• 제목/요약/키워드: 다차원 데이터베이스

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A Large-scale RDF Storage and Retrieval System for Linked Data (링크드 데이터를 위한 대용량 RDF 저장 및 검색 시스템)

  • Lee, Yong-Ju
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2016.10a
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    • pp.523-524
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    • 2016
  • 본 논문에서는 링크드 데이터를 위한 대용량 RDF 저장 및 검색 시스템을 제안한다. 현재 링크드 데이터에 대한 핵심 이슈는 링크드 데이터의 효율적인 저장과 검색, 그리고 활용 애플리케이션 개발이다. 제안 시스템은 저장 관리자, 인덱스 구조, 그리고 질의 처리기로 구성되어 있다. 저장 관리자는 대용량 RDF 데이터를 처리하기 위해 그래프 데이터베이스에 데이터를 분산 저장하며, 인덱스 구조는 다차원 히스토그램, 보조 인덱싱, 그리고 그래프 인덱싱 기법이 구현된다. 질의 처리기는 SPARQL 또는 NoSQL 질의를 사용하여 질의 최적화 및 랭킹기법이 적용된 RDF 트리플 검색을 수행한다.

COSMIC : Design and Implementation of a Content-Based Multimedia Retrieval System using Domain Knowledge and Visual Information (COSMIC : 영역지식과 시각정보를 이용한 내용기반 멀티미디어 검색 시스템의 설계 및 구현)

  • Kim, Deok-Hwan;Kim, Si-U;Park, Gwang-Sun;Lee, Byeong-Gu;Cha, Gwang-Ho;Jeong, Jin-Wan
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.5 no.1
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    • pp.14-28
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    • 1999
  • 최근 멀티미디어 데이터로부터 내용에 대한 정보를 추출하여 데이터베이스에 저장하고 내용에 기반한 질의를 수행하도록 하는 내용 기반 검색 시스템이 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 멀티미디어 검색 시스템인 COSMIC(Content Based Multimedia Information Processor)의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. COSMIC은 대용량 이미지 데이터로부터 자동으로 추출된 시각적 특징 데이터들을 다차원 점접근 방법(Point Access Method)인 HG-트리를 이용하여 색인하고 예제 이미지와 사용자가 그린 스케치에 의한 시각적 질의를 제공한다. 또한 COSMIC은 비디오 데이터로부터 추출된 다양한 의미 정보를 이용하여 의미 질의를 제공한다. COSMIC의 유효성을 입증하기 위해서 다양한 시각적 질의와 이미 질의를 이용한 실험을 수행하였다.

Face Data Clustering Method for Face Recognition Using Self Organizing Feature Map (자기 조직화 지도 모형을 이용한 인종별 얼굴 영상 군집화 기법)

  • 권혜련;고병철;변혜란;이일병
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.577-579
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    • 2003
  • 본 논문에서는 생체인식 분야 중 얼굴인식의 검색 정확성 향상 및 검색 시간을 단축하기 위한 단계로 인종별 얼굴영상 데이터베이스에 대한 군집화 기법을 연구하였다. 우선, 일반적으로 얼굴 및 이미지 검색에 사용되는 다양한 특징을 추출하고, 추출한 다차원의 특징 데이터들로부터 다 인종 얼굴 데이터를 유사한 인종별로 정확하게 군집화 하기 위해 최적의 특징벡터를 자동으로 선택 할 수 있는 방법을 제안하였다. 군집결과 분석을 위해 자기 조직화 지도 모형을 이용하였는데, 이는 2차원 분석 및 가시화에 유용하며, 학습 후 코드북벡터를 사용하여 유사한 의미간의 거리부터 검색할 수 있는 특징을 가지고 있다. 특징추출에 관한 실험결과 인종별 구분을 위한 특징벡터로는 웨이블릿 주파수 성분(lowpass 성분)과 CbCr 특징벡터가 인종별 군집화에 가장 유용한 특징으로 선택되었으며. 추출된 특징을 바탕으로 semantic map을 구성하여 제안방법의 효율성을 제시하였다.

