• 제목/요약/키워드: spatial network

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무선 센서 네트워크에서 동적 클러스터 유지 관리 방법을 이용한 에너지 효율적인 주기적 데이터 수집 (An Energy-Efficient Periodic Data Collection using Dynamic Cluster Management Method in Wireless Sensor Network)

  • 윤상훈;조행래
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제5권4호
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    • pp.206-216
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    • 2010
  • Wireless sensor networks (WSNs) are used to collect various data in environment monitoring applications. A spatial clustering may reduce energy consumption of data collection by partitioning the WSN into a set of spatial clusters with similar sensing data. For each cluster, only a few sensor nodes (samplers) report their sensing data to a base station (BS). The BS may predict the missed data of non-samplers using the spatial correlations between sensor nodes. ASAP is a representative data collection algorithm using the spatial clustering. It periodically reconstructs the entire network into new clusters to accommodate to the change of spatial correlations, which results in high message overhead. In this paper, we propose a new data collection algorithm, name EPDC (Energy-efficient Periodic Data Collection). Unlike ASAP, EPDC identifies a specific cluster consisting of many dissimilar sensor nodes. Then it reconstructs only the cluster into subclusters each of which includes strongly correlated sensor nodes. EPDC also tries to reduce the message overhead by incorporating a judicious probabilistic model transfer method. We evaluate the performance of EPDC and ASAP using a simulation model. The experiment results show that the performance improvement of EPDC is up to 84% compared to ASAP.

신경망을 이용한 우리나라의 시공 간적 가뭄의 해석 (Spatial-Temporal Frough Analysis of South Korea Based On Neural Networks)

  • 신현석
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 1998년도 학술발표회 논문집
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    • pp.7-13
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    • 1998
  • 본 연구에서는 공간적으로 분포되어 있는 연강우량 자료를 이용한 지역 기상학 적인 가뭄을 정의하고 해석하는 모형을 제시한다. 비선형, 비매변수법에 기초한 공간 해석 신경망 (Spatial Analysis Neural Network:SANN)모형을 이용하여, 각 년에 대하여 공간의 임의 점에 서 의 극심, 심, 경심, 및 비 가뭄 확률을 전 대상 지역에 대하여 산출을 통하여 가뭄확률도를 작성 하며, Bayesian 가뭄 심도 지수 (BDSI)를 통하여 전 대상 지역을 가장 적절하게 극심, 심, 경심, 미 가뭄 지역으로 분류하는 방법을 제시한다. 또한, 각 년의 대표적인 가뭄의 형태를 제시 하여 줄 수 있는 지역 가뭄확률과 지역 가뭄 확률 지수를 소개한다. 이 모든 시공간의 가뭄 해석의 방법 은 실제로 우리나라(남한) 전역에 대하여 실시하여, 과거 1967년부터 1996년 까지 의 공간적이고 시간적인 가뭄의 발생 현황과 그 특징을 조사한다. 이는 우리나라 장기 수자원 개발 및 유역 관 리를 더욱 정량적인 가뭄정보에 의해 수행하게하여 줄 수 있을 것이다.

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무선 Ad hoc 네트워크에서의 공간재이용을 위한 매체접근제어프로토콜 (A Media Access Control for Spatial Reuse in Wireless Ad hoc Networks)

  • 푸칭씨안;황원주
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.627-635
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    • 2008
  • 무선 Ad hoc 네트워크에 지향성 안테나를 사용함으로써 간섭의 영향 감소, 공간재이용(spatial reuse) 증가, 그리고 통신용량 증가 등의 장점을 실현할 수 있다. 그러나 기존의 IEEE 802.11 MAC 프로토콜은 무지 향성 안테나를 고려하여 설계되었기 때문에 기존의 MAC 프로토콜을 지향성 안테나를 탑재한 무선 Ad hoc 네트워크에 적용할 경우 그 장점을 효율적으로 제공할 수 없다. 본 논문에서는 최적의 공간재이용을 통한 성능향상을 달성하기 위한 MAC 프로토콜을 제안하였으며, 시뮬레이션을 통하여 기존의 MAC과 통신효율과 종단간 지연을 비교하였다.

