Selectivity estimation for spatial query is very important process used in finding the most efficient execution plan. Many works have been performed to estimate accurate selectivity. Although they deal with some problems such as false-count, multi-count, they can not get such effects in little memory space. Therefore, we propose a new technique called MW Histogram which is able to compress summary data and get reasonable results and has a flexible structure to react dynamic update. Our method is based on two techniques : (a) MinSkew partitioning algorithm which deal with skewed spatial datasets efficiently (b) Wavelet transformation which compression effect is proven. The experimental results showed that the MW Histogram which the buckets and wavelet coefficients ratio is 0.3 is lower relative error than MinSkew Histogram about 5%-20% queries, demonstrates that MW histogram gets a good selectivity in little memory.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.11S
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pp.3732-3838
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2000
As the Internet sites and users have rapidly been increased, the development for search engines has also been accelerated to satisfy users' expectations. As the result, not only the action of collecting documents through many search engines gave hosts workload, but also regular updating all the information is needed since information is newly added. With the circumstances, the necessity of the technology to collect massive information in hosts has been increased for the speed which is a basic requisite of search systems, and for more accurate collection of documents. Also, the role of search engines grows bigger for Internet users' various demands and flexible process through World Wide Web. In this paper, we design and implement a robot agent and a remote control system which doesn't give an excessive workload on a target server and makes the collection of documents done in a short period by considering an average workload rate on the target server and the rate of the workload that a robot experience in collection time, after we compare and analyze the existing Robot Agent Systems and supplement their weak points.
Seo, Dong-Min;Park, Yong-Hun;Lim, Jong-Tae;Kim, Myoung-Ho;Yoo, Jae-Soo
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.16
no.1
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pp.130-134
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2010
When an XML document is updated in order to represent correctly the structural relationships of nodes in a document, the existing XML labeling schemes relabel nodes or use a labeling scheme that the label of a node has much information. However, the relabeling on large XML documents needs many labeling costs and the labeling scheme that the label of a node has much information requires many storage costs. Therefore, the existing labeling schemes degrade significantly query processing performance on dynamic XML documents. This paper proposes the bit-pattern labeling scheme that solves the problems of the existing schemes. The proposed labeling scheme outperforms the existing labeling schemes because the structural relationships of nodes are represented with a bit string.
Junghyun Nam;Jinwoo Lee;Sungduk Kim;Seungjoo Kim;Dongho Won
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.14
no.4
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pp.163-181
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2004
Group key agreement protocols are designed to solve the fundamental problem of securely establishing a session key among a group of parties communicating over a public channel. Although a number of protocols have been proposed to solve this problem over the years, they are not well suited for a high-delay wide area network; their communication overhead is significant in terms of the number of communication rounds or the number of exchanged messages, both of which are recognized as the dominant factors that slow down group key agreement over a networking environment with high communication latency. In this paper we present a communication-efficient group key agreement protocol and prove its security in the random oracle model under the factoring assumption. The proposed protocol provides perfect forward secrecy and requires only a constant number of communication rounds for my of group rekeying operations, while achieving optimal message complexity.
This paper proposes a method of automatically generating a model through a machine learning technique by setting a hypothetical model in the form of a gray box or black box with unknown parameters, when the big data of the actual system is given. We implements the proposed framework and conducts experiments to find an appropriate model among various hypothesis models and compares the cost and fitness of them. As a result we find that the proposed framework works well with continuous systems that could be modeled with ordinary differential equation. This technique is expected to be used well for the purpose of automatically updating the consistency of the digital twin model or predicting the output for new inputs using recently generated big data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.7
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pp.89-95
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2009
This paper proposes a tag indexing scheme for RFID tag using spatial index. The tag being used for the inventory management and the tag's location is determined by the position of readers. Therefore, the reader recognizes the tag, which is attached products and thereby their positions can be traced down. In this paper, we propose hTag-tree( Hybrid Tag index) which manages RFID tag attached products. hTag-tree is a new index, which is based on tag's attributes with fast searching, and this tag index manages RFID tags using reader's location. This tag index accesses rapidly to tags for insertion, deletion and updating in dynamic environment. This can minimize the number of node accesses in tag searching comparing to previous techniques. Also, by the extension of MER in present tag index, it is helpful to stop the lowering of capacity which can be caused by parent node approach. The proposed index experiment deals with the comparison of tag index. Fixed Interval R-tree, and present spatial index, R-tree comparison. As a result, the amount of searching time is significantly shortened through hTag-tree node access in data search. This shows that the use of proposed index improves the capacity of effective management of a large amount of RFID tag.
