 연구에서 구해진 일시적 가격할인의 순수전략균형 하에서 기업들은 정규가격만을 제공하는 경우보다 높은 이윤을 얻게 되며, 이러한 현상은 일시적 가격할인이 충성가입자와 비충성 가입자간 가격차별의 역할을 수행하는 것에 기인한다. 한편 본 연구에서는 기업들이 정규가격과 할인가격을 적절히 조정함으로써 충성가입자들의 수를 통제할 수 있음을 가정하고 있다. 이를 통해 기업들은 정규가격 수준을 일정 수준 이상으로 유지함으로써 충성가입자들의 수를 지나치게 늘리지 않으려는 유인이 있음을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3239-3267
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2018
Image and video dehazing is a popular topic in the field of computer vision and digital image processing. A fast, optimized dehazing algorithm was recently proposed that enhances contrast and reduces flickering artifacts in a dehazed video sequence by minimizing a cost function that makes transmission values spatially and temporally coherent. However, its fixed-size block partitioning leads to block effects. The temporal cost function also suffers from the temporal non-coherence of newly appearing objects in a scene. Further, the weak edges in a hazy image are not addressed. Hence, a video dehazing algorithm based on well designed spectral clustering is proposed. To avoid block artifacts, the spectral clustering is customized to segment static scenes to ensure the same target has the same transmission value. Assuming that edge images dehazed with optimized transmission values have richer detail than before restoration, an edge intensity function is added to the spatial consistency cost model. Atmospheric light is estimated using a modified quadtree search. Different temporal transmission models are established for newly appearing objects, static backgrounds, and moving objects. The experimental results demonstrate that the new method provides higher dehazing quality and lower time complexity than the previous technique.
As Temporal DataBase Systems(TDBSs) manages both the historical versions and the current version of each data item, a temporal transaction may access more data records than atransaction in traditional database systems. Hence, the concurrency control subsystem of temporaldatabase management system should be able to correctly and efficiently detect actual conflicts amongconcurrent temporal transactions while the cost of detecting conflicts is maintained in low levelwithout detecting false conflicts which cause severe degradation of system throughput.In this paper, Two-Level Conflict Detection(TLCD) scheme is proposed for efficient conflictdetection between concurrent temporal transactions in TDBs. In the proposed TLCD scheme, sincechecking conflict between concurrent temporal transactions is performed at two levels, i, e., logicallevel and physical level, conflicts between concurrent temporal transactions are efficiently and correctlydetected,Furthermore, we also evaluate the performance of the proposed TLCD scheme with those oftraditional conflict detection schemes, logical-level conflict detection scheme and physical-level conflictdetection scheme by simulation approach, The result of the simulation study shows that the proposedTLCD scheme outperforms the previous conflict detection schemes with respect to the averageresponse time.
시간적 에러은닉 기법은 손실된 데이터를 포함한 프레임과 이전프레임사이의 시간적 상관도(temporal correlation)를 이용하여 손실된 데이터를 복원하는 기술을 말한다. 이러한 시간적 에러은닉 방법은 블록단위의 복원기술과 화소단위의 복원기술로 나눌 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 어파인변환(affine transform)을 이용한 화소단위의 시간적 에러은닉에 관한 것으로 이는 손실된 블록내에 객체 또는 배경이 어파인 모델로 모델링 될 수 있는 기하학적 변환 즉 회전, 확대, 축소와 같은 변환이 있는 경우 더욱 높은 성능을 가진다. 또한 어파인 모델의 계산과정에 사용되는 움직임벡터가 서로 다른 객체의 움직임을 나타내는 경우에도 높은 성능을 유지하기 위해 비용함수를 정의하고 비용 값에 따라 적응적으로 어파인 에러은닉방법을 적용함으로써 보다 높은 성능을 가지게 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 현재 H.264/AVC 참조소프트웨어에서 방법과 비교하여 최대 1.9 dB까지의 객관적 화질향상이 있는 것으로 나타난다.
