• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권7호
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• pp.727-732
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• 2007

시계열에 대한 색인 및 검색 연구는 하나의 속성으로 구성된 시계열에 대하여 주로 수행되어 왔다. 그러나 음악, 비디오 등의 멀티미디어 데이타베이스는 다중속성 시계열 데이타베이스에서 유사 검색을 다룰 수 있어야 한다. 기존의 다중속성 시계열 데이타베이스에 대한 연구는 두 다중속성 시퀀스간의 유사도로 속성 간의 거리의 누적을 사용하고 있기에, 개별적인 속성 시퀀스에 대한 정보를 상실하게 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 속성 시퀀스 측면에서 다중속성 시계열 데이타베이스의 유사검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 검색 공간을 효율적으로 줄일 수 있으며, 착오 누락이 없음을 보장한다. 또한 실험을 통해 제안된 기법의 성능 향상을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권2호
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• pp.201-213
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• 2006

일정 기간 동안 객체의 변화한 값들을 기록한 것을 그 객체에 대한 시계열 데이타 시퀀스라고 부르며, 이들의 집합을 시계열 데이타베이스라고 한다. 서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이타베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭의 성능을 극대화하기 위한 방안을 제시한다. 먼저, 윈도우 크기 효과로 인한 서브시퀀스 매칭의 심각한 성능 저하 현상을 정량적으로 관찰하여, 하나의 윈도우 크기를 대상으로 만든 단 하나의 인덱스만을 이용하는 것은 실제 응용에서 만족할만한 성능을 제공할 수 없다는 것을 규명하였다 또한, 이러한 문제로 인해 다양한 윈도우 크기들을 기반으로 다수의 인덱스들을 구성하여 서브시퀀스 매칭을 수행하는 인덱스 보간법의 응용이 필요함을 보였다. 인덱스 보간법을 응용하여 서브시퀀스 매칭을 수행하기 위해서는 먼저 다수의 인덱스들을 위한 윈도우 크기들을 결정해야 한다. 본 연구에서는 물리적 데이타베이스 설계 방식을 이용하여 이러한 최적의 다수의 윈도우 크기들을 선정하는 문제를 해결하였다. 이를 위하여 시계열 데이터 베이스에서 수행될 예정인 질의 시퀀스들의 집합과 인덱스 구성의 기반이 되는 윈도우들의 크기의 집합이 주어질 때, 전체 서브시퀀스 매칭들을 수행하는 데에 소요되는 비용을 예측할 수 있는 공식을 산출하였다. 또한, 이 비용 공식을 이용하여 전체 서브시퀀스 매칭들의 성능을 극대화 할 수 있는 최적의 윈도우 크기들을 결정하는 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘의 최적성과 효율성을 이론적으로 규명하였다. 끝으로, 실제 주식 데이타와 대량의 합성 데이타를 이용한 실험 결과, 제안된 기법은 기존의 단순한 기법과 비교하여 1.5배에서 7.8배 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.381-392
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• 2002

본 논문에서는 시계열 데이타베이스에서의 모양 기반 검색 문제에 관하여 논의한다. 모양 기반 검색은 실제 요소 값과 관계없이 질의 시퀀스와 유사한 모양을 갖는 (서브)시퀀스를 찾는 연산이다. 본 연구에서는 모양 기반 서브시퀀스 검색을 위한 새로운 기법을 제안한다. 먼저, 시프팅, 스케일링, 이동 평균, 타임 워핑 등 변환들의 다양한 조합을 지원하는 모양 기반 검색을 위하여 새로운 유사 모델을 제시한다. 또한, 이러한 유사 모델을 기반으로 하는 모양 기반 검색을 효과적으로 처리하기 위하여 효율적인 인덱싱 및 질의 처리 기법들을 제안한다. 제안된 기법의 유용성을 규명하기 위하여 실제 데이타인 S&P 500 주식 데이터를 이용한 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 질의 시퀀스의 모양과 유사한 모양을 갖는 서브시퀀스들을 성공적으로 검색할 뿐만 아니라 순차 검색 기법과 비교하여 66배까지의 상당한 성능 개선 효과를 갖는 것으로 나타났다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1998년도 공동추계학술대회 경제위기 극복을 위한 정보기술의 효율적 활용
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• pp.791-805
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• 1998

