이 연구에서는 색상 자질을 이용하여 이미지를 검색할 때 이미지를 분할하여 각 영역별로 색인하여 검색하는 것의 유용성을 알아보고 분할된 영역간의 유사도 산출 기법을 제안하였다. 실험결과, 질의 이미지의 특정 영역과 최대의 유사도를 갖는 검색 이미지의 영역을 이미지간 유사도 산출 방법으로 이용하고, 이미지 영역을 세분할수록 이미지 검색 성능이 향상되었다. 특히 검색 성능이 좋지 않은 질의 이미지의 경우, 이 연구에서 제안한 기법이 더욱 유용하였다.
삶의 질을 구성하는 사회공간적 요소들은 현실 세계의 각 영역들, 즉 물질적, 생태적, 상징적 영역들에 상응하는 입지. 환경, 장소라는 3가지 개념들로 범주화될 수 있다. 이들은 삶의 질의 구체적 내용들, 즉 기본수요에의 접근, 생태적 안전의 보장, 그리고 공동체적 정체성의 확보와 관련된다. 본 논문은 이와 같이 ‘삶의 질’을 위한 공간을 3가지 영역으로 유형화하고, 이의 구체적 지표들을 설정하여, 대구시민들을 대상으로 설문조사한 결과를 분석하였다. 또한 본 논문은 이러한 3가지 사회공간적 요소들을 종합적으로 고려하는 공동체의 개념을 제시하고, 삶의 질을 고양시키기 위한 공동체적 생활정치를 강조한다.
이동체는 시간에 따라 위치를 변경하는 특성과 이동체의 경로는 궤적으로 표현되는 특성을 가진다. 이동체 궤적 데이타에 대한 저장 및 검색을 처리하는 이동체 데이타베이스 시스템에서는 효율적인 데이타 접근 방법이 필요하다. 특히 궤적 검색을 위한 대표적인 질의 유형인 복합 질의는 영역내의 궤적 검색과 궤적의 일부분을 추출하는 과정을 포함한다. 그러나, 영역 질의에 우수한 색인 방법은 부분 궤적을 추출하기 위한 비용이 높은 단점을 가진다. 반면, 궤적 질의를 위한 색인 방법의 경우 노드간의 중첩이 매우 높아 영역내의 궤적 검색 비용이 높은 단점이 있다. 이 논문에서는 이동체 데이타베이스에서 복합 질의를 효율적으로 처리하기 위해 TR-tree를 제시한다. TR-tree는 궤적 질의를 위해 궤적 보존 및 단말 노드의 용량을 증가시키고, 영역 질의 처리를 위해 사장영역과 MBB(Minimum Bounding Box)의 중첩을 감소시키는 논리적 궤적 분할을 지원하는 특징을 가진다. 실험 평가에서 TR-tree는 STR-tree, TB-tree의 복합 질의 성능 비교에서 평균 25%의 노드 접근 회수를 감소시킨다.
연구목적: 본 연구는 노인들의 구강노쇠 실태를 파악하고 구강노쇠와 건강관련 삶의 질(HINT-8)의 관련성을 확인하는 것이다. 연구방법: 제8기 1차 국민건강영양조사 원시자료를 이용하여 65세 이상 노인의 구강노쇠와 건강관련 삶의 질(HINT-8)의 관련성을 확인하고자 복합표본 교차분석과 일반선형모형, 복합표본 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 연구결과: 건강관련 삶의 질(HINT-8)은 저작불편이 있는 사람은 1.183배, 말하기 불편이 있는 사람은 1.236배, 현존치아 수가 19개 이하인 사람은 1.153배, 칫솔질 평균횟수가 2회 이하인 사람은 1.043배 낮았다(p<0.05). 저작불편이 있는 사람은 저작불편이 없는 사람보다 신체적 건강영역의 삶의 질은 1.246배 낮았고, 사회적 건강영역의 삶의 질은 1.324배 낮았으며, 정신적 건강영역의 삶의 질은 1.089배 낮았다(p<0.05). 말하기 불편이 있는 사람은 말하기 불편이 없는 사람보다 신체적 건강영역의 삶의 질은 1.275배 낮았고, 사회적 건강영역의 삶의 질은 1.449배 낮았으며, 정신적 건강영역의 삶의 질은 1.175배 낮았다(p<0.05). 현존치아 수가 19개 이하인 사람은 현존치아 수가 20개 이상인 사람보다 신체적 건강영역의 삶의 질은 1.331배 낮았고, 사회적 건강영역의 삶의 질은 1.530배 낮았다(p<0.05). 칫솔질 평균횟수 2회 이하인 사람은 칫솔질 평균횟수 3회 이상인 사람보다 긍정적 건강영역의 삶의 질이 1.128배 낮았고, 구강위생용품을 사용하지 않는 사람은 사용하는 사람보다 사회적 건강영역의 삶의 질이 1.242배 낮았다(p<0.05). 결론: 노인의 구강노쇠는 건강관련 삶의 질을 저하시키고 있다는 것이 입증되었다. 노인의 약 55%에서 구강노쇠 증상을 경험하고 있는 것으로 나타나 노인들의 구강노쇠 관리를 할 수 있는 정책 마련과 함께 구강노쇠 관리 전문프로그램 개발이 필요할것 으로 사료된다.