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Matching Agent using Automatic Weight-Control (가중치 자동 조절을 이용한 매칭 에이전트)

  • 김동조;박영택
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.439-445
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    • 2000
  • 다차원의 속성들을 포함한 대용량의 데이터베이스 또는 점보 저장소의 데이터로부터 지식을 추출하고 이를 활용하기 위해서는 데이터 마이닝의 인공지능 기법 중 기계학습을 활용할 수 있다. 본 논문은 질의어를 바탕으로 각 작성들에 가중치를 적용하여 사용자가 원하는 데이터 집합을 분류하고, 사용자 피드백을 통하여 속성 가중치를 동적으로 변화시킴으로써 검색결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 집합을 분류해내기 위해서 각 속성간의 거리에 가중치를 적용하는 k-nearest neighbor 분류법을 사용하였고, 속성 가중치를 동적으로 변화시키는 규칙을 추출하기 위한 방법으로는 결정 트리 생성에 의한 규칙(decision rule) 생성 방법을 적용하였다. 검색결과 향상을 \ulcorner이기 위한 실험으로써 온라인 커플매칭(online couple-matching) 시스템의 핵심부문을 구현하고 이를 적용하였다.

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A Star Schema Extraction Algorithm Using Connection Topologies of ER Diagrams (ER 도형의 연결 위상구조를 이용한 스타 스키마 추출 알고리즘)

  • 신성현;김진호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10c
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    • pp.136-138
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    • 2002
  • 관계형 OLAP 시스템에서는 다차원 분석에 사용될 데이터를 하나의 사실과 여러 개의 차원 테이블로 구성된 스타 스키마로 표현한다. 사실 테이블은 측정치의 속성을 포함하며, 차원 테이블들은 이러한 사실 테이블에서 중심으로 뻗어져 나온 형태로써, 측정치에 대한 정보를 제공한다. 방대한 크기의 OLTP 소스 데이타베이스로부터 사실과 차원 테이블로 구성된 스타 스키마 설계하기 위해서는 풍부한 경험과 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 스타 스키마를 효과적으로 설계하기 위한 체계적인 설계 방법이 필요하다. 본 논문에서는 소스 데이터베이스들에 대한 개념적 모델인 ER 도형을 이용하여 여러 개의 사실 엔터티를 추출하는 알고리즘과 이를 통해 자동적으로 스타 스키마를 설계하는 알고리즘을 제시하였다. 스타 스키마가 하나의 사실 테이블에 여러 개의 차원 테이블이 M:1의 관계로 연결되었다는 성질을 활용하여, 이 방법에서는 EH 도형이 연결된 위상 구조를 이용하여 각 엔터티에 연결된 M:1 관계의 개수에 근거하여 사실과 차원을 추출하는 방법을 제시하였다. 본 논문에는 이러한 방법을 통해 데이터 웨어하우스의 스타 스키마들 자동적으로 쉽게 설계하여 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였다.

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Searching and Clustering of Textile Images (텍스타일 이미지 검색 및 클러스터링)

  • Kang, Miyeong;Lee, Eunok;Park, Uchang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.152-154
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    • 2010
  • 본 연구에서는 내용 기반의 텍스타일 이미지 검색 시스템을 구축하였다. 텍스타일 이미지에 대한 색상, 질감, 모양 특성 추출 조합을 각각 혹은 가중치를 이용한 방법으로 검색한다. 검색은 사용자 인터페이스에서 오라클 데이터베이스 시스템에서 제공되는 이미지의 색상, 질감 특성 값에 대한 검색과 결과 피드백을 보면서 진행된다. 또 검색 대상 이미지들을 유사도에 따라 다차원 비례법에 의하여 2차원 화면에 클러스터링하여 전체 이미지의 군집화 특성을 쉽게 파악할 수 있는 기능을 구현하였다.

Storage scheme of video metadata using usefulness value (유용성 수치를 이용한 동영상 메타데이터 저장)

  • Lee, Young-seok;Youn, Sung-dae
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2009.04a
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    • pp.152-154
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    • 2009
  • 본 논문에서는 다양하고 효율적인 활용을 위한 동영상 저장 방법을 제안한다. 메타데이터에 포함된 단어와 검색어의 일치성을 중요시하는 기존의 저장 및 검색과 달리, 동영상 자료의 메타데이터에서 구간을 나타내는 태그에 그 구간이 사용자의 요구에 부합되는 정도에 따라 유용성 수치를 부여하여 데이터베이스에 저장함으로써, 검색시에 유용성 수치를 이용하여 원하는 구간에 접근 할 수 있고 사용자의 목적에 일치하는 정도에 따라 범위 검색이 가능하고 히스토리 테이블을 추가, 다차원 큐브 생성을 가능케 하여 동영상 자료의 폭넓은 활용과 효율적인 검색이 가능하다.

