오늘날의 고객들은 실시간으로 자기가 필요로 하는 유용한 정보를 신속하고 정확하게 시각화하여 보기를 원한다. 그리고, 고객들은 자기가 원하는 시간대에 필요한 프로그램이나 기능이 있기를 원한다. gCRM은 이러한 고객들의 충족을 만족시키고자 많은 노력을 하고 있다. 그러나, 오늘날의 gCRM은 이러한 충족을 만족시키지 못하고 있다. 따라서. 본 논문에서는 오늘날의 gCRM 구조에 시간의 개념과 공간 데이터마이닝 기법을 적용하여 새로운 gCRM 구조를 제시하였다. 그리고, 공간 데이터마이닝 기법을 gCRM에 적용하여 공간 데이터를 좀더 효율적으로 사용하여 적절한 gCRM의 기능에 부합하고자 하였으며, 시간의 개넘을 적용시킴으로써 시간대에 따른 효과적인 고객 관리가 가능하게 되었다.
최근 빅데이터 기술시장의 성장과 함께 시각화 기술에 관한 관심은 지난 몇 년간 꾸준히 증가해왔다. 데이터 시각화는 현재 정보과학, 컴퓨터과학, 인간·컴퓨터 상호작용, 통계, 데이터마이닝, 지도학, 저널리즘 등의 광범위한 학문 분야에서 각기 조금씩 다른 의미로 사용되고 있다. 다학제적 연구가 필요한 스마트시티에서의 빅데이터 시각화는 사용자 중심의 스마트시티 서비스와 관련 정책을 전개하는데 있어 객관적이고 과학적인 접근을 가능하게 한다. 특히 공간 기반의 데이터 시각화는 도시정책 수립 과정에서 시각화 자료를 통해 다양한 이해관계자들의 효율적인 협업을 가능하게 한다. 본 논문은 선행연구를 통해 단순히 시각화 도구가 아닌 효과적인 정보전달 관점에서 공간기반의 빅데이터 시각화 표현 프로세스와 원리에 대해 고찰하였다. 데이터 시각화 모델 프로세스 및 시각화목적에 따른 시각화 표현기법, 디자인조형요소에 따른 특징과 시각화기법을 각각 도출하여 사용자 중심의 공간빅데이터 시각화 표현에 대한 방향성과 시사점을 제시하였다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.119-121
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2008
Pattern matching is increasingly being employed in various researches as health care service, RFID-based system, facility management, and surveillance. Geosensor filter correlates a data stream to match specific patterns in distribution environments. In this paper, we present a geosensor query language to represent efficiently declarative geosensor query. Geosensor operators are proposed to use for fast query processing in terms of spatial and temporal area in distribution environments. We also propose a geosensor filter to match new query predicates into incoming stream predicates. Our filter can reduce the volume of transmission data and save power consumption of sensors. It can be utilized the stream data mining system to process in real-time various data as location, time, and geosensor information in distribution environments.
위치 기반 장치의 발전과, GIS 기능의 확장 그리고 위치 정보기술들의 정확성과 가용성이 증가함에 따라서 위치 기반 서비스들의 새로운 영역에 대한 새로운 가능성이 나타나게 되었다. 데이터의 시간과 공간 형태에 따라서 정의되는 Relationship에 기인하여 시공간 데이터 마이닝 영역에서 공간에 대한 지식 검색이 증가할 경우 매우 큰 문제에 직면한다. 이 논문에서는 모바일 환경에서 시공간 패턴 마이닝을 위한 알고리즘들을 제안한다. 이동 패턴들은 All_MOP와 Max_MOP 두 개의 알고리즘을 활용하여 생성된다. 이 알고리즘들은 먼저 모든 빈발 패턴들을 탐사한 후 오직 최대의 빈발 패턴만을 탐사한다. 아울러, 제안한 기법과 기존의 DFS_MINE 기법의 수행 시간 비교를 통하여 제안한 기법이 수행시간에서 다소 우수한 것을 나타낸다. 이러한 제안접근법은 관광 서비스, 교통 서비스 등과 같은 위치 기반 서비스 등에 활용할 수 있다.
Le, Thi Thu Ha;Nguyen, Van Trung;Pham, Thi Lan;Tong, Thi Huyen Ai;La, Phu Hien
한국측량학회지
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제39권2호
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pp.113-122
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2021
Urban expansion, particularly converting sub-urban areas to residential and commercial land use in metropolitan areas, has been considered as a significant signal of regional economic development. However, this results in urban climate change. One of the key impacts of rapid urbanization on the environment is the effect of UHI (Urban Heat Island). Understanding the effects of urban land cover change on UHI is crucial for improving the ecology and sustainability of cities. This research reports an application of remote sensing data, GIS (Geographic Information Systems) for assessing effects of urban land cover change on the LST (Land Surface Temperature) and heat budget components in Ho Chi Minh City, where is one of the fastest urbanizing region of Vietnam. The change of urban land cover component and LST in the city was derived by using multi-temporal Landsat data for the period of 1998 - 2020. The analysis showed that, from 1998 to 2020 the city had been drastically urbanized into multiple directions, with the urban areas increasing from approximately 125.281 km2 in 1998 to 162.6 km2 in 2007, and 267.2 km2 in 2020, respectively. The results of retrieved LST revealed the radiant temperature for 1998 ranging from 20.2℃ to 31.2℃, while that for 2020 remarkably higher ranging from 22.1℃ to 42.3℃. The results also revealed that given the same percentage of urban land cover components, vegetation area is more effective to reduce the value of LST, meanwhile the impervious surface is the most effective factor to increase the value of the LST.
