This study investigates the predictors of the relationship quality between grandparents and grandchildren in emerging adulthood. Participants were 501 grandchildren with at least one living maternal/paternal grandparents. According to the t-test, the frequency of contact with maternal grandparents, the similarity of value to paternal grandparents, and the affective solidarity with paternal grandparents were significantly different depending on the grandchildren's sex. Results of multiple regression analyses indicated that the relationships of father-grandparents and mother-grandparents, the frequency of contact, and the similarities of value significantly predicted the affective solidarity between grandparents and grandchildren. However, the relative predictive power of these variables was different by the lineage and the grandchildren's sex.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환을 시계열 데이터 간의 절대적인 유클리드 거리에 관계 없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 확장 없이 정규화 변환 서브시퀀스 매칭에 단순히 응용할 경우, 질의 결과로 반환되어야 할 서부시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생한다. 또한, 정규화 변환을 지원하는 기존의 전체 매칭 알고리즘의 경우, 모든 가능한 질의 시퀀스 길이 각각에 대하여 하나씩의 인덱스를 생성하여야 하므로, 저장 공간 및 데이터 시퀀스 삽입/삭제의 부담이 매우 심각하다. 본 논문에서는 인덱스 보간법을 이용하여 문제를 해결한다. 인덱스 보간법은 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용하며, 인덱스가 필요한 모든 경우에 대한 탐색을 수행하는 기법이다. 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. 제안된 알고리즘은 질의 시에 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 생성되어 있는 인덱스 중에서 가장 적절한 것을 선택하여 탐색을 수행한다. 이때, 생성되어 있는 인덱스의 개수가 많을수록 탐색 성능이 향상된다. 필요에 따라 인덱스의 개수를 변화함으로써 탐색 성능과 저장 공간 간의 비율을 유연하게 조정할 수 있다. 질의 시퀀스의 길이 256 ~ 512중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과 선택률이 $10^{-2}$일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 2.40배, 선택률이 $10^{-5}$일 때 평균 14.6배 개선되었다. 제안된 알고리즘의 탐색 성능은 탐색 결과 선택률이 작아질수록 더욱 향상되므로, 실제 데이터베이스 응용에서의 효용성이 높다고 판단된다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.3-7
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2009
Data centric storages for sensor networks have been proposed to efficiently process multi-dimensional range queries as well as exact matches. Usually, a sensor network does not process only one type of the query but supports various types of queries such as range queries, exact matches and skyline queries. Therefore, a sensor network based on a data centric storage for range queries and exact matches should process skyline queries efficiently. However, existing algorithms for skyline queries have not considered the features of data centric storages. Some of the data centric storages store similar data in sensor nodes that are placed on geographically similar locations. Consequently, all data are ordered in a sensor network. In this paper, we propose a new skyline query processing algorithm that exploits the above features of data centric storages.
