Ok Geun-Hyoung;Lee Dong-Wook;You Byeong-Seob;Bae Hae-Young
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.35-38
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2006
데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 큐브의 형태로 관리한다. 특히, 공간 차원과 같이 데이터 큐브의 차원에 개념 계층이 존재하는 경우 사용자는 특정 계층에 대한 집계 결과를 요구한다. 기조의 데이터 큐브의 구조들은 차원의 개념 계층을 지원하지 못하거나 지원하더라도 시간이나 공간적 비용에 대해 비효율적이다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 개념 계층을 이용하여 효율적인 계층별 영역 집계연산을 지원하는 공간 데이터 큐브를 제안한다. 이는 개념 계층을 DAG(Directed Acyclic Graph) 형태로 표현하여 구성된 여러 개의 차원들을 공간차원의 지역성을 기준으로 연결한 구조이다. 이러한 구조를 갖는 큐브를 이용하면, 데이터 검색 시 상위 계층부터 아래 방향으로 탐색하기 때문에 각 차원에 대한 효율적인 검색이 가능하다. 특히, 공간 개념 계층에 대한 DAG를 이용하면, 공간적 지역성에 따른 영역 검색을 지원할 수 있다. 성능평가에서 개념 계층이 적용된 질의에 대한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법들에 비해 저장 공간 효율성 및 질의 응답 성능이 우수함을 증명한다.
Most decision support functions of spatial data warehouse rely on the OLAP operations upon a spatial cube. Meanwhile, higher performance is always guaranteed by indexing the cube, which stores huge amount of pre-aggregated information. Hierarchical Dwarf was proposed as a solution, which can be taken as an extension of the Dwarf, a compressed index for cube structures. However, it does not consider the spatial dimension and even aggregates incorrectly if there are redundant values at the lower levels. OLAP-favored Searching was proposed as a spatial hierarchy based OLAP operation, which employs the advantages of R-tree. Although it supports aggregating functions well against specified areas, it ignores the operations on the spatial dimensions. In this paper, an indexing approach, which aims at utilizing the concept hierarchy of the spatial cube for decision support, is proposed. The index consists of concept hierarchy trees of all dimensions, which are linked according to the tuples stored in the fact table. It saves storage cost by preventing identical trees from being created redundantly. Also, it reduces the OLAP operation cost by integrating the spatial and aspatial dimensions in the virtual concept hierarchy.
A spatial data warehouse has spatial data cube composed of multi-dimensional data for efficient OLAP(On-Line Analytical Processing) operations. A spatial data cube supporting concept hierarchies holds huge amount of data so that many researches have studied a incremental update method for minimum modification of a spatial data cube. The Cube, however, compressed by eliminating prefix and suffix redundancy has coalescing paths that cause update inconsistencies for some updates can affect the aggregate value of coalesced cell that has no relationship with the update. In this paper, we propose incremental batch update method of a spatial data cube. The proposed method uses duplicated nodes and extended node structure to avoid update inconsistencies. If any collision is detected during update procedure, the shared node is duplicated and the duplicate is updated. As a result, compressed spatial data cube that includes concept hierarchies can be updated incrementally with no inconsistency. In performance evaluation, we show the proposed method is more efficient than other naive update methods.
Due to recent increase in applications requiring huge amount of data such as spatial data analysis and image analysis, clustering on large databases has been actively studied. In a hierarchical clustering method, a tree representing hierarchical decomposition of the database is first created, and then, used for efficient clustering. Existing hierarchical clustering methods mainly adopted the bottom-up approach, which creates a tree from the bottom to the topmost level of the hierarchy. These bottom-up methods require at least one scan over the entire database in order to build the tree and need to search most nodes of the tree since the clustering algorithm starts from the leaf level. In this paper, we propose a novel top-down hierarchical clustering method that uses multidimensional indexes that are already maintained in most database applications. Generally, multidimensional indexes have the clustering property storing similar objects in the same (or adjacent) data pares. Using this property we can find adjacent objects without calculating distances among them. We first formally define the cluster based on the density of objects. For the definition, we propose the concept of the region contrast partition based on the density of the region. To speed up the clustering algorithm, we use the branch-and-bound algorithm. We propose the bounds and formally prove their correctness. Experimental results show that the proposed method is at least as effective in quality of clustering as BIRCH, a bottom-up hierarchical clustering method, while reducing the number of page accesses by up to 26~187 times depending on the size of the database. As a result, we believe that the proposed method significantly improves the clustering performance in large databases and is practically usable in various database applications.
