Bulk-loading an R-tree can be a good approach to build an efficient one. However, it takes a lot of time to bulk-load an R-tree for huge amount of data. In this paper, we propose a parallel R-tree construction scheme based on a Hadoop framework. The proposed scheme divides the data set into a number of partitions for which local R-trees are built in parallel via Map-Reduce operations. Then the local R-trees are merged into an global R-tree that covers the whole data set. While generating the partitions, it considers the spatial distribution of the data into account so that each partition has nearly equal amounts of data. Therefore, the proposed scheme gives an efficient index structure while reducing the construction time. Experimental tests show that the proposed scheme builds an R-tree more efficiently than the existing approaches.
Purpose: This study aimed to install an RTK-GPS (Real Time Kinematic-Global Positioning System) and IMU (Inertial Measurement Unit) on a tractor used in a farm to measure positions, pasture topography, posture angles, and vibration accelerations, translate the information into maps using the GIS, analyze the characteristics of grass harvesting work, and establish new technologies and construction standards for pasture infrastructure improvement based on the analyzed data. Method: Tractor's roll, pitch, and yaw angles and vibration accelerations along the three axes during grass harvesting were measured and a GIS map prepared from the data. A VRS/RTK-GPS (MS750, Trimble, USA) tractor position measuring system and an IMU (JCS-7401A, JAE, JAPAN) tractor vibration acceleration measuring systems were mounted on top of a tractor and below the operator's seat to obtain acceleration in the direction of progression, transverse acceleration, and vertical acceleration at 10Hz. In addition, information on regions with bad workability was obtained from an operator performing grass harvesting and compared with information on changes in tractor posture angles and vibration acceleration. Results: Roll and pitch angles based on the y-axis, the direction of forward movements of tractor coordinate systems, changed by at least $9-13^{\circ}$ and $8-11^{\circ}$ respectively, leading to changes in working postures in the central and northern parts of the pasture that were designated as regions with bad workability during grass harvesting. These changes were larger than those in other regions. The synthesized vectors of the vibration accelerations along the y-axis, the x-axis (transverse direction), and the z-axis (vertical direction) were higher in the central and northwestern parts of the pasture at 3.0-4.5 m/s2 compared with other regions. Conclusions: The GIS map developed using information on posture angles and vibration accelerations by position in the pasture is considered sufficiently utilizable as data for selection of construction locations for pasture infrastructure improvement.
Kim Seung Hyun;Kim Jae Hyun;Park Jung Whan;Ko Tae Jo
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.12
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pp.100-108
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2004
In reverse engineering, data acquisition methodology can generally be categorized into contacting and non-contacting types. Recently, researches on hybrid or sensor fusion of the two types have been increasing. In addition, efficient construction of a geometric model from the measurement data is required, where considerable amount of user interaction to classify and localize regions of interest is inevitable. Our research focuses on the classification of each bounded region into a pre-defined feature shape fer a hybrid measuring scheme, where the overall procedures are described as fellows. Firstly, the physical model is digitized by a non-contacting laser scanner which rapidly provides cloud-of-points data. Secondly, the overall digitized data are approximated to a z-map model. Each bounding curve of a region of interest (featured area) can be 1.aced out based on our previous research. Then each confined area is systematically classified into one of the pre-defined feature types such as floor, wall, strip or volume, followed by a more accurate measuring step via a contacting probe. Assigned to each feature is a specific digitizing path topology which may reflect its own geometric character. The research can play an important role in minimizing user interaction at the stage of digitizing path planning.
Qualified ground control points (GCPs) are required to construct a digital elevation model (DEM) from a pushbroom stereo pair. An inverse geolocation algorithm for extracting GCPs from ERS SAR data and the SRTM DEM was recently developed. However, not all GCPs established by this method are accurate enough for direct application to the geometric correction of pushbroom images such as SPOT, IRS, etc, and thus a method for selecting and removing inaccurate points from the sets of GCPs is needed. In this study, we propose a method for evaluating GCP accuracy and winnowing sets of GCPs through orientation modeling of pushbroom image and validate performance of this method using SPOT stereo pair of Daejon City. It has been found that the statistical distribution of GCP positional errors is approximately Gaussian without bias, and that the residual errors estimated by orientation modeling have a linear relationship with the positional errors. Inaccurate GCPs have large positional errors and can be iteratively eliminated by thresholding the residual errors. Forty-one GCPs were initially extracted for the test, with mean the positional error values of 25.6m, 2.5m and -6.1m in the X-, Y- and Z-directions, respectively, and standard deviations of 62.4m, 37.6m and 15.0m. Twenty-one GCPs were eliminated by the proposed method, resulting in the standard deviations of the positional errors of the 20 final GCPs being reduced to 13.9m, 8.5m and 7.5m in the X-, Y- and Z-directions, respectively. Orientation modeling of the SPOT stereo pair was performed using the 20 GCPs, and the model was checked against 15 map-based points. The root mean square errors (RMSEs) of the model were 10.4m, 7.1m and 12.1m in X-, Y- and Z-directions, respectively. A SPOT DEM with a 20m ground resolution was successfully constructed using a automatic matching procedure.