There is increasing interest in text analysis based on unstructured data such as articles and comments, questions and answers. This is because they can be used to identify, evaluate, predict, and recommend features from unstructured text data, which is the opinion of people. The same holds true for TEL, where the MOOC service has evolved to automate debating, questioning and answering services based on the teaching-learning support system in order to generate question topics and to automatically classify the topics relevant to new questions based on question and answer data accumulated in the system. Therefore, in this study, we propose topic modeling using LDA to automatically classify new query topics. The proposed method enables the generation of a dictionary of question topics and the automatic classification of topics relevant to new questions. Experimentation showed high automatic classification of over 0.7 in some queries. The more new queries were included in the various topics, the better the automatic classification results.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06c
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pp.87-91
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2007
논문에서는 6,000만개 웹 페이지의 색인 데이터에 대해 일 600만 질의를 처리하는 대용량 웹 검색 시스템을 위해 구현된 계층적 캐슁 기법을 소개한다. 논문에서 설명된 시스템 구조 및 알고리즘은 실제 상용 웹 검색 엔진에서 구현되고 운영 결과를 통해 그 유용성이 입증된 것들로서, 구현된 시스템과 유사성을 가지는 대용량 데이터 처리 시스템에 적용 가능할 것이다. 본 논문에서는 기존에 많이 소개되지 않았던 웹 검색 엔진의 운영 절차 및 웹 질의 처리 시스템에 대한 기술적 내용이 기술되었으며, 기술된 내용을 통해 웹 검색 엔진에 대해 보다 정확한 이해가 가능해 질 것이다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.281-284
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2003
기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.181-183
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2001
본 논문에서는 대용량 시퀸스 데이터베이스에서 타임 워핑을 지원하는 인텍스 기반 서브시퀸스 매칭에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀸스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀸스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 최근의 연구에서 타임 워핑을 지원하는 효과적인 전체 매칭 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 이 기존의 연구에 슬라이딩 윈도우 개념을 결합하는 새로운 기법을 제안한다. 인덱싱을 위하여, 각 슬라이딩 윈도우와 대응되는 서브시퀸스로부터 특징 벡터를 추출하고, 이 특징 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 구성한다. 질의 처리를 위하여, 조건을 만족하는 질의 접두어들에 대한 특징 벡터들을 이용하여 인덱스 검색을 수행한다. 제안된 기법은 대용량의 데이터베이스에서도 효과적인 서브시퀸스 매칭을 지원한다. 본 연구에서는 제안된 기법이 착오 기각을 유발시키지 않음을 증명하고, 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.112-114
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2001
지금까지 구축 된 공간 데이터들을 각 서버끼리 공유하여 유사한 내용의 공간정보구축을 위만 중복투자를 막고 공간데이터의 활용도를 높이는 방안이 시급하다. 멀티서버 환경에서의 공간데이터의 공유는 데이터의 보안과 사용자 편의성을 고려하여 뷰로 제공되고 관리되어질 수 있다. 분산 된 대용량의 공간데이터에 대해 복잡한 공간연산 처리를 감안한다면 멀티서버 환경에서는 공간 뷰의 실체화가 필수적이다. 본 논문에서는 멀티서버 환경에서의 공간데이터의 유통을 지원하고 공유 된 공간데이터에 대한 사용자 편의성과 네트웍 부하를 고려한 공간 뷰 실체화 기법을 제안한다. 확장 된 공간데이터 디렉토리 서비스(Extended Spatial Data Diretory Service)를 이용하여 각 서버가 공유하는 공간테이블에 대란 정보를 검색하고, 검색 된 징보를 바탕으로 로컬서버는 각 서버에에 직접 접속하여 필요한 영역의 데이터를 얻어 뷰를 생성한다. 이때 공유 공간데이터가 대용량 데이터임을 고려하여 로컬서버는 공간 뷰 성의에 대한 술어를 분리하여 뷰 질의 처리를 각각의 원격서버로 분산시켜 네트웍 부하와 서버의 질의처리 비용을 줄이고 공간 뷰 서버에 실제화 시킴으로써 뷰에 대한 질의처리시 각 서버로의 접근을 데비터의 접근을 줄여 사용자 응-답시간을 최소화한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.371-374
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2003
서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이터베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 기존에 제안된 서브시퀀스 매칭 기법인 FRM과 Dual-Match를 대상으로 다양한 실험을 통하여 윈도우 크기 효과를 정량적으로 분석한다. 또한, 이러한 분석 결과를 기반으로 서브시퀀스 매칭 처리의 성능 개선을 위한 향후의 연구 방향을 제시한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.710-712
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2003
본 논문에서는 시각적. 공간적 정보로 멀티미디어 분야에서 다양한 응용이 가능한 이미지검색을 위해 색상특징정보와 모양특징정보를 멀티인덱스키로 구성하여 질의 이미지의 입력 시 자동으로 색상특징정보와 모양특징정보를 동시에 추출하여 유사한 이미지를 검색할 수 있는 내용기반 이미지 검색시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 단일 특징정보를 이용한 방법이나 2가지 이상의 특징정보를 단계적으로 검색하는 방법에 비해 향상된 효율성과 신속성을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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