In this paper we propose a formal data model of an object-based thesaurus system supporting multi-dimensional facets. According to facets reflecting on respective user perspectives, it supports systematic construction, browsing, navigating and referencing of thesauri. Unlike other faceted thesaurus systems, it systematically manages its complexity by appropriately ing sophisticated conceptual structure through visualized browsing and navigation as well as construction. The browsing and navigation is performed by dynamically generating multi-dimensional virtual thesaurus hierarchies called "faceted thesaurus hierarchies." The hierarchies are automatically constructed by combining facets, each representing a dimension of view. Such automatic construction may make it possible the flexible extension of thesauri for they can be easily upgraded by pure insertion or deletion of facets. With a well defined set of self-referential queries, the thesauri can also be effectively referenced from multiple view points since they are structured by appropriately interpreting the semantics of instances based on facets. In this paper, we first formalize the underlying model and then implement its prototype to demonstrate its feasibility.
We develop the Spatio-Temporal Graph to imbue the historical context to the situations in a virtual world, and an ontology to enable a structural description of their elements such as the objects, relationships, and activities. In the time dimension the graph models all the temporal phases of the future besides the past and present in a comprehensive manner, and all the spatial aspects in an intuitive but efficient fashion. The overall architecture composing the Physical Layer, Logical Layer and Conceptual Layer which are integrated according to their interrelations allows events occurring in their corresponding worlds to be simulated in historical context. The S-T Graph could be used both to simulate the situations in the virtual world and to realize the knowledge systems of the virtual inhabitants to be used in judging and evaluating those situations. By adding temporal changes to the multi-layered architecture of our virtual world, this model lays a foundation for maximizing the diversity of situations in the simulation of a virtual world.
For the MD-TIX(multidimensional type inheritance index) that supports query processing for the type inheritance concept in XML databases, this paper presents an index tuning algorithm that enhances the performance of the XML query processing according to the query pattern. The MD-TIX uses a multidimensional index structure to support complex XML queries involving both nested elements and type inheritance hierarchies. In this index tuning algorithm, we first determine a shape of index page regions by using the query information about the user's query pattern, and then construct an optimal MD-TIX by applying a region splitting strategy that makes the shape of the page regions into the predetermined one. The performance evaluation results indicate that the proposed tuning algorithm builds an optimal MD-TIX by a given query pattern, and in the case of the three-dimensional query regions for the nested predicates of path length 2, the performance is much enhanced according to the skewed degree of the query region's shape.
Today each country in the world goes beyond the narrow concept of national security that was limited to national defense and ideology and are entering multi-dimensional global system mainly based on economic profits. Nevertheless, conflicts between nations due to religious and ideological reasons have brought unprecedentedly intense disputes Security services for head of states have been an important national mission in every era and society. However, they are becoming a main target for assassination and attacks by terrorists. Attacks on the head of state and other VIPs can cause aftermath ranging from war to conflict situation, political crisis, and economic loss. Therefore this study aims to draw insights by comparing protective security units of Korea, the U.S., and Japan which have different legal basis and sociocultural characteristics. Especially in South Korea, which faces difficult diplomatic stance due to the tension with North Korea and relationship with other countries such as the U.S., China, and Russia as well as polarization between classes, generations, regions, and ideologies, cohesion among members of society has weakened and hatred toward the head of state has been brought, which emphasizes the important of national security services. Therefore the study of protective security units and its operation by comparison between neighboring countries will be able to bring insights on the promotion of the security service.
The Hippocratic database model recently proposed by Agrawal et al. incorporates privacy protection capabilities into relational databases. Since the Hippocratic database is based on the relational database, it needs extensions to be adapted for XML databases. In this paper, we propose the Hippocratic XML database model, an extension of the Hippocratic database model for XML databases and present an efficient access control mechanism under this model. In contrast to relational data, XML data have tree-like hierarchies. Thus, in order to manage these hierarchies of XML data, we extend and formally define such concepts presented in the Hippocratic database model as privacy preferences, privacy policies, privacy authorizations, and usage purposes of data records. Next, we present a new mechanism, which we call the authorization index, that is used in the access control mechanism. This authorization index, which is Implemented using a multi-dimensional index, allows us to efficiently search authorizations implied by the authorization granted on the nearest ancestor using the nearest neighbor search technique. Using synthetic and real data, we have performed extensive experiments comparing query processing time with those of existing access control mechanisms. The results show that the proposed access control mechanism improves the wall clock time by up to 13.6 times over the top-down access control strategy and by up to 20.3 times over the bottom-up access control strategy The major contributions of our paper are 1) extending the Hippocratic database model into the Hippocratic XML database model and 2) proposing an efficient across control mechanism that uses the authorization index and nearest neighbor search technique under this model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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