Despite the surge in the research for keyword search method over relational database, only little attention has been devoted to studying on relational data stream.The research for keyword search over relational data stream is intense interest because streaming data is recently a major research topic of growing interest in the data management. In this regard we first analyze the researches related to keyword search methodover relational data stream, and then this paper focuses on the method of minimizing the join cost occurred while processing keyword search queries. As a result, we propose an advanced keyword search method that can yield more meaningful results for users on relational data streams. We also propose a query optimization method using layered-clustering for efficient query processing.
Kim Jong-Hee;Shim Jang-Sup;Lee Dong-Ha;Jung Soon-Key
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.109-112
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2006
최근 대용량 추천시스템에 대한 필요성이 증가하고 있고, 특히 대규모 인터넷 쇼핑몰을 위한 개인화 추천 시스템 구조에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 인터넷 쇼핑몰 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 사용자 정보의 일괄처리와 카테고리의 계층적 특성을 반영하면서 데이터 마이닝 기법을 활용하여 개인화된 추천 엔진을 대형 시스템에서 동작하도록 설계 하였다. 설계 구현한 시스템의 평가를 위해, 대형 쇼핑몰의 데이터를 이용하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 구하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1996.10a
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pp.235-240
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1996
본 논문에서는 정보 검색에서 사용하는 계층적 클러스터링 기법을 이용하여 용례들을 중심어의 의미에 따라 분류하고자 한다. 분류에 필요한 용례 사이의 유사도는 형태소 사이의 유사도를 이용하여 계산한다. 형태소 사이의 유사도 계산에는 상호 정보, 상호 정보의 유사도, 벡터 유사도 등을 사용한다. 품사 태깅된 17만 코퍼스에서 명사 4개와 동사 4개를 중심어로 사용하여 추출된 용례에 대해서 각 방법의 정확도를 실험한 결과 상호 정보와 상호 정보 유사도를 더한 값을 형태소 사이의 유사도로 사용한 방법이 90.16%의 정확도를 보였다. 제안된 방법에서 사용하는 정보들은 의미 태깅되지 않은 코퍼스에서 추출할 수 있기 때문에, 정보의 획득이 쉬운 장점이 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06d
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pp.287-288
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2011
In this paper, we propose a hierarchical P2P architecture using clustering mobile peers. The proposed scheme utilizes the maximum connection time of connected peers to form the mobile network, which makes the network topology relatively stable. The connection time of connected peers can be determined by the location, velocity vector and communication range of each mobile peer. Therefore, the update overhead of the network is decreased and the success rate of contents search is increased. Experiments have shown that our proposed scheme outperforms the existing schemes.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10d
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pp.488-493
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2007
헬스케어 응용서비스를 위란 센서 네트워크를 구성하는 노드들은 주로 사람 또는 이동성을 가진 사물이며, 이들간의 상호작용을 통한 헬스케어 응용서비스를 지원하기 위해서는 노드의 동적 기능변경, 동적 자기구성, 에너지 효율성을 고려하여 개발되어야 한다. 이러한 요구사항들은 노드 상에 해당 기능을 수행하는 에이전트를 두어 대상의 이동에 따른 에이전트 전이를 통해 동적 기능변경을 수행 및 처리하고, 이동성을 지원하는 계층적 클러스터링 알고리즘을 적용하여 노드의 이동에 따른 동적 자기구성, 제한된 에너지의 효율성 등을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 노드간 에이전트 전이를 통해 동적 기능 변경을 보장하는 Agilla모델 기반 Healthcare Mobility Agent Middleware를 설계하고, 정보 전달의 효율성과 노드의 이동성을 보장하기 위해 LEACH 프로토콜 기반 LEACH_Mobile 프로토콜을 제안한다. 또한 여기서 제안하는 LEACH_Mobile 프로토콜과 Healthcare Mobility Agent Middleware를 연동하기 위한 인터페이스와 LEACH_Mobile 프로토콜을 수행하기 위한 라우팅 모듈을 설계하였다.
