The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.7
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pp.1955-1961
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1999
비디오 데이터는 비정형 데이터이고 정보의 양이 방대하기 때문에 내용기반 검색 방법이 필요하다. 비디오 데이터의 내용기반 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인이 필요한데, 일반적으로 비디오 색인을 하기 위한 시작점은 컷 검출이다. 본 논문에서는 컷 검출의 효율성을 향상시키기 위해서 컷 검출 과정 중 임계값이 동적으로 변화하는 동적 임계값 기법을 제안한다. 구현과 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법보다 효율적임을 보였다. 6a A content-based search method is required for video which has an unformatted and huge size of data. The index technique is necessary for the content-based search of the video data. The first step of the video indexing is a cut detection. We propose a dynamic threshold method which changes a threshold value during the cut detection process. We demonstrate that the proposed method is more efficient than the existing methods.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.57-59
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1999
현재 WWW(World Wide Web), 사무 자동화 시스템(Office Information System), 전자 도서관(Digital Library) 등의 빠른 발전으로 인하여 정보가 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 방대한 양의 정보를 처리하기 위하여 많은 인터넷 기반의 문서 표준들이 출현하였고, 대표적으로 XML(eXtensible Markup Language)이 차세대 인터넷 전자 문서의 표준으로 많은 곳에 응용되고 있다. 이에 따라 XML 문서의 정보들을 효율적이고 정확하게 저장하고 이용, 검색 할 수 있는 기능을 요구되어졌다. 현재 대부분의 연구들은 XML 문서에 대한 구조적인 정보만을 저장하고 검색하는 기능만을 지원 할 뿐 검색된 결과에 대한 재사용이나 재구성에 대한 기능의 제공은 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 현재 검색기들이 제공하는 XML 문서에 대한 구조적인 검색 기능을 확장하여 XML 문서를 보다 효율적으로 검색하기 위하여 새로운 색인 기법을 제안하고, 데이터베이스 내에 저장된 XML문서에 대해 구조적인 검색과 이것을 바탕으로 문서를 재구성하고 재사용하는 기능을 수행할 수 있도록 새로운 질의어(TQL)을 설계하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.1101-1104
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2012
단어 필터링은 유해정보를 차단위한 기본적인 기능이다. 그러나 악의적인 사용자는 필터링 시스템을 우회하기 위하여 금지 단어에 의도적인 변형을 가한다. 이에 대응하기 위해 일정 오류를 허용하여 필터링을 수행하는 근사 단어 필터링이 있다. 근사 단어를 검색하기 위한 문자열 색인 방법으로는 주로 기준 단어(Pivot)을 이용한 유클리드 공간에의 사상을 이용하는데, 이는 단어 필터링에 응용하기에는 근본적인 구조상의 한계점이 있다. 본 논문에서는 필터링 대상이 되는 단어 집합 내에서 군집화를 수행하여 계층적인 자료구조를 구성하고, 단어 필터링을 위한 필터링 질의(Filtering query)를 정의한 뒤 그에 적합한 탐색 상의 적용에 관하여 설명한다. 실험 결과 기존의 기준 단어(Pivot)을 이용한 색인 기법에 비하여 16.9%~26.6%의 탐색 속도 향상을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.169-172
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2010
최근 플래시 메모리뿐만 아니라 SSD 를 활용한 데이터베이스의 사용이 점차 늘어나고 있다. 대용량의 데이터를 처리하는 데이터베이스에서는 삽입, 삭제, 검색을 빠르게 하기 위해 다양한 색인기법을 사용하는데 그 중 B-트리 구조가 대표적인 기법이다. B-트리는 삽입, 삭제, 검색을 할 때 더 나은 성능을 갖도록 도와주지만 그 구조를 유지하기 위한 비용이 많이 들어간다는 단점이 있다. 그 중 하나로 삽입 시 키가 삽입된 단말노드뿐만 아니라 그 부모노드까지 수정이 되어 한 번의 삽입에 여러 노드가 여러 페이지에 씌어져서 삽입시간이 길어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위하여 SSD 에서 데이터베이스를 사용할 때 SSD 의 병렬 접근(parallel access) 방식을 사용해서 수정된 단말노드부터 루트노드까지의 경로에 있는 모든 노드들을 연속한 논리 주소 공간에 쓰는 방식을 적용하였다.
Trajectories of RFID tags can be modeled as a line, denoted by tag interval, captured by an RFID reader and indexed in a three-dimensional domain, with the axes being the tag identifier (TID), the location identifier (LID), and the time (TIME). Distribution of tag intervals in the domain space is an important factor for efficient processing of a query for tracing tags and is changed according to arranging coordinates of each domain. Particularly, the arrangement of LIDs in the domain has an effect on the performance of queries retrieving the traces of tags as times goes by because it provides the location information of tags. Therefore, it is necessary to determine the optimal ordering of LIDs in order to perform queries efficiently for retrieving tag intervals from the index. To do this, we propose LID proximity for reordering previously assigned LIDs to new LIDs and define the LID proximity function for storing tag intervals accessed together closely in index nodes when a query is processed. To determine the sequence of LIDs in the domain, we also propose a reordering scheme of LIDs based on LID proximity. Our experiments show that the proposed reordering scheme considerably improves the performance of Queries for tracing tag locations comparing with the previous method of assigning LIDs.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.163-165
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2000
내용기반 이미지 검색을 위한 기존의 대부분의 기법들은 이미지 데이터에 효과적으로 적용할 수 있는 고차원의 색인구조를 고려하지 않았다. 이 연구에서는 이미지 데이터베이스에서 보다 효율적이며 정확도가 높은 검색결과를 기대할 수 있는 색상 특징 데이터 표현방법인 ECCV기법, 모양 특징 데이터 표현방법인 EPA기법을 소개한다. 또한 고차원 데이터에 대해서도 검색속도를 향상시킬 수 있는 새로운 다차원 공간 인덱스 구조인 XS-트리를 제안한다. 이 방법을 이용하면 특징표현단계에서는 차원의 수가 증가되어 저장에 필요한 공간을 많이 요구하지만 인덱싱 단계를 거치면 이미지 검색 속도가 향상되며 정확한 이미지를 검색 할 수 있는 장점이 있다.