본 논문은 마르크스 가치론의 이시적 단일체계 해석(TSSI)에 대한 두 가지 비판적 논점을 제시한다. 첫째, 일반적인 조건 하에서 마르크스주의 근본정리가 성립함을 보일 수 있는 것은 TSSI가 유일하다라는 TSSI 논자들의 주장과는 달리, 명목이윤 뿐만 아니라 실질이윤에 대한 두 개의 서로 다른 정의를 모두 고려할 경우, 마르크스주의 근본정리가 TSSI 내에서 성립하는지 여부는 결정되지 않는다. 둘째, 오키시오 정리 비판으로 제시된 클리만 (1996)의 수리모형에 대해, 오키시오 정리에서 중요한 요소인 기술변화의 비용절감 여부를 고려하지 않는다는 점이 기존 문헌에서 지적된 바 있는데, 본 논문에선 이를 수리적으로 확인하는 작업을 통해 클리만 모형의 기술변화는 비용절감적이지 않고 따라서 오키시오 정리에 대한 내재적 비판이라고 할 수 없다는 점을 보인다.
We present our experiences with open-source spatio-temporal database systems for managing and analyzing big astronomical data acquired by wide-field time-domain sky surveys. Considering performance, cost, difficulty, and scalability of the database systems, we conduct comparison studies of open-source spatio-temporal databases such as GeoMesa and PostGIS that are already being used for handling big geographical data. Our experiments include ingesting, indexing, and querying millions or billions of astronomical spatio-temporal data. We choose the public VVV (VISTA Variables in the Via Lactea) catalogs of billions measurements for hundreds of millions objects as the test data. We discuss issues of how these spatio-temporal database systems can be adopted in the astronomy community.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권7호
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pp.1756-1776
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2012
Wireless sensor networks (WSNs) are likely to be more prevalent as their cost-effectiveness improves. The spectrum of applications for WSNs spans multiple domains. In environmental sciences, in particular, they are on the way to become an essential technology for monitoring the natural environment and the dynamic behavior of transient physical phenomena over space. Existing sensor network query processors (SNQPs) have also demonstrated that in-network processing is an effective and efficient means of interaction with WSNs for performing queries over live data. Inspired by these findings, this paper investigates the question as to whether spatio-temporal and historical analysis can be carried over WSNs using distributed query-processing techniques. The emphasis of this work is on the spatial, temporal and historical aspects of sensed data, which are not adequately addressed in existing SNQPs. This paper surveys the novel approaches of storing the data and execution of spatio-temporal and historical queries. We introduce the challenges and opportunities of research in the field of in-network storage and in-network spatio-temporal query processing as well as illustrate the current status of research in this field. We also present new areas where the spatio-temporal and historical query processing can be of significant importance.
Mining frequent patterns in transaction databases, time-series databases, and many other kinds of databases has been studied popularly in data mining research. Most of the previous studies adopt an Apriori-like candidate set generation-and-test approach. However, candidate set generation is still costly, especially when there exist prolific patterns and/or long patterns. And calendar based on temporal association rules proposes the discovery of association rules along with their temporal patterns in terms of calendar schemas, but this approach is also adopt an Apriori-like candidate set generation. In this paper, we propose an efficient temporal frequent pattern mining using TFP-tree (Temporal Frequent Pattern tree). This approach has three advantages: (1) this method separates many partitions by according to maximum size domain and only scans the transaction once for reducing the I/O cost. (2) This method maintains all of transactions using FP-trees. (3) We only have the FP-trees of I-star pattern and other star pattern nodes only link them step by step for efficient mining and the saving memory. Our performance study shows that the TFP-tree is efficient and scalable for mining, and is about an order of magnitude faster than the Apriori algorithm and also faster than calendar based on temporal frequent pattern mining methods.
문제의 제약조건을 명확히 표현하고 휴리스틱 탐색에 의하여 스케쥴링을 형성하는 제약조건 중심의 스케쥴링 기법은 실세계의 스케쥴링 문제에 성공적으로 적용되어 왔다. 하지만, 기존의 제약조건 중심의 스케쥴링 연구에서 스케쥴링의 목적을 표현하고 최적화하는데 관련된 연구는 부족한 상황이다. 특히 비용 목적함수는 다양한 비즈니스 계획의 효과를 분석하는 기업의사결정에서 매우 중요 하다고 평가된다. 이 연구의 목적은 자원 용량이나 일시적인 제약조건을 만족하면서 지연비용 및 재고비용을 포함한 스케쥴링의 전체 비용을 명확하게 표현하고 최적화하는 것이다. 비용기반 스케쥴링 프레임워크에서, 동일한 작업 내에 일시적인 제약조건을 만들어 가면서 비용함수를 개선해 나가는 비용 전파 알고리즘을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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