A unreliable network system results in unsatisfied performance. A performance criterion of a network is throughput and availability. One of the most compelling technological advances of this decade has been the advent of deploying wireless networks of heterogeneous smart sensor nodes for complex information gathering tasks, The advancement and popularization of wireless communication technologies make more efficiency to network devices with wireless technology than with wired technology. Recently, the research of wireless sensor network has been drawing much attentions. In this paper, We evaluate throughput and availability of wireless sensor network, which have hierarchical structure based on clustering and estimate the maximum hroughput, average throughput and availability of the network considering several link failure patterns likely to happen at a cluster consisted of sensor nodes. Also increasing a number of sensor nodes in a cluster, We analysis the average throughput and availability of the network.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.30A
no.3
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pp.139-145
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1993
Partitioning is an important step in the hierarchical design of very large scale integrated circuits. In this research, a new effective partitioning algorithm based on 2-level hierarchy is presented. At the beginning, clusters are formed to reduce the problem size. To overcome the weakness of the iterative improvement techniques that the partitioning result is dependent on the initial partitioning and to consistently produce good results, the cluster-level partitioning is performed several times using several sets of parameters. Then the best result of cluster-partitioning is used as the initial solution for lower level partitioning. For each partitioning, the gradual constraint enforcing partitioning method has been used. The clustering-based partitioning algorithm has been applied to several benchmark examples and produced promising results which show that this algorithm is efficient and effective.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.302-305
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2019
국민 청원 사이트가 뛰어난 접근성과 신속성으로 인하여 국민들로부터 많은 관심을 받고 있다. 현재 국민청원 사이트의 카테고리 분류는 '미래', '성장동력' 등을 포함한 16개의 카테고리 및 기타로 구성되어 있으나 그 기준이 모호하여 많은 청원글들이 기타 카테고리로 분류되고 있는 상황이다. 이는 청원글의 내용을 명확히 반영하지 않고 미리 정의된 카테고리 구조를 사용하고 있는데서 기인한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 보다 구체적으로 정의된 카테고리를 정의하고자 추천 순으로 1,500개의 청원글을 수집하였고, 수집된 청원글의 내용을 바탕으로 카테고리 구조를 추출하였다. 먼저, k-평균 알고리즘을 적용하여 청원글을 군집하여 대분류를 정의하였고, 보다 구체적인 세부 분류를 정의하기 위하여 토픽모델링을 실시하였다. 본 논문에서 제시하는 계층적 카테고리 구조는 청원글의 내용을 바탕으로 대분류와 세부분류로 구성된 것이므로 새로운 청원글을 등록하거나 분류하는 데 적절한 것으로 보인다.
Jin-Ho Hwang;Hak Soo Kim;Jhong-Jin Kim;Seung Mi Lee;Jin Hyun Son
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.360-363
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2008
최근 관계형 데이터 스트림에서 키워드 검색에 관한 연구가 진행되고 있다. 키워드 검색을 통해 사용자는 시스템의 복잡한 내부 데이터 스키마나 질의언어에 대한 지식이 없이도 데이터 스트림에서 정보 검색이 가능하다. 하지만, 빈번하고 동적으로 변화하는 특성을 지닌 데이터 스트림에서 수행되는 연속 질의 처리를 위해서 보다 효과적인 질의 최적화 방안이 요구된다. 따라서, 우리는 본 논문을 통해 계층적 클러스터링을 이용하여 중간결과 공유의 최대화를 통한 질의 최적화를 방안을 제안한다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.6
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pp.1433-1442
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1996
Data distribution of SPMD(Single Program Multiple Data) pattern is one of main features of HPF (High Performance Fortran). This paper describes design is sues for such data distribution and its efficient execution model on TICOM IV computer, named SPAX(Scalable Parallel Architecture computer based on X-bar network). SPAX has a hierarchical clustering structure that uses distributed shared memory(DSM). In such memory structure, it cannot make a full system utilization to apply unanimously either SMDD(shared Memory Data Distribution) or DMDD(Distributed Memory Data Distribution). Here we propose another data distribution model, called DSMDD(Distributed Shared Memory Data Distribution), a data distribution model based on hierarchical masters-slaves scheme. In this model, a remote master and slaves are designated in each node, shared address scheme is used within a node and message passing scheme between nodes. In our simulation, assuming a node size in which system performance degradation is minimized,DSMDD is more effective than SMDD and DMDD. Especially,the larger number of logical processors and the less data dependency between distributed data,the better performace is obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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