Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.10-12
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2001
대용량의 공간 데이터베이스로부터 임시적이고 유용한 지식을 자동적으로 추출하는 공간데이터 마이닝은 데이터양의 급격히 증가하면서 필요성이 더욱 증대되고 있다. 공간데이타 마이닝에서 데이터를 분석하여 유사한 그룹으로 분류하는 것은 중요한 분야이며, 이를 위해서는 공간 클러스터링 과정이 먼저 수행되어야 한다. 이러한 공간 클러스터링에서 가장 중요한 점은 클러스터링에 드는 비용의 감소와 점 공간객체에 한정된 클러스터링이 아닌 선 및 다각형 객체들의 클러스터링도 가능해야 한다. 본 본문은 이를 위하여 공간지역성을 보장하는 대표적인 공간분할 방법인 그리드 셀을 이용한다. 기존의 클러스터링에서 사용되는 객체들 간의 거리 계산을 인접한 그리드 셀들 간의 관계 연산으로 대체시키는 것이 핵심아이디어이다. 이 방법은 기존 클러스터링에서 객체들 간의 거리 계산으로 인한 비용을 현저하게 줄일 수 있고, 선 및 다각형 객체들의 클러스터링도 가능하게 하는 장점이 있다.
This paper proposes a novel cluster-based lookup service in mobile ad hoc networks. By applying a self-adaptive multi-hop clustering, we avoid the empty region problem of grid system and omit the need of GPS device. The novelty of the proposed scheme is in its exploitation of hashing function for location querying to achieve low communication overhead. By varying different simulation parameters, we show that the proposed scheme is scalable and adaptive to many networks scenarios. Experiment results demonstrate that our scheme reduces the communication overhead significantly.
데이터 스트림이란, 빠른 속도로 지속적으로 생성되는 무한한 크기의 방대한 양의 데이터 집합으로 정의된다. 본 연구에서는 데이터 스트림 분석을 위한 데이터 스트림 격자 기반 클러스터링 기법을 제시한다. 주어진 초기 격자셀에 대해, 데이터 객체의 빈도가 높은 범위를 반복적으로 보다 작은 크기의 격자셀로 분할하여 최소 크기의 격자셀, 단위 격자셀을 생성한다. 격자셀에서는 데이터 객체들의 분포에 대한 통계값만을 저장하여, 기존의 클러스터링 기법에 비해 데이터 객체에 대한 탐색없이 효율적으로 클러스터를 찾을 수 있다.
Ng, Chi Tim;Ko, Jonghan;Yeom, Jong-min;Jeong, Seungtaek;Jeong, Gwanyong;Choi, Myungin
Korean Journal of Remote Sensing
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v.35
no.1
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pp.57-81
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2019
Satellite images can be integrated into a crop model to strengthen the advantages of each technique for crop monitoring and to compensate for weaknesses of each other, which can be systematically applied for monitoring inaccessible croplands. The objective of this study was to outline the productivity of paddy rice based on simulation of the yield of all paddy fields in North Korea, using a grid crop model combined with optical satellite imagery. The grid GRAMI-rice model was used to simulate paddy rice yields for inaccessible North Korea based on the bidirectional reflectance distribution function-adjusted vegetation indices (VIs) and the solar insolation. VIs and solar insolation for the model simulation were obtained from the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) and the Meteorological Imager (MI) sensors of the Communication Ocean and Meteorological Satellite (COMS). Reanalysis data of air temperature were achieved from the Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS). Study results showed that the yields of paddy rice were reproduced with a statistically significant range of accuracy. The regional characteristics of crops for all of the sites in North Korea were successfully defined into four clusters through a spatial analysis using the K-means clustering approach. The current study has demonstrated the potential effectiveness of characterization of crop productivity based on incorporation of a crop model with satellite images, which is a proven consistent technique for monitoring of crop productivity in inaccessible regions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.1
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pp.288-307
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2016
Image distortions are typically characterized by degradations of structures. Dictionaries learned from natural images can capture the underlying structures in images, which are important for image quality assessment (IQA). This paper presents a general-purpose no-reference image quality metric using a GRadient-Induced Dictionary (GRID). A dictionary is first constructed based on gradients of natural images using K-means clustering. Then image features are extracted using the dictionary based on Euclidean-norm coding and max-pooling. A distortion classification model and several distortion-specific quality regression models are trained using the support vector machine (SVM) by combining image features with distortion types and subjective scores, respectively. To evaluate the quality of a test image, the distortion classification model is used to determine the probabilities that the image belongs to different kinds of distortions, while the regression models are used to predict the corresponding distortion-specific quality scores. Finally, an overall quality score is computed as the probability-weighted distortion-specific quality scores. The proposed metric can evaluate image quality accurately and efficiently using a small dictionary. The performance of the proposed method is verified on public image quality databases. Experimental results demonstrate that the proposed metric can generate quality scores highly consistent with human perception, and it outperforms the state-of-the-arts.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.10
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pp.157-164
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2024
In this paper, we propose a technique that utilizes the physical properties of foam particles to synthesize foam sounds and efficiently control their size. A typical way to represent sound in physics-based simulation environments is to generate and synthesize virtual sounds. In particular, foam particles have a large number of particles, so synthesizing sounds using only particles is computationally expensive, and a way to reduce the amount of computation is to use spatial information, lattices. In this paper, we present a method for reliably mapping and clustering foam particles into a lattice space. Furthermore, we utilize this structure to control the loudness of the sound according to the location of the sound source and the audience. As a result, the method proposed in this paper proposes an efficient way to synthesize the sound of bubble particles, which utilizes the velocity and position of the bubble particles projected in the lattice space, and synthesizes the sound of bubble particles based on the position relationship of the audience and the directionality of the sound.
