• 제목/요약/키워드: spatial compression

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압축지수분포 특성이 압밀침하량 분포에 미치는 영향 (The Influence of Distribution Characteristics of Compression Index on the Spatial Distribution of Consolidation Settlements)

  • 김동휘;김민태;김규선;이우진
    • 한국지반공학회:학술대회논문집
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    • 한국지반공학회 2010년도 추계 학술발표회 2차
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    • pp.76-80
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    • 2010
  • This paper describes that estimation methods for the distribution of consolidation settlements to investigate the influence of distribution characteristics of compression index on the spatial distribution of consolidation settlements. When the variation of compression index is considerable, the spatial distribution of compression index is estimated using ordinary cokriging. The spatial distribution of consolidation settlements estimated by considering both the variation of compression index and void ratio (CASE-1) is different from the conventional mean value of all soil properties (CASE-2). The settlement of CASE-1 shows the larger variation at short distances rather than that of CASE-2. Whereas the spatial settlement distribution of CASE-1 is affected by the spatial distribution of compression index and the thickness of consolidation layer, the distribution of CASE-2 is significantly influenced by the distribution of the thickness of consolidation layer.

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Intra-picture Block-matching Method for Codebook-based Texture Compression

  • Cui, Li;Jang, Euee S.
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제10권10호
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    • pp.5063-5073
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    • 2016
  • In this paper, an efficient texture compression method is proposed for fast rendering, which exploits the spatial correlation among blocks through intra-picture block matching. Texture mapping is widely used to enhance the visual quality of results in real-time rendering applications. For fast texture mapping, it is necessary to identify an effective trade-off between compression efficiency and computational complexity. The conventional compression methods utilized for image processing (e.g., JPEG) provide high compression efficiency while resulting in high complexity. Thus, low complexity methods, such as ETC1, are often used in real-time rendering applications. Although these methods can achieve low complexity, the compression efficiency is still lower than that of JPEG. To solve this problem, we propose a texture compression method by reducing the spatial redundancy between blocks in order to achieve the better compression performance than ETC1 while maintaining complexity that is lower than that of JPEG. Experimental results show that the proposed method achieves better compression efficiency than ETC1, and the decoding time is significantly reduced compared to JPEG while similar to ETC1.

모바일 전송 효율 향상을 위한 공간 데이터 압축 기법의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Spatial Data Compression Methods for Improvement of Mobile Transmission Efficiency)

  • 최진오
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제10권7호
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    • pp.1253-1258
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    • 2006
  • 모바일 벡터 지도 서비스 환경에는 공간 데이터의 특성상 큰 데이터 용량으로 인한 단말기 리소스 부족과 전송시간 지연과 같은 애로사항이 존재 한다. 정상적인 모바일 벡터 지도 서비스가 이루어지기 위해서는 이러한 문제점들을 극복하기 위한 대책들이 필요하다 그중에서 공간데이터 압축기법은 대역폭과 클라이언트에서의 대기 시간 축소에 도움을 줄 수 있다. 하지만 압축과 복원에 소요되는 오버헤드가 전체 효율에 미치는 영향도 함께 고찰할 필요가있다. 본 논문은 공간 데이터를 압축하기 위한 2가지 기법을 제시한다. 하나는 공간 객체별로 기준 좌표 및 상대 좌표를 전송하는상대좌표 변환 압축기법이고 또 하나는 클라이언트 좌표로 서버에서 미리 좌표 변환하는 클라이언트 좌표 변환 압축 기법이다. 그리고 구현 실험으로 그 효과와 효율을 평가한다.

A GIS Vector Data Compression Method Considering Dynamic Updates

  • Chun Woo-Je;Joo Yong-Jin;Moon Kyung-Ky;Lee Yong-Ik;Park Soo-Hong
    • Spatial Information Research
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    • 제13권4호
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    • pp.355-364
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    • 2005
  • 모바일 기기의 제한적 환경에서 공간데이터의 활용을 극대화하기 위해 벡터데이터의 압축에 대한 연구가 최근 이뤄지고 있다. 이 중 군집화 방법을 이용한 벡터데이터 압축은 기존 압축방법과 다른 새로운 형태로 주목을 받고 있다. 그러나 현재까지 연구는 데이터의 동적인 갱신이 고려되지 않았다. 본 연구는 기존의 군집화 방법을 이용한 벡터데이터 압축방법의 문제점을 파악하고, 데이터의 동적인 갱신이 고려된 압축 방법을 제시하였다. 실험을 통한 결과는 갱신이 발생하였을 경우 제안된 방법이 더 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었다.

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Data Sorting-based Adaptive Spatial Compression in Wireless Sensor Networks

  • Chen, Siguang;Liu, Jincheng;Wang, Kun;Sun, Zhixin;Zhao, Xuejian
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제10권8호
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    • pp.3641-3655
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    • 2016
  • Wireless sensor networks (WSNs) provide a promising approach to monitor the physical environments, to prolong the network lifetime by exploiting the mutual correlation among sensor readings has become a research focus. In this paper, we design a hierarchical network framework which guarantees layered-compression. Meanwhile, a data sorting-based adaptive spatial compression scheme (DS-ASCS) is proposed to explore the spatial correlation among signals. The proposed scheme reduces the amount of data transmissions and alleviates the network congestion. It also obtains high compression performance by sorting original sensor readings and selectively discarding the small coefficients in transformed matrix. Moreover, the compression ratio of this scheme varies according to the correlation among signals and the value of adaptive threshold, so the proposed scheme is adaptive to various deploying environments. Finally, the simulation results show that the energy of sorted data is more concentrated than the unsorted data, and the proposed scheme achieves higher reconstruction precision and compression ratio as compared with other spatial compression schemes.

