Recently, a variety of IoT data is collected by attaching geosensors to many vehicles that are on the road. IoT data basically has time and space information and is composed of various data such as temperature, humidity, fine dust, Co2, etc. Although a certain sensor data can be retrieved using time, latitude and longitude, which are keys to the IoT data, advanced search engines for IoT data to handle high-level user queries are still limited. There is also a problem with searching large amounts of IoT data without generating indexes, which wastes a great deal of time through sequential scans. In this paper, we propose a unified spatial index model that handles both grid and trajectory queries using a cell-based space-filling curve method. also it presents a visualization method that helps user grasp intuitively. The Trajectory query is to aggregate the traffic of the trajectory cells passed by taxi on the road searched by the user. The grid query is to find the cells on the road searched by the user and to aggregate the fine dust. Based on the generated spatial index, the user interface quickly summarizes the trajectory and grid queries for specific road and all roads, and proposes a Web-based prototype system that can be analyzed intuitively through road and heat map visualization.
근접촉쌍성 XZ CMi의 BV 측광관측을 수행하여 새로운 광도곡선과 총 7개의 극심시각을 획득하였다. 관측한 극심시각과 지금까지 발표된 극심시각을 수집하여 XZ CMi의 궤도 공전주기를 분석한 결과, 이 쌍성계의 공전주기가 지난 70년간 영년 주기감소와 더불어 규칙적으로 변화함을 확인하였다. 규칙적인 변화를 제3천체에 의한 광시간 효과로 가정하여 0.0056일의 진폭, 약 29년의 주기, 그리고 0.71의 궤도이심율의 광시간 궤도를 결정하였다. 관측된 영년 주기감소($-5.26{\times}10^{-11}d/P$)를 자기제동 항성풍의 각운동량 손실에 의한 주기감소($-8.20{\times}10^{-11}d/P$)와 질량이 작은 반성에서 주성으로 질량 이동에 의한 주기 증가($2.94{\times}10^{-11}d/P$)가 동시에 일어나는 것으로 해석하였다. 이런 관점에서 AML에 의한 주기감소율은 질량 이동에 의한 공전주기 증가율보다 그 크기가 약 3배 정도 크며, 반성에서 년간 $3.21{\times}10^{-8}M_{\odot}$의 질량이 주성으로 이동된다. 관측된 BV 광도곡선을 최근의 Wilson & Devinney 쌍성코드로 주성의 온도를 달리하는 두가지 모형(8200K와 7000K)을 상정하여 분석하였다. 두가지 모형 해 모두 XZ CMi가 반성이 로쉬 로브를 채웠으나, 주성은 아직 로쉬 로브를 채우지 않은 근접촉 쌍성임과 약 15-17%의 제3광도가 이 계에 있음을 보여준다. 그러나, 제3광도를 내는 천체가 주기연구에서 제안한 제3천체와 동일 천체가 아닌 것은 확실하다. 두 모형의 $\sum(O-C)^2$의 차이는 너무 미미하여, 현 시점에서 어느 해가 더 관측치를 잘 맞추는 지를 가릴 수는 없었다. 그간 연구자간에 불일치하였던 질량비의 다양성 문제는 아직도 풀리지 않는 숙제로 남아있다. 이를 해결하기 위해서 분광시선속도곡선과 스펙트럼의 관측과 더불어 정밀 측광관측이 필요하다.
유비쿼터스 응용은 실시간으로 입력되는 데이터 스트림과 저장된 공간 데이터를 동시에 처리하는 이중적인 공간 연속 질의 처리 기술이 요구된다. 이러한 공간 연속 질의 처리에서는 대용량 공간 데이터에 대한 디스크 접근 비용을 최소화가 요구되나 기존 공간색인 기법은 논리적 인접성을 공간 데이터의 물리적인 인접성을 보장할 수 없으므로 공간 데이터 탐색에 있어 비용이 증가한다. 또한 데이터 인접성 보장을 위한 공간 순서화 기법의 경우에도 빈번하게 접근되는 질의 공간 영역에 대한 클러스터링을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 이중적인 공간 연속질의 처리에서 공간 데이터의 효율적인 접근을 위한 영역 기반 저장 구조를 제안한다. 제안 기법에서는 영역을 기반으로 데이터를 인접하게 저장하고 사용자 질의를 영역 기반으로 그룹 처리함으로써 질의 처리 비용을 감소시킬 수 있다.
본 논문에서는 GPU 병렬 처리 하드웨어 아키텍처 내 최소 물리적 스레드 실행 단위(warp) 내에서 shifted sort 기반 k개 최근접 이웃 검색 기법을 구현하는 방법을 논의하고 일반적으로 동일한 목적으로 널리 사용되는 GPU 기반 kd-tree 및 CPU 기반 ANN 라이브러리와 비교한 결과를 제시한다. 또한 많은 애플리케이션에서 k가 비교적 작은 값이 필요한 경우가 많다는 사실을 고려해서 k가 warp 내부에서 직접 처리 가능한 2, 4, 8, 16개일 때 최적화에 집중한다. 구현 세부에서는 사용한 CUB 공개 라이브러리의 루프 내 메모리 관리 방법, GPU 하드웨어 직접 명령 적용 방법 등의 최적화 방법을 논의한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 GPU 기반 유사 방법에 비해 데이터 지점과 질의 지점의 개수가 각각 $2^{23}$개 일 때 16배 이상의 빠른 처리 속도를 보였으며 이러한 경향은 처리해야 할 데이터의 크기가 커지면 더욱 더 커지는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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