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.
지반조사자료 관리를 위한 현재의 DB시스템은 점으로 표현되는 시추조사에 한정되었기 때문에 여타 GIS데이터와의 활용이 제한적이었다. 시추공 자료를 이용한 보간으로 지하의 공간적 분포특성을 찾고자 하는 연구들이 있었지만, GIS와의 상호운영이나 지반공학적 특성을 고려치 못하여 실무적으로 활용하기에는 어려웠다. 본 연구에서는 지반정보DB에서 필요한 지반공학 자료를 추출하여 지하공간정보 모델을 생성하였다. 지반정보 클러스터링 프로그램(GEOCL)을 개발하여 시추공구성(비), 지층분류, 지반강도에 대한 클러스터를 생성하였다. 생성된 클러스터의 공간적 분포를 고려하여 지구통계기법의 하나인 권역 크리깅(권역 크리깅)으로 보간을 수행하였다. 최종적으로 수치표고모형과 통합하여 지하공간정보 모델을 생성하고, 지하공간정보 가시화 프로그램(SSIVIEW)를 통해 3차원으로 가시화하였다. 개발된 지하공간정보 모델은 건설공사의 지반해석과 기초설계에 적극 활용되리라 기대된다.
본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
Nearby galaxy clusters and their surrounding regions represent the current endpoint of evolution galaxy cluster evolution. We present a new catalog of 1589 galaxies, what we call Extended Virgo Cluster Catalog (EVCC), in wider area of the Virgo cluster based on the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) Data Release 7. The EVCC covers an area 5.2 times larger than the footprint of the classical Virgo Cluster Catalog, and reaches out to 3.5 times the virial radius of the Virgo cluster. The EVCC contains fundamental information such as membership, morphology, and photometric parameters of galaxies. The EVCC defines a comprehensive galaxy sample covering a wider range in galaxy density that is significantly different from the inner region of the Virgo cluster. It will be the foundation for forthcoming galaxy evolution studies in the extended Virgo cluster region, complementing ongoing and planned Virgo cluster surveys at various wavelengths. We also present the large scale structures in the field around the Virgo cluster. We identified seven galaxy filaments and one possible sheet in three dimensions of super-galactic coordinates based on the HyperLEDA database. By examining spatial distribution and Hubble diagram of galaxies, we found that six filaments are directly associated with the main body of the Virgo cluster. On the other hand, one filament and one sheet are structures located at background of the main body of Virgo cluster. The EVCC and the filament structures will be the foundation for forthcoming studies of galaxy evolution in various environments as well as buildup of the galaxy cluster at z ~ 0, complementing ongoing and planned Virgo cluster surveys at various wavelengths.
We present a photometric study of the star cluster system in the merging galaxy NGC 1487, based on the BI photometry obtained from the F450W and F814W images in the HST /WFPC2 archive data. We have found about 560 star cluster candidates in NGC 1487, using the morphological parameters of the objects. We have investigated several photometric characteristics of the clusters: color-magnitude diagrams (CMDs), color distribution, spatial distribution, age, size and luminosity function. The CMD of the bright clusters with 18.5 < B < 24 mag in NGC 1487 shows three major populations of clusters: a blue cluster population with $(B-I){\le}0.45$, an intermediate-color cluster population with $0.45<(B-I){\le}1.55$, and a red cluster population with (B - I) > 1.55. The intermediate-color population is the most dominant among the three populations. The brightest clusters in the blue and intermediate- color populations are as bright as $B{\approx}18mag$ ($M_B{\approx}-12mag$), which are three magnitudes brighter than those in the red population. The blue and intermediate-color clusters are strongly concentrated on the bright condensations, while the red clusters are relatively more scattered over the galaxy. The CMD of these clusters is found to be remarkably similar to that of the clusters in the famous interacting system M51. From this we suggest that the intermediate-color clusters were, probably, formed during the merging process which occurred about 500 Myrs ago.