음성데이타베이스 이미지 데이터베이스 등과 같은 응용에서 다차원 구조의 시계열 패턴을 효율적으로 처리하기 위한 인덱스 구조가 필요하다. 이러한 인덱스구조로 시계열 패턴 인덱스(9)가 제안되었다. 본 논문에서는 시계열 패턴 인덱스가 실제 응용에 적용가능한가를 판단하기 위하여 , 다양한 분포의 대량 데이터를 이용한 실험을 통한 성능을 비교한다. 성능 실험결과 저장시의 성능은 균일 분포에서 좋은 성능을 나타냈다. 질의 처리시의 성능은 모든 분포에서 좋은 후보 선택의 결과를 나타냈다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.152-154
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• 2000

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환은 시계열 데이터간의 절대적인 유클리드 거리에 관계없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 본 논문에서는 이와 같이 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용한 탐색 기법을 인덱스 보간법이라 부른다. 질의 시퀀스의 길이 256~512 중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과를 선택률이 10-5일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 14.6배 개선되었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권1호
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• pp.84-97
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• 2007

선택도 추정 기법은 질의 최적화를 위해 현재 상용 데이터 베이스에서 많이 사용되고 있고 히스토그램은 가장 많이 사용되는 선택도 추정 기법중의 하나이다. 최근에 시공간 데이터 베이스 관련 연구들에서 이러한 선택도 추정 기법이 기존의 시간 공간 데이타베이스 선택도 추정 기법을 확장하여 활발하게 연구되었다. 하지만 기존의 시공간 데이타베이스 선택도 추정 연구는 주로 이동 객체와 같은 시계열 데이타만 고려하였다. 또한 기존의 연구는 과거시점부터 현재 시점까지 시간적 범위 질의에 대한 선택도 추정은 불가능하였다. 따라서 본 논문에서는 시공간 데이타베이스에서 과거 시점에서 현재시점까지 시퀀스 데이타의 시간적 범위 질의를 위한 히스토그램을 구축하고 이를 이용한 효과적인 선택도 추정 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램을 이용하면 과거부터 현재까지 시퀀스 데이타의 선택도 추정이 가능하고, 범위시간 선택도 추정 기법이 가능하며 효과적인 히스토그램 유지 기법의 적용이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.69-74
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• 2006

최근 멀티미디어 내용기반 검색 기술의 발달로 음악 정보 검색 기술 중 하나인 오디오 특징을 이용한 뮤지션 검색에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 이와 관련한 음악 데이타베이스의 인덱싱 기법에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 시계열 패턴 인덱스 화일의 공간 분할 방법을 이용하여 오디오 특징 데이터를 사용한 뮤지션 검색 기법을 제시한다. 뮤지션 탐색을 위하여 오디오의 특징을 사용하며, 유사한 후보 뮤지션의 곡을 탐색하기 위한 인덱싱 기법으로 시계열 패턴 인덱스 화일을 사용한다. 실험 결과, 윤번 공간 분할 방법을 사용한 시계열 패턴 인덱스 화일이 뮤지션 검색에 있어서 효율적임을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권5호
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• pp.409-419
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• 2007

허밍을 통한 유사 검색 질의가 주어질 때 효과적으로 음악 데이타베이스를 검색하는 시스템에 대한 연구는 다양한 방향으로 진행되어 왔다. 최근에는 음악 데이타베이스와 허밍 질의를 시계열 데이터로 변환하여 시계열 데이타의 유사 검색과 관련하여 제안되어 왔던 여러 가지 거리 척도(distance measure)나 인덱싱 기법등을 적용하여 효과적으로 질의를 처리하려는 시도가 계속 되고 있다. 허밍 질의의 특성을 고려하여 균일 스케일링(Uniform Scaling)과 동적 프로그래밍을 사용한 타임 워핑(Dynamic Time Warping)을 함께 고려한 스케일드 앤 워프트 매칭(Scaled and Warped Matching) 거리를 사용하여 효과적인 유사 검색을 하는 방법은 가장 최근 제시된 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 허밍을 통한 유사 검색 시스템인 Humming BIRD(Humming Based sImilaR miDimusic retrieval system)를 제안하고 구현하였다. 슬라이딩 윈도우를 사용하여 음악의 임의의 부분에 대한 허밍 질의를 처리할 수 있도록 하였으며 더 효율적으로 검색하기 위해 이전의 균일 스케일링을 변형하여 중심을 일치시킨(center-aligned) 균일 스케일링을 제안하고 이와 타임 워핑을 결합한 형태의 스케일드 앤워프트 매칭을 제안하였다. 이 거리의 좀 더 타이트한 하한을 계산하는 하계 함수를 사용하여 탐색 공간(search space)을 효과적으로 줄여 더 빠르고 효과적인 유사 검색을 가능하도록 하였다. 마지막으로 실험을 통해 개선된 스케일드 앤 워프트 매칭이 이전에 비해 같은 검객 결과를 얻으면서도 효과적으로 검색함을 탐색 공간을 줄이는 가지치기 성능을 비교함으로써 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.18-27
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• 2006

