Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.12
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pp.5015-5022
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2010
Most of the existing pattern mining techniques are capable of searching patterns according to the continuous change of the spatial information of an object but there is no constraint on the spatial information that must be included in the extracted pattern. Thus, the existing techniques are not applicable to the optimal path search between specific nodes or path prediction considering the nodes that a moving object is required to round during a unit time. In this paper, the precision of the path search according to the spatial hierarchy is analyzed using the Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) (STOPM(FW)) algorithm which searches for the optimal moving path by considering the most frequent pattern and other weighted factors such as time and cost. The result of analysis shows that the database retrieval time is minimized through the reduction of retrieval range applying with the spatial constraints. Also, the optimal moving pattern is efficiently obtained by considering whether the moving pattern is included in each hierarchical spatial scope of the spatial hierarchy or not.
Gebre, Haymanot Alalo;Choi, Jun Seong;Park, Jong Hee
International Journal of Contents
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v.11
no.1
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pp.21-30
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2015
A simulated realistic virtual environment is inhabited by autonomous cyber-humans who play the roles of agents in events. A key element, which enables this realism, is the historical context formed by time and space. A knowledge-representation scheme, composed of both spatial and temporal aspects needed by the agent to respond to dynamically changing situations, is essential for the design of a realistic virtual agent. In this work, spatial and temporal aspects of dynamic situations in the virtual environment have been formalized as a key component of our knowledge-representation scheme. This scheme provides a mathematical framework to construct realistic virtual situations that change with time, and background knowledge for agents in the simulated environment to deduce new pieces of information and plan against changing situations.
Change detection technology, which discovers the change information on the surface of the earth by comparing and analyzing multi-temporal satellite images, can be usefully applied to the various fields, such as environmental inspection, urban planning, forest policy, updating of geographical information and the military usage. In this paper, we introduce a change detection system that can extract and analyze change elements from high-resolution satellite imagery as well as low- or middle-resolution satellite imagery. The developed system provides not only 7 pixelbased methods that can be used to detect change from low- or middle-resolution satellite images but also a float window concept that can be used in manual change detection from highresolution satellite images. This system enables fast access to the very large image, because it is constituted by OGC grid coverage components. Also new change detection algorithms can be easily added into this system if once they are made into grid coverage components.
This is based on the AGENT-LUC model framework. Luangprabang Province has the largest percentage of shifting cultivation area in Laos PDR. The model simulates the spatial and temporal patterns of the shifting cultivation in the study area, using a GIS database while the total area of shifting cultivation is controlled by supply and demand balance of food. The model simulation period is from 1990 to 1999, at a spatial resolution of 500m. The results are evaluated using statistical data and remote sensing images. Through the validation, it is concluded that the trends simulated agrees to that of statistical data and the spatial and temporal patterns are also replicated satisfactorily.
In Geographic Information System, spatial object can be changed in the attribute information, spatial location and the topological relation between them with the change of time. However traditional GIS deletes the old value of aspatial information and replaces them with new value. Therefore. it is difficult to manage thc history of changed spatial object and can not support the spatio-temporal queries including temporal queries. In this paper, we propose a spatio-temporal objected model to solve this problem. We implement the proposed model with spatio-temporal class using Gothic GIS tool. The historical information of an object is stored into the object itself for the effective history management. And, in order to provide the queries for the history of an object and spatio-temporal relationship, we add temporal operators, spatio-temporal operators, and spatio-temporal query operations into Gothic, and improve the facility of the Gothic.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.11C
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pp.929-939
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2010
The growth of multimedia technology forces the development of video detection for large database management and illegal copy detection. To meet this demand, this paper proposes a fast video detection method to apply to a large database. The fast video detection algorithm uses spatial features using the gray value distribution from frames and temporal features using the temporal similarity map. We form the video signature using the extracted spatial feature and temporal feature, and carry out a stepwise matching method. The performance was evaluated by accuracy, extraction and matching time, and signature size using the original videos and their modified versions such as brightness change, lossy compression, text/logo overlay. We show empirical parameter selection and the experimental results for the simple matching method using only spatial feature and compare the results with existing algorithms. According to the experimental results, the proposed method has good performance in accuracy, processing time, and signature size. Therefore, the proposed fast detection algorithm is suitable for video detection with the large database.