피라미드 기법 1 은 d-차원의 공간을 2d개의 피라미드들로 분할하는 특별한 공간 분할 방식을 이용하여 고차원 데이타를 효율적으로 색인할 수 있는 새로운 색인 방법으로 제안되었다. 피라미드 기법은 고차원 사각형 형태의 영역 질의에는 효율적이나, 유사성 검색에 많이 사용되는 고차원 구형태의 영역 질의에는 비효율적인 면이 존재한다. 본 논문에서는 고차원 데이타를 많이 사용하는 유사성 검색에 효율적인 새로운 색인 기법으로 구형 피라미드 기법을 제안한다. 구형 피라미드 기법은 먼저 d-차원의 공간을 2d개의 구형 피라미드로 분할하고, 각 단일 구형 피라미드를 다시 구형태의 조각으로 분할하는 특별한 공간 분할 방법에 기반하고 있다. 이러한 공간 분할 방식은 피라미드 기법과 마찬가지로 d-차원 공간을 1-차원 공간으로 변환할 수 있다. 따라서, 변환된 1-차원 데이타를 다루기 위하여 B+-트리를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 분할된 공간에서 고차원 구형태의 영역 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 인위적 데이타와 실제 데이타를 사용한 다양한 실험을 통하여 구형 피라미드 기법이 구형태의 영역 질의를 처리하는데 있어서 기존의 피라미드 기법보다 효율적임을 보인다.Abstract The Pyramid-Technique 1 was proposed as a new indexing method for high- dimensional data spaces using a special partitioning strategy that divides d-dimensional space into 2d pyramids. It is efficient for hypercube range query, but is not efficient for hypersphere range query which is frequently used in similarity search. In this paper, we propose the Spherical Pyramid-Technique, an efficient indexing method for similarity search in high-dimensional space. The Spherical Pyramid-Technique is based on a special partitioning strategy, which is to divide the d-dimensional data space first into 2d spherical pyramids, and then cut the single spherical pyramid into several spherical slices. This partition provides a transformation of d-dimensional space into 1-dimensional space as the Pyramid-Technique does. Thus, we are able to use a B+-tree to manage the transformed 1-dimensional data. We also propose the algorithm of processing hypersphere range query on the space partitioned by this partitioning strategy. Finally, we show that the Spherical Pyramid-Technique clearly outperforms the Pyramid-Technique in processing hypersphere range queries through various experiments using synthetic and real data.
Recently, there have been many indexing schemes for multimedia data such as image, video data. But recent database applications, for example data mining and multimedia database, are required to support multi-user environment. In order for indexing schemes to be useful in multi-user environment, a concurrency control algorithm is required to handle it. So we propose a concurrency control algorithm that can be applied to CBF (cell-based filtering method), which uses the signature of the cell for alleviating the dimensional curse problem. In addition, we extend the SHORE storage system of Wisconsin university in order to handle high-dimensional data. This extended SHORE storage system provides conventional storage manager functions, guarantees the integrity of high-dimensional data and is flexible to the large scale of feature vectors for preventing the usage of large main memory. Finally, we implement the web-based image retrieval system by using the extended SHORE storage system. The key feature of this system is platform-independent access to the high-dimensional data as well as functionality of efficient content-based queries. Lastly. We evaluate an average response time of point query, range query and k-nearest query in terms of the number of threads.
Because of efficient space utilization and fast key search times, B-trees have been widely accepted for the use of indexes in HDD-based DBMSs. However, when the B-ree is stored in flash memory, its costly operations of node updates may impair the performance of a DBMS. This is because the random updates in B-tree's leaf nodes could tremendously enlarge I/O costs for the garbage collecting actions of flash storage. To solve the problem, we make all the parents of leaf nodes the virtual nodes, which are not stored physically. Rather than, those nodes are dynamically generated and buffered by referring to their child nodes, at their access times during key searching. By performing node updates and tree reconstruction within a single flash block, our proposed B-tree can reduce the I/O costs for garbage collection and update operations in flash. Moreover, our scheme provides the better performance of key searches, compared with earlier flash-based B-trees. Through a mathematical performance model, we verify the performance advantages of the proposed flash B-tree.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.2
s.308
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pp.1-11
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2006
In this paper, we propose the novel video retrieval algorithm using non-parametric based motion classification in the shot-based video indexing structure. The proposed system firstly gets the key frame and motion information from each shot segmented by scene change detection method, and then extracts visual features and non-parametric based motion information from them. Finally, we construct real-time retrieval system supporting similarity comparison of these spatio-temporal features. After the normalized motion vector fields is created from MPEG compressed stream, the extraction of non-parametric based motion feature is effectively achieved by discretizing each normalized motion vectors into various angle bins, and considering a mean, a variance, and a direction of these bins. We use the edge-based spatial descriptor to extract the visual feature in key frames. Experimental evidence shows that our algorithm outperforms other video retrieval methods for image indexing and retrieval. To index the feature vectors, we use R*-tree structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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