음악 데이타의 양이 급속히 증가함에 따라 음악 데이타베이스의 오디오 특정을 이용한 내용기 반 음악 장르의 효율적인 유사도 검색 방법이 요구되고 있다. 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 시계열 패턴인 오디오 특징을 인덱싱 할 수 있는 인덱싱 기법과 데이터마이닝 기술이 필요하다. 본 논문에서는 인덱싱 기법을 기반으로 하는 유사 장르 음악 검색 시스템의 개발에 대하여 논의한다. 먼저, 시계열 패턴 인덱싱 기법과 데이터마이닝을 이용한 내용기반 음악장르 검색 시스템의 구조를 제안한다. 또한, 오디오 특정을 이용한 유사 장르 검색의 성능을 보이기 위하여 시계열 패턴 인덱스 화일을 구축하고 성능 분석 을 제시한다. 실제 데이타의 특정값을 이용한 실험을 통하여 제안한 기법의 성능을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권6호
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• pp.600-619
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• 2006

최근에 센서 및 모바일 장비들의 발전으로 인하여 이러한 장비들로부터 생성된 대량의 데이터 스트림(data stream)의 처리가 중요한 연구 과제가 되고 있다. 데이타 스트림 중에서 연속되는 시점에 얻어진 실수 값들의 스트림을 스트리밍 시계열(streaming time-series)이라 한다. 스트리밍 시계열에 대한 유사성 매칭은 여러 가지 고유 특성에 의하여 기존의 시계열 데이타와는 다르게 처리되어야 한다. 본 논문에서는 정규화 변환(normalization transform)을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 기존에는 스트리밍 시계열을 아무런 변환 없이 비교하였으나, 본 논문에서는 정규화 변환된 스트리밍 시계열을 비교한다. 정규화 변환은 절대적인 값은 달라도 유사한 변동 경향을 가지는 시계열 데이타를 찾기 위하여 유용하다. 본 논문의 공헌은 다음과 같다. (1) 기존의 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘[4]에서 제시된 정리(theorem)를 이용하여 정규화 변환을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 풀기 위한 간단한 알고리즘을 제안한다. (2) 검색 성능을 향상시키기 위하여 간단한 알고리즘을 $k\;({\geq}\;1)$ 개의 인덱스를 이용하는 알고리즘으로 확장한다. (3) 주어진 k에 대하여, 확장된 알고리즘의 검색 성능을 최대화하기 위해 k 개의 인덱스를 생성할 최적의 윈도우 길이를 선택하기 위한 근사 방법(approximation)을 제시한다. (4) 스트리밍 시계열의 연속성(continuity) 개념[8]에 기반하여, 현재 시점 $t_0$에서의 스트리밍 서브시퀀스에 대한 검색과 동시에 미래 시점 $(t_0+m-1)\;(m\geq1)$까지의 검색 결과를 한번의 인덱스 검색으로 구할 수 있도록 재차 확장한 알고리즘을 제안한다. (5) 일련의 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘들 간의 성능을 비교하고, k 및 m 값의 변화에 따라 제안된 알고리즘들의 검색 성능 변화를 보인다. 본 논문에서 제시한 정규화 변환 스트리밍 시계열 매칭 문제에 대한 연구는 이전에 수행된 적이 없으므로 순차 검색(sequential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.