2016. 11. 6. 17:10, Review
Microsoft 21st Century Computing Conference
5th KeyNote : Democratizing Urban Data Aanalysis
[관련 글]
- Note
-
Urban Data analysis
- economic activity, human behavior. mobility pattern.
-
Taxi data
- Design a usable interface, efficiency
- Ex) TaxiVis : http://vgc.poly.edu/projects/taxivis/
- plot 만들고 분석하고 이용하고 반복하는 과정을 거친다.
-
Challenge :
- 이것을 어떻게 사용가능한 인터페이스로 만드는지.
- challenge : interactive query evaluation
- PostgreSQL503초, ComDB 20초
- Goal
- Support intreacste spatio-temporal queries
-
Solution
- Spatio-temporal index based on out of core kd-tree using GPU
- => MongoDB 0.075sec
- github.com/harishd10/mongodb
- Demoed to NYC에서 사용
- system is open source.
-
Next Challenge
- 그런데 365*24 slice 중 무엇이 흥미로울거냐?
- Reducing the number of slices
- aggregate and miss interesting data
-
Goal
- guide users towards interesitng data slices
-
Solution
- Minima : lack of taxics
- Maxima : popular
-
Next Challenge
- grouping and exploring events
- too many micro events
- clustering
- querying event , explaining events
- 데이터가 튀기는 지점들이 오류인건지 실제로 이벤트가 발생한건지?
1.Would a reduction in traffic speed reduce the number of accidents? what other factors contribute?
2.Why it is so hard to find a taxi when it is raining?
-
Urban Data Interactions
- By uncovering relationships between data
-
Where to start?
- data are available!
- answers are likely in the data
-
CHALLENGES
- Data at multiple spaito temporal
- Data set to scalar functions
- Evaluating Relationships
- Experimental Evaluation
- 소감
모든 자료를 다 깃에 공개했다. 또 강의의 진행방향이 문제점, 목표, 해결방안의 형태로 계속해서 이어져서 그 개발과정이 단번에 이해되었다. 도시의 자료로부터 유의미한 관계를 추출해내는 것, 그 활용성이 내 생각보다 뛰어났다. MS가 먼저 도시공학과와 협업을 제안했다는 이야기를 들었다. 이 좁은 땅덩어리에서 무슨 새로운 것이 나겠냐 생각했던 날 반성해본다 :(
또 사용하는 DB에 따라 0.075sec부터 300sec까지 차이나는 결과가 흥미로웠다.
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