Management of Historical Images by Time Interval and Interrelation

이력 영상의 시간 간격과 연관성에 의한 데이터 관리 기법

In this paper, we proposed management strategy of medical image data in order to solve the problem in traditional medical images migration method. As management strategy of medical image data we proposed EAT(Expanded Average Transaction time) data migration method and data storing method based on temporal interrelation. In EAT data migration strategy, we define the dividing criterion which distinguish entity versions to be stored in each storage and also define entity versions to be stored in each storage. We defined degree of overlap and degree of difference for any two entity versions, and integrated those values and described method which place entity versions to storage. In order to compare the number of cluster references when we change rate of temporal queries, the number of cluster references of proposed method is smaller than that of traditional method.

본 논문에서는 기존 의료 영상 이동 방법에서 생기는 문제점을 해결하기 위해서 의료 영상 데이터의 관리기법을 제안하였다. 의료영상 데이터의 관리기법으로써 EAT(Expanded Average Transaction time) 데이터 이동 기법과 시간 연관성 기반 데이터 저장 방법을 제안하였다. EAT데이터 이동 기법에서는 각 저장 영역에 저장되는 개체 버전을 구분하는 경계값과 각 영역에 저장되는 개체 버전을 정의하였다 시간 연관성에 기반한 데이터 저장 방법에서는 임의 두 개체 버전에 대한 겹침의 정도와 간격의 정도를 정의하였고, 두 값을 통합하여 개체 버전을 저장 장치에 배치하는 방법을 보였다. 시간 질의의 비율을 변화시키면서 클러스터의 참조 회수를 비교한 실험에서 기존의 방법보다 제안한 방법의 클러스터 참조 회수가 적게 나타났다.