Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.341-344
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2006
본 논문은 위치 기반 서비스에서 중요한 질의 형태중의 하나인 연속 범위 질의를 효율적으로 처리하기 위한 질의 처리 기법을 제안한다. 본 논문에서는 기존 그리드 기반 질의 색인 기법을 변형하여 분할된 셀들을 그룹 단위로 관리하고 객체의 이동 변화에 따른 질의 결과의 변화를 빠르게 처리하기 위해 각 그룹에 포함된 질의들에 비트 식별자를 부여한다. 이러한 기법은 다수의 셀에 포함된 질의를 표현하기 위해 저장되는 질의 식별자의 수를 감소시킬 수 있으며 각 질의에 부여된 비트 식별자를 이용하여 객체의 갱신으로 인해 영향을 받는 질의를 빠르게 판단할 수 있다. 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 질의 처리 기법에 비해 우수한 성능을 보여줌을 입증한다.
이동 객체에 대한 기존 최근접(nearest neighbor, NN) 질의 처리 기법들은 질의 궤적에 대해 연속적으로 정확하게, 질의와 가장 가까운 위치를 유지하면서 움직이는 최근접 객체를 선택할 수 있는 충분한 기준을 가지고 있지 못하다. 이 논문은 질의 객체와 데이터 객체가 모두 이동 객체인 경우에 가장 적합하게 사용되는 객체 궤적에 대한 연속적인 질의 처리를 통해 정확한 결과를 얻을 수 있는 새로운 최근접 질의 처리 기법, 연속 궤적 최근접 질의(CTNN, continuous trajectory nearest neighbor query)를 제안한다. 우리는 두 가지 Approximate, Exact CTNN 기법을 제안하며 이들은 모두 항해 시스템, 교통 통제 시스템, 물류정보 시스템 등 각종 위치 기반 서비스(L8S: location based services) 상에서 다양하게 사용될 수 있다. 이들은 이동 객체 궤적이 미리 알려져 있는 경우 그리고 질의와 데이터 객체가 모두 이동 객체인 경우에 가장 적합하다.
As the variant of skyline query processing, reverse skyline Queries have been studied. However, the existing methods for processing reverse skyline Queries have the limitation of service domains and spend high costs to provide various location-based services. In this paper, we propose a new reverse skyline Query processing method that efficiently processes a query with the objects in metric spaces. In addition, the proposed method also processes continuous reverse skyline queries efficiently. In order to show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the previous reverse skyline 벼ery processing scheme in various environments. As a result, the proposed method achieves better performance than the existing method.
Recently, the processing of data streams such as stock quotes, buy-sell orders, and billing records becomes more important in e-Business environments. Especially, the use of skyline queries over data streams is rapidly increasing to support multiple criteria decision making. Given a set of multi-dimensional tuples, a skyline query retrieves a set of tuples which are not dominated by other tuples. Although there has been much work on processing skyline queries over static datasets, there has been relatively less work on processing multiple skyline queries over data streams. In this paper, we propose an efficient method for processing multiple continuous skyline queries over data streams. The proposed method efficiently identifies which tuple is a skyline tuple of which query, resulting in a lower cost of processing multiple skyline queries. Through performance evaluation, we show the performance advantage of the proposed method.