휴대전화, PDA, GPS 등 모바일 기기들의 발전과 보급으로 인하여 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 휴대폰 사용자 위치 추적과 같은 대용량의 객체를 처리하기 위해서 기존의 단일 노드 기반 시스템으로는 어려움이 있어, 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS 아키텍처가 제안되었다. 본 논문에서 제안하는 질의 처리 성능 개선을 위한 버퍼링 기법은 GALIS의 질의 처리 서브 시스템 성능 향상을 위해 질의 처리 결과를 버퍼링하고 연속된 질의 처리시 발생할 수 있는 중첩된 질의 영역을 관리하게 설계 하였다. 버퍼링 기법을 통해 수행되는 질의는 중첩된 질의 영역을 제외한 부분만을 수행하기 때문에 결과 셋의 크기를 줄여주는 역할을 하고, 질의 처리 시간 감소에 큰 영향을 미친다.
RFID 시스템에서 태그를 부착한 객체의 위치를 추적하는 응용이 중요하며 태그 위치를 추적하기 위한 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 태그 궤적의 저장 및 검색을 빠르게 처리 할 수 있는 색인이 필요하다. 기존의 시공간 기반 이동체 색인과는 달리 태그 위치 색인은 태그 식별자(tid), 리더 식별자(rid), 시간(time)을 도메인으로 가진다. RFID 환경에서는 태그 위치 색인의 rid 와 tid 도메인의 크기가 크고 한쪽 도메인으로 불균등한 영역 질의의 발생이 빈번하다. 따라서, 최소 면적 확장 정책에 따른 기존의 이동체 색인의 삽입 기법을 태그 위치 색인에 그대로 적용했을 경우 질의 영역과 생성된 노드 간의 겹침이 심하게 되어 색인 검색 비용이 증가하는 문제가 발생한다. 논문에서는 R$^{\ast}$-tree 의 삽입 정책을 따르는 태그 위치 색인의 삽입 방법으로 불균형 확장 정책을 제안한다. 제안한 삽입 정책은 둘레길이에 가중치를 부여하는 방법이며 이러한 정책을 사용함으로써 불균등한 질의 영역으로 인해 발생하는 질의 영역과 노드간의 중첩을 최소화하여 검색 시 노드 접근 횟수를 줄인다. 또한 실험을 통하여 기존 삽입 방법인 최소 면적 확장 정책의 삽입 비용과 검색 비용을 비교하였으며 그 결과 불균등한 질의 영역을 가지는 RFID 환경에서 삽입 및 검색 비용을 줄여 성능을 향상시켰다.
질의 영역에 대한 단일 값의 통계 정보를 반환하는 범위 집계 질의와는 달리, 범위 모자이크 질의는 질의 영역 내의 데이타 분포를 모자이크 형태로 반환한다. 즉, 범위 모자이크 질의는 질의 영역을 다차원 격자로 나눈 후, 나뉜 각 영역에 대해 집계값을 구해서 결과로 반환하는 질의이다 이 논문에서는 범위 모자이크 질의와, 범위 모자이크 질의를 SQL문으로 표현하기 위한 mosaic-by 연산자를 제안한다. 그리고 이 논문에서는 집계 R-트리를 이용한 범위 모자이크 질의의 효율적인 수행 알고리즘을 소개한다. 알고리즘은 모든 모자이크 셀의 집계값을 한 번의 트리 순회만으로 계산하며, 집계 R-트리의 집계값을 이용하여 질의 영역 내의 모든 노드를 접근하지 않고도 작은 수의 노드 접근만으로 질의를 수행할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 생성된 데이타와 실제 데이타 모두에 대해 좋은 성능을 보이는 것을 알 수 있다.