The goal of this research has been to develop an adaptive user agent for web surfing. To achieve this goal, the research has concentrated on three issues: collection of user data, construction and improvement of user profile, and adaptation by applying the user profile. The main outcome from the research is a prototype system that provides the functional definition and componential design scheme for an adaptive user agent for the web environment. Internally, the system achieves its operational goal from the cooperation of two independent agents. They are IIA (Interactive Interface Agent) and UPA (User Profiling Agent). As a tool for providing a user-friendly interface environment, the IIA employs the Keyword Index, which is a list of index terms of a webpage as well as a keyword menu for subsequent queries, and the Suggest Link, which is a hierarchical list of URLs showing the past browsing procedure of the user. The UPA reflects in the User Profile, both the static and the dynamic information obtained from the user's browsing behavior. In particular, a user's interests are represented in the form of Interest Vectors which, based on the similarity of the vectors, is subject to update and creation, thus dynamically profiling the user's ever-shifting interests.
The traffic management schemes through traffic signal control and information provision could be effective when the link-level data and trip-level data were used simultaneously in analysis Procedures. But, because the trip-level data. such as origin, destination and departure time, can not be obtained through the existing surveillance systems directly. It is needed to estimate it using the link-level data which can be obtained easily. Therefore the objective of this study is to develop the model to estimate O-D demand using only the link flows in highway network as a real time. The methodological approaches in this study are kalman filer, least-square method and normalized least-square method. The kalman filter is developed in the basis of the bayesian update. The normalized least-square method is developed in the basis of the least-square method and the natural constraint equation. These three models were experimented using two kinds of simulated data. The one has two abrupt changing Patterns in traffic flow rates The other is a 24 hours data that has three Peak times in a day Among these models, kalman filer has Produced more accurate and adaptive results than others. Therefore it is seemed that this model could be used in traffic demand management. control, travel time forecasting and dynamic assignment, and so forth.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.2
no.2
s.4
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pp.25-37
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2000
As computer systems of high capacity and high performance recently emerged, various researches about GISs(Geographic Information Systems) have been in progress and many GIS applications have also been developed. From the domestic situation where many people are using mobile devices, because of the recent advances in the mobile technology, we can infer that the time will come when every individual will carry a mobile device with a GPS(Global Positioning System) module resulting from the development of a miniature GPS Module. Therefore, a mobile GIS that can allows users to deal with dynamic GIS data management and perform their tasks while moving will be required. This paper discusses the design and implementation of a mobile GIS using the shareware DBMS, called postgresSQL. The Mobile GIS in which a mobile concept is utilized at the GIS data server makes it possible to insert, delete, update GIS data, to zoom in and zoom out displayed maps, and to locate the user's position on the client device. Therefore, It is possible to manage dynamic GIS data in order to deal with GIS data on the maps while moving, connect various GIS data servers through the middleware, and connected with ITS (Intelligent Transport System) which is one of applications of the Mobile GIS developed in this paper.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.6
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pp.803-814
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2022
The Lao government is continuously developing hydro-power dams in addition to the existing eight power plants in the Nam Ngum River basin and is expanding the power capacity of the existing power plants to meet the expected increase in electricity demand. Accordingly, the Lao government has requested an update on the existing reservoir operating rule curve in order to run the power plants efficiently. To this end, this study reviewed the current independent operating system as well as the joint operating system in order to maximize the annual power generation produced by a power plant by using CSUDP, general-purpose dynamic programming (DP) software. The appropriate operating regulation curve forms (URC/LRC, MRC) were extracted from the DP results, and the annual power generations were simulated by inputting them as the basic operating data of the reservoir operation set of the HEC-ResSim program. By synthesizing the amount of the annual power generation simulated, the existing operation regulation curve, the operational performance, and the opinion of the field operator, the optimal reservoir operation regulation curves that maximize the annual power generation of the target power plant were developed. Results revealed that a system operating in conjunction with the reservoir produces about 2.5 % more power generation than an independent reservoir due to the synergistic effect of the connection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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