Due to the proliferation of the Internet and intranet, new application domains such as stream data processing have emerged. Stream data is real-timely and continuously generated. In stream data environments, a lot of queries are registered, and then, the arrived data item is evaluated by registered queries. Thus, to accelerate the query performance, diverse continuous query index schemes have been proposed for stream data processing systems. In this paper, we focus on the query index technique for stream data. In general, a stream query contains the range condition. Thus, by using range conditions, the queries can be indexed. In this paper, we propose an efficient query index scheme, called QUISIS, using a modified Interval Skip Lists to accelerate search time. QUISIS utilizes a locality where a value which will arrive in near future is similar to the current value. Through the experimental study, we show the efficiency of our proposed method.
With the proliferation of multimedia data, there is an increasing need to support the indexing and retrieval of high-dimensional image data. Although there have been many efforts, the performance of existing multidimensional indexing methods is not satisfactory in high dimensions. Thus the dimensionality reduction and the approximate solution methods were tried to deal with the so-called dimensionality curse. But these methods are inevitably accompanied by the loss of precision of query results. Therefore, recently, the vector approximation-based methods such as the VA- file and the LPC-file were developed to preserve the precision of query results. However, the performance of the vector approximation-based methods depend largely on the size of the approximation file and they lose the advantages of the multidimensional indexing methods that prune much search space. In this paper, we propose a new index structure called the GC-tree for efficient similarity search in image databases. The GC-tree is based on a special subspace partitioning strategy which is optimized for clustered high-dimensional images. It adaptively partitions the data space based on a density function and dynamically constructs an index structure. The resultant index structure adapts well to the strongly clustered distribution of high-dimensional images.
The R-trees are usually used for an index of trajectories in moving-objects databases. However, they need to access a number of nodes to trace same trajectories because of considering only a spatial proximity. Overlaps and dead spaces should be minimized to enhance the performance of range queries in moving-objects indexes. Trajectories of moving-objects should be preserved to enhance the performance of the trajectory queries. In this paper, we propose the TP3DR-tree(Trajectory Preserved 3DR-tree) using clusters of trajectories for range and trajectory queries. The TP3DR-tree uses two split policies: one is a spatial splitting that splits the same trajectory by clustering and the other is a time splitting that increases space utilization. In addition, we use connecting information in non-leaf nodes to enhance the performance of combined-queries. Our experiments show that the new index outperforms the others in processing queries on various datasets.
In this paper, we propose the index structure based on a vector approximation for efficiently supporting the similarity search of multi-dimensional data. The proposed index structure splits a region with the space partition method and allocates to the split region dynamic bits according to the distribution of data. Therefore, the index structure splits a region to the unoverlapped regions and can reduce the depth of the tree by storing the much region information of child nodes in a internal node. Our index structure represents the child node more exactly and provide the efficient search by representing the region information of the child node relatively using the region information of the parent node. We show that our proposed index structure is better than the existing index structure in various experiments. Experimental results show that our proposed index structure achieves about $40\%$ performance improvements on search performance over the existing method.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.19
no.3
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pp.123-143
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2002
Developing good methods for image description and indexing is fundamental for successful image retrieval, regardless of the content of images. Researchers and practitioners in the field of image indexing have developed a variety of image indexing systems and methods with the consideration of information types delivered by images. Such efforts in developing image indexing systems and methods include Panofsky's levels of image indexing and indexing systems adopting different approaches such as thesauri-based approach, classification approach. description element-based approach, and categorization approach. This study investigated users' perception of the objectiveness of image indexing, especially the iconographical analysis of image information advocated by Panofsky. One of the best examples of subjectiveness and conditional-dependence of image information is emotion. As a result, this study dealt with visual emotional information. Experiments were conducted in two phases : one was to measure the degree of agreement or disagreement about the emotional content of pictures among forty-eight participants and the other was to examine the inter-rater consistency defined as the degree of users' agreement on indexing. The results showed that the experiment participants made fairly subjective interpretation when they were viewing pictures. It was also found that the subjective interpretation made by the participants resulted from the individual differences in terms of their educational or cultural background. The study results emphasize the importance of developing new ways of indexing and/or searching for images, which can alleviate the limitations of access to images due to the subjective interpretation made by different users.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05b
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pp.859-862
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2003
지금까지의 기술자료관리는 수작업의 비효율성과 복잡한 절차로 인해 업무의 시간 손실을 발생시켜 왔다. 대용량 저장장치, 그래픽 디스플레이 및 네트워킹 같은 정보기술 진보는 효과적인 전자문서 처리를 가능하게 했다. 본 논문에서 기술하고자하는 XKO-1의 통합기술 정보시스템 모델은 방대한 문서 데이터베이스를 개발하고 XKO-1 항공기의 도면, 기술문서 및 비행시험 자료의 관리와 처리를 지원하기 위한 기술을 보여주기 위한 것이다. 또한 ITIS 프로그램은 워크플로우를 이용한 문서저장기능과 스캐너를 사용해서 문서를 디지탈화, 전자화, 색인화 및 압축화하여 데이터베이스에 저장할 뿐만 아니라, 프로세스에 따라 검색 및 분배된다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.340-342
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2022
Index Terms, or keywords, are an important component of research papers because they present a quick overview of the main subjects covered in the research paper by highlighting the most important nouns. In this study, we extracted the author-assigned index terms from KIICE Conference Proceedings dating back to 2018 for seasonal conferences, and 2016 for the international conference (ICFICE). The extracted index terms were standardized and analyzed to gain an understanding of research topic trends and any over or under-represented research topics. This kind of index term analysis is expected to be useful in helping researchers not only identify additional potential topics for their own research, but also aid them in selecting from a common vocabulary of keywords when they assign index terms to their research papers.