온라인 분석처리(On-Line Analytical Processing: OLAP)에서 집계 연산은 중요한 기본 연산이다. 본 논문에서는 OLAP에서의 집계 질의 중 영역-그룹화(range-groupby)라는 새로운 클래스의 질의를 정의하고, 이 질의의 처리 방법을 제시한다. 영역-그룹화 질의는 n-차원 데이타 큐브의 임의의 영역에 속한 셀들에 대하여 주어진 그룹화 속성들의 조합에 따라 집계 값을 구하는 질의이다. 이 질의는 관심의 대상이 되는 임의의 영역 내에서의 경향을 다각적인 측면에서 분석하기 위해서 OLAP에서 자주 사용되는 질의이다. 일반적으로, OLAP에서는 질의를 빠르게 처리하기 위하여 전방-합 배열(prefix-sum array)이라 불리는 집계 결과를 미리 계산하여 유지하는 선계산 기법이 실제적으로 널리 사용되고 있다. 그런데, 영역-그룹화 질의의 경우에는, 그룹화 속성들의 모든 조합에 대하여 집계 결과를 저장해야 하기 때문에, 저장 공간 오버헤드가 너무 크다. 본 논문에서는 가능한 적은 공간 오버헤드를 가지고 영역-그룹화 질의를 빠르게 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 단지 하나의 전방-합 배열만을 유지하면서도, 가능한 모든 그룹화 속성의 조합에 대하여 영역-그룹화 질의를 효율적으로 처리한다. 이 방법은 가능한 모든 그룹화 속성들의 조합에 대하여, 전방-합 배열을 선계산하여 유지하는 방법과 비교할 때 액세스되는 셀의 개수는 비슷하면 서 공간 오버헤드는 (equation omitted)(n은 디멘젼의 개수)로 줄인다.
본 논문에서는 객체지향 데이터베이스 시스템에서 중포 속성에 대한 색인구조로 다차원 색인구조를 이용하는 다차원 중포 색인구조(Multidimensional Nested Attribute Index: MD-NAI)의 최적 설계기법을 제시한다. MD-NAI는 일차원 색인구조를 이용한 중포 속성 색인구조에서 지원할 수 없는 클래스 계층상의 클래스 대치가 있는 중포 술어의 질의처리를 잘 지원할 수 있다. 그러나, MD-NAI는 사용자 질의 형태에 따라 색인검색의 성능이 매우 나빠질 수 있다. 본 논문에서는 질의 형태에 따른 MD-NAI의 성능 개선을 위하여, 먼저 중포 술어에 대한 질의 정보로서 MD-NAI의 색인 페이지 영역의 최적 모양을 결정하고, 이 최적 모양을 갖는 색인 페이지 영역의 모양이 되도록 하는 영역분할 전략을 적용한다. 성능평가의 결과에 의하면, 주어진 질의 패턴에 따라 최적의 MD-NAI를 구성할 수 있었으며, 삼차원 MD-NAI의 경우에 질의 형태에 따라 5.5배까지 성능이 향상되었다.
영역 질의는 의사결정에서 자주 사용되는 중요한 질의이다. 그러나, 영역 질의를 처리하기 위해서는 많은 점(cell)들이 검색되어야 하기 때문에 효율적인 처리가 쉽지 않았다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 영역의 크기에 관계없이 일정한 시간에 영역 질의를 처리할 수 있는 전위-합 큐브(prefix-sum cube)가 제안되었다. 그러나, 전위-합 큐브는 영역 질의의 처리는 효율적으로 할 수 있지만, 그것을 저장하기 위해 매우 큰 저장 공간이 필요하다는 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 전위-합 큐브의 이 문제를 해결하기 위해서 손실 없이 전위-합 큐브를 압축하는 중첩된-서브큐브 압축 방법을 제안한다. 중첩된-서브큐브 압축 방법은 전위-합 큐브의 압축을 위해서 만들어진 것으로 압축된 상태에서 저장된 값을 검색할 수 있는 매우 유용한 특징이 있다. 이 특징으로 인해, 질의 처리 시 압축된 전위-합 큐브를 그대로 사용할 수 있다. 압축된 전위-합 큐브를 사용하면, 동일한 크기의 버퍼에 전위-합 큐브의 더 많은 부분을 저장할 수 있다. 이것은 질의 처리 시 디스크 입출력의 횟수를 획기적으로 감소시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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