Cholangiocarcinoma (CCA) is a serious problem in Thailand, particularly in the northeastern and northern regions. Database of population at risk are need required for monitoring, surveillance, home health care, and home visit. Therefore, this study aimed to develop a geographic information system (GIS) database and Google map of the population at risk of CCA in Mueang Yang district, Nakhon Ratchasima province, northeastern Thailand during June to October 2015. Populations at risk were screened using the Korat CCA verbal screening test (KCVST). Software included Microsoft Excel, ArcGIS, and Google Maps. The secondary data included the point of villages, sub-district boundaries, district boundaries, point of hospital in Mueang Yang district, used for created the spatial databese. The populations at risk for CCA and opisthorchiasis were used to create an arttribute database. Data were tranfered to WGS84 UTM ZONE 48. After the conversion, all of the data were imported into Google Earth using online web pages www.earthpoint.us. Some 222 from a 4,800 population at risk for CCA constituted a high risk group. Geo-visual display available at following www.google.com/maps/d/u/0/edit?mid=zPxtcHv_iDLo.kvPpxl5mAs90&hl=th. Geo-visual display 5 layers including: layer 1, village location and number of the population at risk for CCA; layer 2, sub-district health promotion hospital in Mueang Yang district and number of opisthorchiasis; layer 3, sub-district district and the number of population at risk for CCA; layer 4, district hospital and the number of population at risk for CCA and number of opisthorchiasis; and layer 5, district and the number of population at risk for CCA and number of opisthorchiasis. This GIS database and Google map production process is suitable for further monitoring, surveillance, and home health care for CCA sufferers.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.14
no.3
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pp.8-15
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2005
A new measuring method for tool deflection has been developed when sculptured surface is processed in ball-end milling. Since the vibration due to cutting forces has low frequencies, an electromagnetic sensor is used for measuring the exact vibration displacement. The amplitude and direction of vibration displacement during the cutting process is presented as orbital plot. In this study, it assumes that the vibration displacement is proportional to the length of cutting chip. Therefore, tool deflection is calculated by summing up the vibration displacement of unit chip length for engaged chip length. In addition, computer programs has been developed to predict the deflection of tools when machining sculptured surface. This developed program predicts the tool deflection per block of NC data, so that it can easily identify the parts which have the possibility of machining errors.
This paper concerns the development of distributed interactive simulation of a road traffic system. The simulation involved models of multiple and distributed road vehicles running on different locations. The simulation system represented a traffic system as if the distributed simulation models were in the same environment. The development of the distributed road traffic simulation was based on High Level Architecture (HLA), a state-of-the-art IEEE standard for the distributed and real-time simulation. Other work concerned modeling and simulating the road vehicles and building the map database for the virtual distributed shared environment. The information used in the simulation system was only in X-axis and Y-axis as the insignificant data in the Z-axis was omitted to simplify the simulation. However, the traffic system has visualized a 3-D coordinate system. The road vehicle models were able to avoid collision. The next direction of a vehicle can be chosen from the provided choices of further paths.
Dhunny, Asma Z.;Lollchund, Michel R.;Rughooputh, Soonil D.D.V.
Wind and Structures
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v.20
no.4
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pp.565-578
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2015
A wind energy assessment is an integrated analysis of the potential of wind energy resources of a particular area. In this work, the wind energy potentials for Mauritius have been assessed using a Computational Fluid Dynamics (CFD) model. The approach employed in this work aims to enhance the assessment of wind energy potentials for the siting of large-scale wind farms in the island. Validation of the model is done by comparing simulated wind speed data to experimental ones measured at specific locations over the island. The local wind velocity resulting from the CFD simulations are used to compute the weighted-sum power density including annual directional inflow variations determined by wind roses. The model is used to generate contour maps of velocity and power, for Mauritius at a resolution of 500 m.
Current and planned large-volume surveys such as the Sloan Digital Sky Survey extended Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (SDSS IV-eBOSS) or the Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI) will use Luminous Red Galaxies (LRGs) and Emission Line Galaxies (ELGs) to map the cosmic web up to z~1.7, and will allow one to accurately constrain cosmological models and obtain crucial information on the nature of dark energy and the expansion history of the Universe in novel epochs - particularly by measuring the Baryon Acoustic Oscillation (BAO) feature with improved accuracy. To this end, we present here a study of the spatial distribution and clustering of a sample of LRGs and ELGs obtained from a sub-volume of the MultiDark simulation complemented by different semi-analytic prescriptions, and investigate how these two different populations trace the cosmic web at different redshift intervals - along with their synergy. This is the first step towards the interpretation of upcoming ELG and LRG data.
Lee, Kang Eun;Jeong, Min Jin;Jeong, Dabin;Kim, Sungsuk;Yang, Sun-Ok
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.72-74
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2019
Hadoop은 대용량 데이터의 분산 처리 응용을 지원하는 프레임워크이다. 이는 마스터 노드와 데이터 노드간에 Map-Reduce 과정을 거쳐 분산 처리를 지원한다. 이에 본 연구에서는 3D 프린팅을 위해 생성한 3D 모델을 프린터가 인식할 수 있는 G-code로 변환하는 작업을 Hadoop에서 수행하였다. 3D 모델은 대개 2차원 개체(페이셋)를 이용하여 표면을 표현하는데, 이 개체를 높이(Z 축)에 따라 슬라이싱한 후각 레이어별로 G-code를 생성하여야 한다. 우선 5대의 컴퓨터에 Hadoop 클러스터를 설치한 후, 대상 3D 모델에 다양한 속성값을 변경하면서 변환작업을 진행하여 Hadoop 프로그래밍의 장점을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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