강원도 지역 가임기 여성의 분만서비스 접근성 분석 (The Spatial Accessibility of Women in Childbearing Age for Delivery Services in Gangwon-do)

  • 최소영;이광수
    • 보건행정학회지
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    • 제27권3호
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    • pp.229-240
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    • 2017
  • Background: This study purposed to analyze the spatial accessibility of women in childbearing age to the healthcare organizations (HCOs) providing delivery services in Gangwon-do. Methods: Network analysis was applied to assess the spatial accessibility based on the travel time and road travel distance. Travel time and travel distance were measured between the location of HCOs and the centroid of the smallest administrative areas, eup, myeon, and dong in Gangwon-do. Korean Transport Database Center provided road network GIS (Geographic Information System) Database in 2015 and it was used to build the network dataset. Two types of network analysis, service area analysis and origin-destination (OD)-cost matrix analysis, applied to the created network dataset. Service area analysis defined all-accessible areas that are within a specified time, and OD-cost matrix analysis measured the least-cost paths from the HCOs to the centroids. The visualization of the number of the HCOs and the number of women in childbearing age on the Ganwon-do map and network analysis were performed with ArcGIS ver. 10.0 (ESRI, Redlands, CA, USA). Results: Twenty HCOs were providing delivery services in Gangwon-do in 2016. Over 50% of the women in childbearing age were aged more than 35 years. Service area analysis found that 89.56% of Gangwon-do area took less than 60 minutes to reach any types of HCOs. For tertiary hospitals, about 74.37% of Gangwon-do area took more than 60 minutes. Except Wonju-si and Hoengseong-gun, other regions took more than 60 minutes to reach the tertiary hospital. Especially, Goseong-gun, Donghae-si, Samcheok-si, Sokcho-si, Yanggu-gun, Cheorwon-gun, and Taebaek-si took more than 100 minutes to the tertiary hospital. Conclusion: This study provided that the accessibility toward the tertiary hospital was limited and it may cause problems in high-risk delivery patients such as over 35 years. Health policy makers will need to handle the obstetric accessibility issues in Gangwon-do.

동적 분할 기법을 이용한 네트워크 계층 모델에 관한 연구 (A Study on Network Hierarchy Model which uses a Dynamic Segmentation Technique)

  • 주용진;이용익;문경기;박수홍
    • Spatial Information Research
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    • 제14권2호
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    • pp.245-260
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    • 2006
  • 이동성을 지원하는 모바일 환경에서 위치정보의 활용과 사용자 요구가 증가되고 GIS 공간 DB와 연계된 다양한 서비스가 진행되고 있다. 일반적으로 도로 DB를 구성하는 교통 네트워크의 논리적 관계의 표현은 노드-링크 구조를 사용한다. 이러한 단일 수준에 적합하게 설계된 구조는 다양한 모형 적용에 유연하지 못하고, 데이터베이스 검색과 유지관리 측면에서 비효율적이다. 본 연구에서는 동적 분할(Dynamic Segmentation)을 이용한 네트워크 모델의 설계와 구축을 통해 기존 도로망 모델의 문제점과 구축상의 한계점을 보완하고, 네트워크의 검색과 표현에 효율적인 계층 모델을 구현하고자 하였다. 설계된 모델은 다양한 수준의 단계별 표현과 계층 간 개체 관계성을 지원하며, GIS가 지닌 네트워크 공간 모델링 기능을 대폭 보완할 수 있을 것으로 기대 된다.

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효율적인 네트워크 데이터 관리를 위한 가변-축척 지도 제작 방안 (A Study of Developing Variable-Scale Maps for Management of Efficient Road Network)