Recently, as growing of interest for LBS(location-based services) techniques, lots of works on moving objects that continuously change their information over time, have been performed briskly. Also, researches for NN(nearest neighbor) query which has often been used in LBS, are progressed variously However, the results of conventional NN Query processing techniques may be invalidated as the query and data objects move. Therefore, they are usually meaningless in moving object management system such as LBS. To solve these problems, in this paper we propose a new nearest neighbor query processing technique, called CTNN, which is possible to meet accurate and continuous query processing for moving objects. Our techniques include an Approximate CTNN(ACTNN) technique, which has quick response time, and an Exact CTNN(ECTNN) technique, which makes it possible to search nearest neighbor objects accurately. In order to evaluate the proposed techniques, we experimented with various datasets. Experimental results showed that the ECTNN technique has high accuracy, but has a little low performance for response time. Also the ACTNN technique has low accuracy comparing with the ECTNN, but has quick response time The proposed techniques can be applied to navigation system, traffic control system, distribution information system, etc., and specially are most suitable when both data and query are moving objects and when we already know their trajectory.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.179-183
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2008
연속적이고 무한히 발생되는 데이터 스트림을 관리하는 데이터 스트림 관리시스템(DSMS)은 연속질의를 이용하여 스트림을 처리한다. 연속질의는 질의 별로 독립적인 큐를 유지하기 때문에 질의 개수가 증가함에 따라서 메모리 비용이 증가되며, 잦은 메모리 할당으로 인한 시스템의 성능 저하를 갖는다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 기존의 연구로 메모리 풀을 이용한 메모리 관리 기법이 있다. 하지만 페이지의 크기가 고정되어 있기 때문에 각 질의마다 필요로 하는 데이터 스트림의 최적의 크기에 적합하게 할당되지 못하여 메모리를 낭비하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 연속질의 처리를 위한 큐 메모리 관리 기법을 제안한다. 제안기법은 큐 관리 테이블에서 관리하는 각각의 큐 메모리들을 타임스탬프를 가지고 일정한 기간을 주기로 큐 메모리의 사용량을 분석한다. 분석된 큐 메모리들은 이전의 큐 메모리의 사용량과 현재 사용된 큐 메모리의 사용량을 비교함으로써 상한 값과 하한 값을 구함으로써 현재 큐 메모리에서 가지고 있는 사용량을 추가할 것인지, 줄일 것인지를 판단하여, 메모리의 사용량을 최적화 함으로써 시스템의 메모리 가용성을 향상한다. 제안 기법은 성능평가를 통해 메모리의 가용성이 기존의 방식에 비하여 향상된 성능을 보인다.
In this paper, we propose a new skyline query processing scheme to enhance accuracy of query processing and communication cost in mobile P2P environments. The proposed scheme consists of three stages such as the pre-skyline processing, the query transmission range extension policy, and the continuous skyline query processing. In the pre-skyline processing, a peer selects the candidate filtering objects who have the potential to be selected. By doing so, the proposed scheme reduces the filtering cost when processing the query. In the query transmission range extension policy, we have improved the accuracy by extending the query transmission range. In addition, it can handle continuous skyline query by performing the monitoring after the first skyline query processing. In order to show the superiority of the proposed method, we compare it with the existing schemes through performance evaluation. As a result, it was shown that the proposed scheme outperforms the existing schemes.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.43-46
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2006
최근 센서네트워크에 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 센서의 전력 보전을 위한 많은 기술들이 개발되고 있는데, 본 논문에서는 센서 네트워크의 불필요한 전력 소비를 줄이는 다중 연속질의 최적화에 관련된 방법을 제시한다. 우리는 센서 네트워크에서 전송되는 데이터의 횟수나 전송량의 원천적 문제가 되는 다중 연속 질의의 중복성 문제를 해결하는 분할 알고리즘을 제안한다. 분할 알고리즘은 새롭게 생성된 사용자 질의와 기존의 질의 들 사이에 질의 중첩 질의 영역을 제거하기 위해, QR-트리 기반의 질의 인덱스를 통해 하나의 질의를 둘 이상의 질의로 분할하는 알고리즘이다. QR-트리는 효율적인 질의 분할을 위해, $R^*$-트리를 본 논문의 구조에 맞게 개량한 것이다.
With the development of location aware technologies and mobile devices, location-based services have been studied. To provide location-based services, many researchers proposed methods for processing various query types with Mapreduce(MR). One of the proposed methods, is a Reverse k-nearest neighbor(RkNN) query processing method with MR. However, the existing methods spend too much cost to process the continuous RkNN query. In this paper, we propose an efficient continuous RkNN query processing method with MR to resolve the problems of the existing methods. The proposed method uses the 60-degree-pruning method. The proposed method does not need to reprocess the query for continuous query processing because the proposed method draws and monitors the monitoring area including the candidate objects of a RkNN query. In order to show the superiority of the proposed method, we compare it with the query processing performance of the existing method.
In this paper, we propose an efficient continuous range query processing scheme using a modified grid based query indexing to reduce storage spaces and to accelerate processing time. The proposed method has two major features. First, each query has a bit identifier and each cell in a grid has a bit pattern that consists of the bit identifiers of the queries. The bit patterns present the relationship between cells and queries. Using the bit patterns, we can compute quickly what queries overlap a cell in a grid and reduce the number of unnecessary operations by comparing the bit patterns without comparing the query identifiers when we compute the relation between cells and queries. Second, the management of cells in the grid by groups prevents from wasting the storage space through the increase of the length of the bit pattern and increasing the comparison costs of bit patterns. We show through the performance evaluation that the proposed method outperforms the existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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