The DTM(Digital Terrain Model) in GIS(Geographical Information System) shows the elevation from interpolation using data points surveyed. In panoramic flat landform, pixel size, resolution of source data may not be the problem in using DTM However, in mountainous landform like Korea, appropriate resolution accuracy of source data are important factors to represent the topography concerned. In this study, the difference in contour interval of source data, the resolution after interpolation, and different data structures were compared to figure out the accuracy of slope calculation using DTM from the topographic maps of Togyusan National Park Two types of GIS softwares, Idrisi(grid) ver. 2.0 using the altitude matrices and ArcView(TIN) ver. 3.0a using TIN were used for this purpose. After the analysis the conclusions are as follows: 1) The coarser resolution, the more smoothing effect inrepresenting the topography. 2) The coarser resolution the more difference between the grid-based Idrisi and the TIN-based ArcView. 3) Based on the comparison analysis of error for 30 points from clustering, there is not much difference among 10, 20, 30 m resolution in TIM-based Airview ranging from 4.9 to 6.2n However, the coarser resolution the more error for elevation and slope in the grid-based Idrisi. ranging from 6.3 to 10.9m. 4) Both Idrisi and ArcView could net consider breaklines of lanform like hilltops, valley bottoms.
The present study examines an efficient congestion management system compatible with the evolving environment. The key is to build an information model shared and exchanged for marketbased solutions to alleviate congestion. Traditional methods for congestion management can be classified into two categories, i.e., the centralized scheme and the decentralized scheme, depending on the extent to which the independent system operator (ISO) is involved in market participants' (MPs) activities. Although the centralized scheme is more appropriate for providing reliable system operation and relieving congestion in near real-time, the decentralized scheme is preferred for supporting efficient market operation. The minimum set of information between the ISO and MPs for decentralized scheme is identified: i) congestion-based zone, ii) Power Transfer Distribution Factors, and iii) transmission congestion cost. The mathematical modeling of the proposed information is expressed, considering its process of making effective use of information. Numerical analysis is conducted to demonstrate both cost minimization from the MP perspective and the reliability enhancement from the ISO perspective based on the proposed information exchange scheme.
The typical characteristics of seasonal winds were studied around the Pohang using two-stage (average linkage then k-means) clustering technique based on u- and v-component wind at 850 hpa from 2004 to 2006 (obtained the Pohang station) and a high-resolution (0.5 km grid for the finest domain) WRF-UCM model along with an up-to-date detailed land use data during the most predominant pattern in each season. The clustering analysis identified statistically distinct wind patterns (7, 4, 5, and 3 clusters) representing each spring, summer, fall, and winter. During the spring, the prevailed pattern (80 days) showed weak upper northwesterly flow and late sea-breeze. Especially at night, land-breeze developed along the shoreline was converged around Yeongil Bay. The representative pattern (92 days) in summer was weak upper southerly flow and intensified sea-breeze combined with sea surface wind. In addition, convergence zone between the large scale background flow and well-developed land-breeze was transported around inland (industrial and residential areas). The predominant wind distribution (94 days) in fall was similar to that of spring showing weak upper-level flow and distinct sea-land breeze circulation. On the other hand, the wind pattern (117 days) of high frequency in winter showed upper northwesterly and surface westerly flows, which was no change in daily wind direction.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2011.06a
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pp.34-36
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2011
ENCs is edited based on the numerical charts for publishing paper charts and serviced in forms of grid styles. For this reason, the density of sounding information of ENCs is not consistent and was required for improvement. In this study, K-Means, ISODATA clustering algorithm as classification methods for satellite image was reviewed and adopted to case study. The developed results include loading module of ENC data, improvement algorithm of sounding information, writing module of ENC data. According to the results of algorithm, we could confirm the improved result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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