  • 주용진
    • 대한공간정보학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.143-150
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    • 2013
  • 본 연구의 목적은 상세 레벨의 대규모 도로망 데이터를 대상으로 다양한 축척과 추상화 수준을 가진 상위 레벨의 소축척 도로 선형 사상을 유도하는 가변-축척 기반 네트워크 데이터의 생성 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 우선, 가변-축척 모델 구축을 위해 관련 용어의 정의와 모델 구축시의 이점과 구축 절차에 대해 살펴보았다. 둘째, 가변-축척 모델을 설계하기 위해 지도 표출을 위한 표현 레벨과 레이어 구성요소를 제시하였다. 또한 상위 LoD와 데이터 연계 방법과 인덱스 구조 생성을 위한 규칙을 정의 하였다. 마지막으로 설계된 모델의 구현과 검증을 위해 제시된 알고리즘을 실제적인 연구지역 도로망(제주도)에 적용하여 가변 축척 도로망을 유도하여 구축하고, 공간 데이터베이스(Oracle Spatial)에 저장한 후 성능 분석을 통해 모델의 효율성과 타당성을 검증하였다.

Crime amount prediction based on 2D convolution and long short-term memory neural network

  • Dong, Qifen;Ye, Ruihui;Li, Guojun
    • ETRI Journal
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    • 제44권2호
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    • pp.208-219
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    • 2022
  • Crime amount prediction is crucial for optimizing the police patrols' arrangement in each region of a city. First, we analyzed spatiotemporal correlations of the crime data and the relationships between crime and related auxiliary data, including points-of-interest (POI), public service complaints, and demographics. Then, we proposed a crime amount prediction model based on 2D convolution and long short-term memory neural network (2DCONV-LSTM). The proposed model captures the spatiotemporal correlations in the crime data, and the crime-related auxiliary data are used to enhance the regional spatial features. Extensive experiments on real-world datasets are conducted. Results demonstrated that capturing both temporal and spatial correlations in crime data and using auxiliary data to extract regional spatial features improve the prediction performance. In the best case scenario, the proposed model reduces the prediction error by at least 17.8% and 8.2% compared with support vector regression (SVR) and LSTM, respectively. Moreover, excessive auxiliary data reduce model performance because of the presence of redundant information.

Skin Lesion Segmentation with Codec Structure Based Upper and Lower Layer Feature Fusion Mechanism

  • Yang, Cheng;Lu, GuanMing
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제16권1호
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    • pp.60-79
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    • 2022
  • The U-Net architecture-based segmentation models attained remarkable performance in numerous medical image segmentation missions like skin lesion segmentation. Nevertheless, the resolution gradually decreases and the loss of spatial information increases with deeper network. The fusion of adjacent layers is not enough to make up for the lost spatial information, thus resulting in errors of segmentation boundary so as to decline the accuracy of segmentation. To tackle the issue, we propose a new deep learning-based segmentation model. In the decoding stage, the feature channels of each decoding unit are concatenated with all the feature channels of the upper coding unit. Which is done in order to ensure the segmentation effect by integrating spatial and semantic information, and promotes the robustness and generalization of our model by combining the atrous spatial pyramid pooling (ASPP) module and channel attention module (CAM). Extensive experiments on ISIC2016 and ISIC2017 common datasets proved that our model implements well and outperforms compared segmentation models for skin lesion segmentation.

공간계획법과 환경관련법의 연계성에 관한 연결망 분석과 함의 (Network Analysis for the Connectivity between Spatial Planning Law and Environment Law and its Implications)

  • 최충익;강보영
    • 환경정책연구
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    • 제13권2호
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    • pp.39-63
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    • 2014
  • 이 논문은 국토의 환경을 효율적으로 유지하고 관리하기 위한 정책적 이슈로서 환경관련법 및 공간계획법의 상호 관계성 파악에 집중하고 있다. 이와 함께 환경문제의 근본적 해결은 공간계획과 함께 다루어져야 한다는 문제의식에서 출발하고 있다. 방법론으로서 연결망 분석을 활용하고 있으며 이를 통해 환경관련법과 공간계획법 간의 연계성 및 중심성 구조를 살펴보고 있다. 52개의 환경관련법과 29개의 공간계획법을 실증분석 대상으로 하여 환경법체계에 대한 제도적 대응방안 마련을 위한 학문적 토대 마련하고 있다. 기존 질적 연구의 틀을 벗어나, 환경관련법과 공간계획법 각각의 법률들을 실증적으로 분석하려는 시도를 했다는 점에서 의미 있다고 생각된다.

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