In general, we can use an inverted index for retrieving element lists from structured documents. An inverted index can retrieve a list of elements that have the same tag name. In this approach, however, the cost of query processing is linear to the length of a path query because all the structural relationships (parent-child and ancestor-descendant) should be resolved by structural join operations. In this paper, we propose an inverted index technique and a novel structural join technique for accelerating XML path query evaluation. Our inverted index can retrieve element lists for path segments in a parent-child relationship. Our structural join technique can handle lists of element pairs while the existing techniques handle lists of elements. We show through experiments that these two proposed techniques are integrated to accelerate evaluation of XML path queries.
Park, Yong-Hun;Seo, Dong-Min;Song, Seok-Il;Yoo, Jae-Soo
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.185-190
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2010
최근 위치 인식 기술과 휴대 장치의 발달로 인해 이동하는 객체를 기반으로 하는 위치 기반 서비스(Location Based Service, LBS)의 관심이 점점 증가하고 있고 그에 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이동 객체의 응용은 빈번하게 변경되는 이동객체의 위치정보를 효과적으로 처리할 수 있는 색인구조를 필요로 한다. 위치정보를 색인하기 위해 R-tree 기반의 색인들이 제안되었다. 하지만 R-tree는 변경보다는 검색 연산에 초점이 맞추어진 색인구조이기 때문에 잦은 변경을 다루어야 하는 이동객체 환경에 적합하지 못하다. 최근 이러한 객체의 빠른 위치 변경을 지원하는 그리드 기반의 색인 구조가 제안되었다. 하지만 셀의 객체 점유율에 따라 검색 속도가 저하되는 단점은 여전히 해결되지 못하고 있다. 이러한 단점은 객체들이 특정 영역에 몰리는 경우 또는 그리드의 해상도를 잘못 지정한 경우 더욱 부각된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 가상 셀 기반의 색인 구조를 제안한다. 데이터 페이지에 객체의 점유율을 보장하기 위해 여러 개의 인접한 셀들의 데이터를 한 데이터 페이지에 함께 저장한다. 공간 채움 곡선을 기반으로 순서화된 셀들로 셀의 인접성을 결정한다. 또한 공간 채움 곡선의 차수를 동적으로 지정하여 객체가 집중된 셀에 대해서는 셀의 단위 크기를 작게 지정한다. 뿐만 아니라 셀을 표현하기 위한 식별자를 위해 비트를 이용한 표현식을 제안하였다. 이로 인해 노드의 팬아웃을 증가시켰고, 저장공간을 절약하였다. 실험을 통해서 제안하는 색인 기법의 우수성을 증명하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1998.10c
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pp.143-149
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1998
한국어 정보검색에서 복합명사와 명사구로 발생하는 색인어와 질의어간의 구문적 용어 불일치는 많은 문제를 일으켜왔다. 본 논문에서는 복합명사 분해와 명사구 정규화를 함께 수행하여 유사도 측정값을 적당히 유지함으로써 재현율을 저하시키지 않고서 정확률을 향상시킬 수 있는 구문적 용어불일치 완화방안을 제시하고자 한다 색인모듈에서는 통계정보를 이용하여 복합명사를 분해하고, 의존관계를 이용하여 명사구를 정규화한다. 분해되고 정규화된 키워드에 경계정보 '/'가 할당되고, 가중치가 계산된다. 검색모듈에서는 경계정보를 이용하여 부분일치를 고려하는 유사도 계산을 수행한다. KTSET 2.0으로 실험한 결과, 제안한 방법은 구문적 용어불일치를 완화할 수 있으며, 재현율을 저하시키지 않고서 정확률을 향상시킬 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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