Wide-field $JHK_s$ images obtained with the SIRIUS near-infrared camera of the IRSF 1.4m telescope are used to examine the tidal structures of the spatial stellar configuration around six metal-poor ([Fe/H]< -1.0) globular clusters located within 3 kpc from the Galactic center. The radial surface density profiles are obtained from the surface photometry of the cluster images and the star counting for the photometric data. For the star counting, candidates of cluster member stars are selected with an filtering algorithm in color-magnitude diagrams. We find that the six target clusters show tidal overdensity features in the radial surface density profiles. There is a break inside the tidal radius for each cluster, and the profile in the outer overdensity region is characterized by a power law. Two-dimensional density maps of all the clusters show distorted asymmetric stellar configurations in the outer region. In five out of the six target clusters, the overdensity features are likely to be associated with the effects of the Galaxy dynamical interaction and the cluster space motions. The observed tidal configurations of stars suggest that several metal-poor clusters in the Galactic bulge are possibly surviving remnants of mergers to build the old stellar system of the Galactic bulge.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1193-1201
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2016
공간 또는 시공간 데이터에서 다른 지역에 비해 유난히 높은 위험률을 보이는 소위 핫 스팟 (hot spot)으로 불리는 클러스터 (cluster)를 찾으려고 하는 경우가 많다. 기존의 많은 방법들은 이러한 클러스터 패턴이 존재하는지에 대한 해답만 주었지만, 최근의 많은 방법들은 클러스터의 위치, 모양, 크기뿐만 아니라 찾아진 클러스터가 통계적으로 유의한지까지 검정해준다. 본 논문에서는 이러한 다양한 방법 중 가장 많이 사용되는 클러스터 탐색 방법 중 하나인 스캔 통계량을 이용한 방법을 소개하고 그 방법이 구현된 무료 소프트웨어 SaTScan을 이용한 결과를 보여주고 장단점을 논하고자 한다. 미국 국립암센터의 SEER 프로그램에서 제공하는 미국의 각 카운티별 암 사망자 자료 중 2006년 여성 폐암 사망자 데이터를 예시 데이터로 사용하여 스캔 통계량을 이용하여 구한 클러스터 탐색 결과를 제시하고 비슷한 연구를 하고자는 연구자에게 도움을 주고자 한다.
Multivariate statistical analysis and an environmental hydrological model were applied for investigating the causes of water pollution and providing best management practices for water quality improvement in urban and agricultural watersheds. Principal component analysis (PCA) and cluster analysis (CA) for water quality time series data show that chemical oxygen demand (COD), total organic carbon (TOC), suspended solids (SS) and total phosphorus (T-P) are classified as non-point source pollutants that are highly correlated with river discharge. Total nitrogen (T-N), which has no correlation with river discharge and inverse relationship with water temperature, behaves like a point source with slow and consistent release. Biochemical oxygen demand (BOD) shows intermediate characteristics between point and non-point source pollutants. The results of the PCA and CA for the spatial water quality data indicate that the cluster 1 of the watersheds was characterized as upstream watersheds with good water quality and high proportion of forest. The cluster 3 shows however indicates the most polluted watersheds with substantial discharge of BOD and nutrients from urban sewage, agricultural and industrial activities. The cluster 2 shows intermediate characteristics between the clusters 1 and 3. The results of hydrological simulation program-Fortran (HSPF) model simulation indicated that the seasonal patterns of BOD, T-N and T-P are affected substantially by agricultural and livestock farming activities, untreated wastewater, and environmental flow. The spatial analysis on the model results indicates that the highly-populated watersheds are the prior contributors to the water quality degradation of the river.
본 연구에서는 대용량의 항공 레이저 스캔 자료를 효율적으로 처리하기 병렬처리 기법과 가상격자 구조를 도입하였으며 제안한 방법의 실효성을 평가하기 위하여 IDW(Inverse Distance Weighting) 방식으로 정규격자 DSM을 생성하였다. 즉, 대용량 항공 레이저 스캔 자료의 신속한 보간을 위하여 병렬처리 기법을 이용하고 불규칙적으로 분포된 포인트의 검색 효율성을 제고하기 위하여 가상격자(virtual grid)를 사용하였다. 마스터 노드와 6대의 슬래이브 노드로 구성된 클러스터를 사용하여 처리 시간을 측정한 결과 노드의 수가 증가하더라도 1에 가까운 efficiency를 나타내었으며 load scalability의 특성도 만족시켰다. 또한 용량의 한계로 인하여 단일 시스템에서 처리할 수 없는 크기의 자료를 클러스터 시스템으로 처리할 수 있음을 확인하였다.
Unsupervised spectral angle classification (USAC) is the algorithm that can extract ground object information with the minimum 'Spectral Angle' operation on behalf of 'Spectral Euclidian Distance' in the clustering process. In this study, our algorithm uses the unit vector instead of the spectral distance to compute the mean of cluster in the unsupervised classification. The proposed algorithm (MUSAC) is applied to the Hyperion and ETM+ data and the results are compared with K-Meails and former USAC algorithm (FUSAC). USAC is capable of clearly classifying water and dark forest area and produces more accurate results than K-Means. Atmospheric correction for more accurate results was adapted on the Hyperion data (Hyperion-FLAASH) but the results did not have any effect on the accuracy. Thus we anticipate that the 'Spectral Angle' can be one of the most accurate classifiers of not only multispectral images but also hyperspectral images. Furthermore the cluster unit vector can be an efficient technique for determination of each cluster mean in the USAC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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