M.S. Student at Korea Univ.
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마이크로소프트 21세기 컨퍼런스 5th Keynote : Democratizing Urban Data Analysis
Microsoft 21st Century Computing Conference

5th KeyNote : Democratizing Urban Data Aanalysis




- Note

  • Urban Data analysis
    • economic activity, human behavior. mobility pattern.


  • 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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