Design of an Efficient Parallel High-Dimensional Index Structure (효율적인 병렬 고차원 색인구조 설계)

  • Park, Chun-Seo;Song, Seok-Il;Sin, Jae-Ryong;Yu, Jae-Su
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.29 no.1
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    • pp.58-71
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    • 2002
  • Generally, multi-dimensional data such as image and spatial data require large amount of storage space. There is a limit to store and manage those large amount of data in single workstation. If we manage the data on parallel computing environment which is being actively researched these days, we can get highly improved performance. In this paper, we propose a parallel high-dimensional index structure that exploits the parallelism of the parallel computing environment. The proposed index structure is nP(processor)-n$\times$mD(disk) architecture which is the hybrid type of nP-nD and lP-nD. Its node structure increases fan-out and reduces the height of a index tree. Also, A range search algorithm that maximizes I/O parallelism is devised, and it is applied to K-nearest neighbor queries. Through various experiments, it is shown that the proposed method outperforms other parallel index structures.

Multi-dimensional Security Threats and Holistic Security - Understanding of fusion-phenomenon of national security and criminal justice in post-modern society - (다차원 안보위협과 융합 안보)

  • Yun, Min-Woo;Kim, Eun-Young
    • Korean Security Journal
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    • no.31
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    • pp.157-185
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    • 2012
  • Today, the emergence of cyberspace and advancement of globalization caused not only the transformation of our productive and conventional life but also the revolutionary transition of use of destructive violence such as crime and warfare. This transition of environmental condition connects various security threats which separatedly existed in individual, local, national, and global levels in the past, and transformed the mechanical sum of all levels of security threats into the organic sum of multi-dimensional security threats. This article proposes that the sum of multi-dimensional security threats is caused by the interconnectivity of various different levels of security threats and the integrated interdisciplinary perspective is essential to properly understand the fundamental existence of today's security problem and the reality of fear that we face today. The holistic security, the concept proposed here, is to suggest the mode of networked response to multi-dimensional security threats. The holistic security is suggested to overcome the conventional divisional approach based on the principle of "division of labor" and bureaucratic principles, which means more concretely that national security and criminal justice are divided and intelligence, military, police, prosecution, fire-fighting, private security, and etc. are strictly separated into its own expertise and turf. Also, this article introduces integrated security approaches tried by international organization and major countries overseas with the respect of the holistic security. The author have spent some substantial experience of participant observation, meetings, seminar, conference, and expert interviews regarding the issues discussed in the article in various countries including the United States, Russia, Austria, Germany, Canada, Mexico, Israel, and Uzbekistan for the last ten years. Intelligence and information on various levels of security threats and security approaches introduced in this paper is obtained from such opportunities.

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A PIVOT based Query Optimization Technique for Horizontal View Tables in Relational Databases (관계 데이터베이스에서 수평 뷰 테이블에 대한 PIVOT 기반의 질의 최적화 방법)

  • Shin, Sung-Hyun;Moon, Yang-Sae;Kim, Jin-Ho;Kang, Gong-Mi
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.14D no.2
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    • pp.157-168
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    • 2007
  • For effective analyses in various business applications, OLAP(On-Line Analytical Processing) systems represent the multidimensional data as the horizontal format of tables whose columns are corresponding to values of dimension attributes. Because the traditional RDBMSs have the limitation on the maximum number of attributes in table columns(MS SQLServer and Oracle permit each table to have up to 1,024 columns), horizontal tables cannot be directly stored into relational database systems. In this paper, we propose various efficient optimization strategies in transforming horizontal queries to equivalent vertical queries. To achieve this goral, we first store a horizontal table using an equivalent vertical table, and then develop various query transformation rules for horizontal table queries using the PIVOT operator. In particular, we propose various alternative query transformation rules for the basic relational operators, selection, projection, and join. Here, we note that the transformed queries can be executed in several ways, and their execution times will differ from each other. Thus, we propose various optimization strategies that transform the horizontal queries to the equivalent vertical queries when using the PIVOT operator. Finally, we evaluate these methods through extensive experiments and identify the optimal transformation strategy when using the PIVOT operator.