In this study engineered steel fibres used as reinforcement for concrete were characterized by number of key mechanical and spatial parameters, which are easy to measure and quantify. Such commonly used parameters as length, diameter, fibre intrinsic efficiency ratio (FIER), hook geometry, tensile strength and ductility were considered. Effective classification of various fibres was demonstrated using simple multivariate computations involving principal component analysis (PCA). Contrary to univariate data mining approach, the proposed analysis can be efficiently adapted for fast, robust and direct classification of engineered steel fibres. The results have revealed that in case of particular spatial/geometrical conditions of steel fibres investigated the FIER parameter can be efficiently replaced by a simple aspect ratio. There is also a need of finding new parameters describing properties of steel fibre more precisely.
고객관계관리(CRM)나 마케팅과 같은 경영방식에서도 대용량의 공간 데이터베이스를 사용하는 지리정보시스템(GIS)과 같은 응용분야를 접목하고 있다. gCRM은 지리정보시스템과 고객관계관리를 결합한 것으로, 이러한 실정을 단적으로 보여 주고 있는 경영방식이다. gCRM은 대용량의 데이터베이스로부터 관심 있는 분야를 찾아내고 분석하게 된다. 그러기 위해서는 데이터마이닝이라는 기술이 필요하다. 하지만, gCRM은 일반적인 데이터베이스뿐만 아니라 공간 데이터베이스 역시 많이 사용되어진다. 이러한 공간데이터베이스로부터 관심 있는 부분이나 관계 그리고 특성 등을 찾아내기 위해서는 공간데이타마이닝이 요구된다. 본 논문에서는 gCRM 솔루션들의 기능을 중심으로 다양한 공간데이타마이닝 기법과 어떠한 관계가 있는지를 살펴봄으로써 gCRM과 공간데이타마이닝이 접목할 수 있는 부분에 대하여 정리하였다.
본 논문에서는 기존의 멀티미디어 연관 규칙 알고리즘인 Max occur 알고리즘에서 추출한 빈발 항목 집합의 결과들에 대하여 빈발 항목 집합들끼리의 공간적인 연관 관계를 고려하기 위챈 공간 데이터 마이닝의 대표적인 공간 분할 방법인 그리드 셀 기반으로 곰간 분할 지수(spatial facotr)인 SF를 이용한 이미지 공간 연관 규칙 마이닝 방법을 제시한다. 또한 최소 공간 지지도를 적용하여 이미지 데이터에서 반복적으로 발생하는 항목과 항목간의 공간 관계를 통해 이미지 연관 규칙을 마이닝 하는데 보다 유효한 알고리즘을 제안한다.
In this paper, we offer a new technique to discover frequent spatiotemporal patterns from a moving object database. Though the search space for spatiotemporal knowledge is extremely challenging, imposing spatial and timing constraints on moving sequences makes the computation feasible. The proposed technique includes two algorithms, AllMOP and MaxMOP, to find all frequent patterns and maximal patterns, respectively. In addition, to support the service provider in sending information to a user in a push-driven manner, we propose a rule-based location prediction technique to predict the future location of the user. The idea is to employ the algorithm AllMOP to discover the frequent movement patterns in the user's historical movements, from which frequent movement rules are generated. These rules are then used to estimate the future location of the user. The performance is assessed with respect to precision and recall. The proposed techniques could be quite efficiently applied in a location-based service (LBS) system in which diverse types of data are integrated to support a variety of LBSs.
TOD (Transit-Oriented Development)는 대중교통 중심의 복합기능을 가진 집약적인 도시구조이며, 미래지향형 지속가능한 도시를 유지하기 위해 제시되는 개념이다. 최근 도시철도 역사를 중심으로 복합 환승센터 개발이 활발히 추진되고 있으며, 사업의 규모와 복잡성으로 인해 보다 과학적이고 객관적인 분석을 통한 계획과 유지관리 등이 요구되고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 공간정보와 통합 스마트카드 자료를 활용하여 도시철도 역사 보행 기종점 추정을 위한, 표준화된 분석 절차를 개발하고자 하였으며, 삼성역 사례 분석을 통해 제시된 분석 절차 및 방법에 대한 검증을 수행하였다. 본 연구에서 제시된 분석 절차는 자료 수집 기술과 빅데이터 DB 분석 기법 발전에 따라 유기적 확장 가능한 분석 환경을 마련하였다는 데 큰 의의를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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