모바일 전송 효율 향상을 위한 공간 데이터 압축 기법의 설계 (Design of Spatial Data Compression Methods for Improvement of Mobile Transmission Efficiency)

  • 최진오;김진덕;문상호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.950-954
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    • 2004
  • 컴퓨터와 통신 기술의 빠른 발전으로 모바일 인터넷 서비스의 요구가 급격히 증대하고 있다. 그러나 모바일 벡터 지도 서비스 환경에서의 가장 큰 걸림돌은 큰 데이터 용량과 제한된 대역폭이다. 많은 가능한 해결방안 중 공간 데이터 압축 기법이 대역폭과 클라이언트에서의 대기 시간 축소에 공헌할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문은 공간 데이터를 압축하기 위한 2가지 기법을 제시한다. 하나는 공간 객체별로 기준 좌표 및 상대 좌표를 전송하는 상대좌표 변환 압축 기법이고 또 하나는 클라이언트 좌표로 서버에서 미리 좌표 변환하는 클라이언트좌표 변환 압축 기법이다. 이 두 압축 기법은 압축 효율과 응답시간을 측정하여 평가할 수 있다.

모바일 벡터 지도 서비스를 위한 공간 데이터 압축 기법의 설계 (Design of Spatial Data Compression Methods for Mobile Vector Map Services)

  • 최진오
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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    • pp.358-362
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    • 2004
  • 컴퓨터와 통신 기술의 빠른 발전으로 모바일 인터넷 서비스의 요구가 급격히 증대하고 있다. 그러나 모바일 벡터 지도 서비스 환경에서의 가장 큰 걸림돌은 큰 데이터 용량과 제한된 대역폭이다. 많은 가능한 해결방안중 공간 데이터 압축 기법이 대역폭과 클라이언트에서의 대기 시간 축소에 공헌할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문은 공간 데이터를 압축하기 위한 2가지 기법을 제시한다. 하나는 공간 객체별로 기준 좌표 및 상대 좌표를 전송하는 상대좌표 변환 압축 기법이고 또 하나는 클라이언트 좌표로 서버에서 미리 좌표 변환하는 클라이언트좌표 변환 압축 기법이다. 이 두 압축 기법은 압축 효율과 응답시간을 측정하여 평가할 수 있다.

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K평균 군집화를 이용한 벡터 데이터 압축 방법 (Vector Data Compression Method using K-means Clustering)

  • 이동헌;전우제;박수홍
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.45-53
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    • 2005
  • 최근 이동전화, PDA, 텔레매틱스 단말기 등과 같은 모바일 기기의 사용이 늘어나고 있다. 모바일 기기들에서 지원하는 서비스 중 큰 부분을 차지하는 것으로는 위치추적, 경로 탐색 등의 서비스가 있다. 이러한 서비스를 제공하기 위하여 모바일 환경에서의 공간데이터에 대한 사용이 증가하고 있다. 하지만 모바일 기기의 저장 공간이 늘어났음에도 불구하고 여전히 공간데이터에 대한 요구를 수용하기에는 한계가 따른다. 따라서 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용되는 공간 데이터에 대한 손실 압축 기법을 제시하고, 실험을 통한 압축률, 데이터 손실 정도를 분석하고자 하였다. 이렇게 제시된 공간 데이터 압축 기법을 실제 데이터에 적용하여 실험해 보고 동일 데이터에 대하여 선행 연구에서 제시한 방법을 적용한 결과와 비교 분석을 통하여 제시된 압축 방법이 높은 위치 정확도를 요구하는 데이터에 적용하였을 때 더 나은 성능을 보이는 것을 제시할 수 있었다.

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모바일 GIS를 위한 셀 기반의 공간 데이터 압축 기법 (A Cell-based Compression Technique of the Spatial Data for the Mobile GIS)

  • 이기영;임근;최규석
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.49-54
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    • 2008
  • 최근에 무선 통신 기술 및 지리정보시스템(GIS)의 발달과 더불어 모바일 GIS에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 모바일 GIS는 기존의 서버 컴퓨팅 환경과는 다르게 자원이 매우 제한적인 모바일 환경에 최적화되어야 한다. 특히, 모바일 GIS에서는 대용량 공간 데이터를 모바일 장치에 적합하게 줄이는 것이 매우 중요하다. 그러나 기존의 공간 데이터 압축 기법은 데이터를 가변적으로 처리하는 기법으로써 데이터의 크기를 예측하기가 매우 힘들며, 순차적으로 처리해야만 하는 단점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 모바일 GIS를 위한 셀기반 공간 데이터 압축 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 셀기반 공간 데이터 압축 기법은 모바일 환경에서 클라이언트로 공간 데이터를 제공할 때 셀 단위로 전송하는 것을 기반으로 하여 압축하는 방법이다. 마지막으로, 본 논문에서는 실제 데이터를 통한 성능 평가를 수행함으로써 셀기반 공간 데이터 압축 기법의 우수성을 입증하였다.

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시간과 공간정보를 이용한 무손실 압축 알고리즘 (Lossless Compression Algorithm using Spatial and Temporal Information)

  • 김영로;정지영
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제5권3호
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    • pp.141-145
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    • 2009
  • In this paper, we propose an efficient lossless compression algorithm using spatial and temporal information. The proposed method obtains higher lossless compression of images than other lossless compression techniques. It is divided into two parts, a motion adaptation based predictor part and a residual error coding part. The proposed nonlinear predictor can reduce prediction error by learning from its past prediction errors. The predictor decides the proper selection of the spatial and temporal prediction values according to each past prediction error. The reduced error is coded by existing context coding method. Experimental results show that the proposed algorithm has better performance than those of existing context modeling methods.