In this paper, a graph data model is introduced to effectively recognize the situation between each object on the road detected by vehicles or road infrastructure sensors. The proposed method builds a graph database by modeling each object on the road as a node of the graph and the relationship between objects as an edge of the graph, and updates object properties and edge properties in real time. In this case, the relationship between objects represented as edges is set when there is a possibility of approach between objects in consideration of the position, direction, and speed of each object. Finally, we propose a spatial indexing technique for graph nodes and edges to update the road object graph database represented through the proposed graph modeling method continuously in real time. To show the superiority of the proposed indexing technique, we compare the proposed indexing based database update method to the non-indexing update method through simulation. The results of the simulation show the proposed method outperforms more than 10 times to the non-indexing method.
The fundamental quandle is a powerful invariant of knots, links and spatial graphs, but it is often difficult to determine whether two quandles are isomorphic. One approach is to look at quotients of the quandle, such as the n-quandle defined by Joyce [8]; in particular, Hoste and Shanahan [5] classified the knots and links with finite n-quandles. Mellor and Smith [12] introduced the N-quandle of a link as a generalization of Joyce's n-quandle, and proposed a classification of the links with finite N-quandles. We generalize the N-quandle to spatial graphs, and investigate which spatial graphs have finite N-quandles. We prove basic results about N-quandles for spatial graphs, and conjecture a classification of spatial graphs with finite N-quandles, extending the conjecture for links in [12]. We verify the conjecture in several cases, and also present a possible counterexample.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.1
no.1
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pp.137-149
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1998
It is likely that the spatial structure of the intraurban accessibility as well as the accessibility value of each of the nodes in the subway network is affected by the addition of new linkages. The changes in the accessibility at individual nodes also affect the accessibility in the surrounding areas at some distances away from the nodes. Graph-theoretic algorithms have been developed as a proper measurement scheme for the nodal accessibility in tracked transport networks such as subway networks. However, the graph-theoretic measurements have limitations to estimate the spatial diffusion effect on the surrounding areas. This study proposes a new model for the spatial diffusion effect estimation of nodal accessibility increment in the subway network toward the surrounding areas. Since the distance decay trend of subway station use reflect the spatial diffusion effect of the accessibility of subway station toward the surrounding area. The model is deduced from the subway station use density function which is formulated by the questionnaire survey data.
Recently, a GIS has been applicable to the most important computer applications such as urban information systems and transportation information systems. These applications require spatial operations for an efficient management of a large volume of data. In particular, a spatial join among basic operations has the property that its response time is increased exponentially according to the number of spatial objects included in the operation. Therefore, it is not proper to the systems demanding the fast response time. To satisfy these requirements, the efficient parallel processing of spatial joins has been required. In this paper, the efficient method for creating and allocating tasks to balance statically the load of each processor in a parallel spatial join is presented. A task graph is developed in which a vertex weight is calculated by the cost model I have proposed. Then, it is partitioned through a graph partitioning algorithm. According to the experiments in CC16 parallel machine, our method made an improvement in the static load balance by decreasing the variance of a task execution time on each processor.
Wetland conservation plan has been established to protect ecologically important wetlands based on vegetation integrity, spatial distribution of endangered species, but recently more demands are concentrated on the landscape ecological approaches such as topological relationship, neighboring area, spatial arrangements between wetlands at the broad scale. Landscape ecological analysis and graph theory are conducted to identify spatial characteristics related to core nodes and weak links of wetland networks in Nakdong basin. Regular planar model, which is selected for wetland networks, is applied in the Nakdong basin. The analysis indicates that 5 regional groups and 4 core wetlands are extracted with 15km threshold distance. The IIC and PC values based on the binary and probability models suggest that the wetland group C composed of main stream of Nakdong river and Geumho river is the most important area for wetland network. Wetland conservation plan, restoration projected of damaged and weak links between wetlands should be proposed through evaluating the node, links, and networks from wetlands at the local to the regional scale in Nakdong basin.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.5
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pp.205-212
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2019
Scene graph is a kind of knowledge graph that represents both objects and their relationships found in a image. This paper proposes a 3D scene graph generation model for three-dimensional indoor environments. An 3D scene graph includes not only object types, their positions and attributes, but also three-dimensional spatial relationships between them, An 3D scene graph can be viewed as a prior knowledge base describing the given environment within that the agent will be deployed later. Therefore, 3D scene graphs can be used in many useful applications, such as visual question answering (VQA) and service robots. This proposed 3D scene graph generation model consists of four sub-networks: object detection network (ObjNet), attribute prediction network (AttNet), transfer network (TransNet), relationship prediction network (RelNet). Conducting several experiments with 3D simulated indoor environments provided by AI2-THOR, we confirmed that the proposed model shows high performance.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.22-24
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2001
A new GIS software Spatial Database Engine(SDE) has been developed to integrated with spatial database that combines conventional and spatially related data. As we known well in the traditional relation database system, the query evaluation techniques are a well-researched subject, many useful and efficient algorithms have been proposed, but in the spatial database system, it is a litter difference with the traditionally ones. Based on the Query Graph Model(QGM), we implemented our own query evaulation plan in the SDE, which can deal with the full functionality query statement SELECT-FROM-WHERE_GROUPBY-HAVING, and treat the spatial data and non-spatial data seamlessly. We proposed a novel multi way join algorithm base on nest loop that may be attractive.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.11a
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pp.100-103
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2010
In this paper we propose a method of detecting moving object in H.264/AVC bitstream by representing the $4{\times}4$ block partition units as nodes of graph. By constructing hierarchical graph by taking into account the relation between nodes and the spatial-temporal relations between graphs in frames, we are able to track small objects, distinguish two occluded objects, and identify objects that move and stop alternatively.
An efficient method for the unsupervised classification of high resolution imagery is suggested in this paper. It employs pixel-linking and merging based on the adjacency graph. The proposed algorithm uses the neighbor lines of 8 directions to include information in spatial proximity. Two approaches are suggested to employ neighbor lines in the linking. One is to compute the dissimilarity measure for the pixel-linking using information from the best lines with the smallest non. The other is to select the best directions for the dissimilarity measure by comparing the non-homogeneity of each line in the same direction of two adjacent pixels. The resultant partition of pixel-linking is segmented and classified by the merging based on the regional and spectral adjacency graphs. This study performed extensive experiments using simulation data and a real high resolution data of IKONOS. The experimental results show that the new approach proposed in this study is quite effective to provide segments of high quality for object-based analysis and proper land-cover map for high resolution imagery of urban area.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.12
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pp.5401-5421
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2016
Both low-density parity-check (LDPC) codes and the multiple access technique of spatially coupling data transmission (SCDT) can be expressed in bipartite graphs. To improve the performance of iterative demodulation and decoding for SCDT, a novel joint sparse graph (JSG) with SCDT and LDPC codes is constructed. Based on the JSG, an approach for iterative joint demodulation and decoding by belief propagation (BP) is presented as an exploration of the flooding schedule, and based on BP, density evolution equations are derived to analyze the performance of the iterative receiver. To accelerate the convergence speed and reduce the complexity of joint demodulation and decoding, a novel serial schedule is proposed. Numerical results show that the joint demodulation and decoding for SCDT based on JSG can significantly improve the system's performance, while roughly half of the iterations can be saved by using the proposed serial schedule.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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