Background: This study was to investigate the effect of non-invasive transcranial direct current stimulation due to hemiplegic patients due to stroke on temporal and spatial gait ability. Design: Randomized sham controlled trial. Methods: For the study method, 42 patients with hemiplegia due to stroke were randomly assigned to 14 patients each, and the general walking group, tDCS walking group, and tDCS (sham) walking group were subjected to 5 times a week, 30 minutes a day, and 6 weeks. In the temporal gait variables of hemiplegic patients due to stroke, the effect of the gait time, gait cycle, single support, double support, swing phase, stance phase, gait speed, cadence were measured. In spatial variables, one step length and one step length were measured. Results: As a result of the study, the EG group significantly increased in the step time, gait velocity, and cadence of the paralysis side in the comparison of temporal walking variables between groups according to the application of tDCS of walking ability in hemiplegic patients due to stroke patients(p<.05). In the change in spatial walking variables between groups according to the application of tDCS, the step length and stride length of the EG group showed a significant increase. Both the comparison of temporal and spatial symmetry walking variables between groups according to tDCS application was not significant(p>.05) Conclusion: As a result, tDCS has an effective effect on the improvement of the gait ability of stroke patients. In particular, it is an effective method of physical therapy that can improve the cadence and speed of gait, which can be combined with the existing gait training to effectively increase the gait of hemiplegia due to stroke patients.
LBS(Location Based Services) provide the location-based information to its mobile users. The primary functionality of these services is to provide useful information to its users at a minimum cost of resources. The functionality can be implemented through data mining techniques. However, conventional data mining researches have not been considered spatial and temporal aspects of data simultaneously. Therefore, these techniques are inappropriate to apply on the objects of LBS, which change spatial attributes over time. In this paper, we propose a new data mining technique for identifying the temporal patterns from the series of the locations of moving objects that have both temporal and spatial dimension. We use a spatial operation of contains to generalize the location of moving point and apply time constraints between the locations of a moving object to make a valid moving sequence. Finally, the spatio-temporal technique proposed in this paper is very practical approach in not only providing more useful knowledge to LBS, but also improving the quality of the services.
Kim, Hyung-Jeek;Hyeong, Ki-Seong;Yoo, Chan-Min;Jeon, Dong-Chull;Jeong, Jin-Hyun;Khim, Boo-Keun;Kim, Dong-Seon
Ocean and Polar Research
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v.33
no.spc3
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pp.385-395
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2011
Time-series sediment traps were deployed at 1,000 m water depth of the northwestern subtropical Pacific from July 2009 to June 2010, with the aim of understanding temporal and spatial variations of sinking-particle fluxes. The opening and closing of the traps was synchronized at 18-day periods for 20 events. Total mass fluxes showed distinct seasonal variations with high values for the summer-fall seasons and relatively low values for winter-spring. This seasonal variation at two stations was characterized by a distinct difference in $CaCO_3$ fluxes between the two seasons. The enhanced $CaCO_3$ flux in the summer - fall seasons might be attributed to an increased planktonic foraminiferal flux. Total mass flux at FM10 station was nearly 50% higher than that at FM1 station. The difference in $CaCO_3$ fluxes between two stations contributed nearly 70% of the difference of total mass fluxes. The $CaCO_3$ flux was a major component controlling temporal and spatial variation of sinking - particle fluxes in the western subtropical Pacific Ocean.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.4
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pp.3-12
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2011
Understanding of water sediment trends is an important part of water quality monitoring. Water quality variables change over time and space, and cannot be modeled or explained clearly by either temporal or spatial analysis alone. This research analysed the trends of temperature, pH levels and dissolved oxygen levels based on the sediment records and spatial data obtained in Lower Mekong Basin (LMB) during 1985-2005. Our aim is to evaluate spatio-temporal trends and graphical analyses using an Inverse Distance Weighting (IDW) interpolation method. The main results from this research can be summarized as follows. The maximum temperature and pH have been stable during the study period and the maximum dissolved oxygen has been increasing gradually until 2002. The minimum pH and dissolved oxygen have been changing in an unsteady trend during the period. A spatial analysis shows that the water temperature in this region has been increasing over time. The pH trend shows that it is decreasing during 1993-2005. Dissolved oxygen concentration has been increasing from 1989 onwards and stays in that track.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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