• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.11 no.4
• /
• pp.157-162
• /
• 2022

Today, most data is stored in a database (DB). In the DB environment, the users requests the DB to find the data they wants. Similarity Query has predicate that explained by a similarity. However, in the process of processing the similarity query, it is difficult to use an index that can reduce the range of processed records, so the cost of calculating the similarity for all records in the table is high each time. To solve this problem, this paper defines a lightweight similarity function. The lightweight similarity function has lower data filtering accuracy than the similarity function, but consumes less cost than the similarity function. We present a method for reducing similarity query processing cost by using the lightweight similarity function features. Then, Chebyshev distance is presented as a lightweight similarity function to the Euclidean distance function, and the processing cost of a query using the existing similarity function and a query using the lightweight similarity function is compared. And through experiments, it is confirmed that the similarity query processing cost is reduced when Chebyshev distance is applied as a lightweight similarity function for Euclidean similarity.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.04a
• /
• pp.1068-1069
• /
• 2012

시계열 데이타는 일정 시간 간격으로 측정한 값의 시퀀스를 뜻하는데, 사용자에 의해 주어진 질의 시퀀스와 유사한 데이타 시퀀스를 검색하는 방법을 유사 시퀀스 매칭이라고 한다. 본 논문에서는 유사 시퀀스 매칭 시, 질의 시퀀스로 MBR을 구성할 때 한 개의 MBR이 아닌 다수의 MBR로 구성하는 방법을 제안하였다. 다수의 MBR로 구성하여 질의 처리를 하면 질의 시퀀스의 길이가 길 경우 적은 비용으로 질의 처리를 수행할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.13-14
• /
• 2014

최근 스마트폰, 태블릿 PC 등 다양한 모바일 기기들의 처리 능력이 향상됨에 따라 모바일 P2P 환경에서의 질의 처리 성능이 향상되고 있다. 본 논문에서는 모바일 P2P 네트워크에서 에너지 효율적인 유사성 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 질의 배포 범위를 확장 및 제한함으로써 결과로 제공될 수 있는 잠재적 객체를 얻음과 동시에 전체 네트워크로의 불필요한 배포를 방지한다. 또한 각 피어들은 질의를 받았을 때 자신이 보유하고 있는 객체를 이용하여 로컬 유사성 스카이라인을 처리하고, 질의를 요청한 피어(질의 피어)에게 처리된 결과를 병합하여 전송한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.16 no.7
• /
• pp.667-680
• /
• 2016

As distributed computing platforms like Hadoop MapReduce have been developed, it is necessary to perform the conventional query processing techniques, which have been executed in a single computing machine, in distributed computing environments efficiently. Especially, studies on similarity join query processing in distributed computing environments have been done where similarity join means retrieving all data pairs with high similarity between given two data sets. But the existing similarity join query processing schemes for distributed computing environments have a problem of skewed computing load balance between clusters because they consider only the data transmission cost. In this paper, we propose Matrix-based Load-balancing Algorithm for efficient similarity join query processing in distributed computing environment. In order to uniform load balancing of clusters, the proposed algorithm estimates expected computing cost by using matrix and generates partitions based on the estimated cost. In addition, it can reduce computing loads by filtering out data which are not used in query processing in clusters. Finally, it is shown from our performance evaluation that the proposed algorithm is better on query processing performance than the existing one.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.6 no.8
• /
• pp.2031-2041
• /
• 1999

In this paper, we present the HVIS (Hybrid Video Information System) which bolsters up meaning retrieval of all the various users by integrating feature-based retrieval and annotation-based retrieval of unformatted formed and massive video data. HVIS divides a set of video into video document, sequence, scene and object to model the metadata and suggests the Two layered Hybrid Object-oriented Metadata Model(THOMM) which is composed of raw-data layer for physical video stream, metadata layer to support annotation-based retrieval, content-based retrieval, and similarity retrieval. Grounded on this model, we presents the video query language which make the annotation-based query, content-based query and similar query possible and Video Query Processor to process the query and query processing algorithm. Specially, We present the similarity expression to appear degree of similarity which considers interesting of user. The proposed system is implemented with Visual C++, ActiveX and ORACLE.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.763-766
• /
• 2005

정보검색 시스템에서 긴 문장으로 질의가 들어올 경우 질의문의 길이와 시스템이 정답이라고 판단한 문서에서 질의문을 분석하여 추출한 질의어들이 출현한 빈도수를 가중치로 준다면 좀더 정확한 결과를 보일 수 있을 것이라 가정하였다. 즉 벡터 모델을 이용하여 문서와 질의와의 유사도를 계산하고 여기에 질의문의 길이에 대한 가중치와 유사도를 이용하여 얻은 결과 문서에서 질의문을 분석하여 얻은 질의 용어들의 출현 빈도에 대한 가중치를 적용하는 방법을 제안하였다.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.32 no.4
• /
• pp.362-371
• /
• 2005

Similarity indexing and searching are well known to be difficult in high-dimensional applications such as multimedia databases. Especially, they become more difficult when multiple features have to be indexed together. In this paper, we propose a novel indexing method called the GB-index that is designed to efficiently handle complex similarity queries as well as relevance feedback in high-dimensional image databases. In order to provide the flexibility in controlling multiple features and query objects, the GB-index treats each dimension independently The efficiency of the GB-index is realized by specialized bitmap indexing that represents all objects in a database as a set of bitmaps. Main contributions of the GB-index are three-fold: (1) It provides a novel way to index high-dimensional data; (2) It efficiently handles complex similarity queries; and (3) Disjunctive queries driven by relevance feedback are efficiently treated. Empirical results demonstrate that the GB-index achieves great speedups over the sequential scan and the VA-file.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.05c
• /
• pp.1829-1832
• /
• 2003

본 연구는 유의어 매트릭스를 이용하여 질의의 확장을 통한 컴포넌트 검색 과정을 기술하였다. 컴포넌트 검색은 질의를 입력하면 질의의 확장이 이루어지고 컴포넌트 사이의 신뢰도를 측정하여 검색한다. 신뢰도 계산을 위해서는 질의와 컴포넌트 사이에 유사한가를 나타내는 동치관계, 클래스의 가중치와 동치관계 값을 이용한 포함관계, 그리고 유사도를 계산한다. 끝으로 이들 값을 이용하여 신뢰도를 계산한 후 이 신뢰도 값에 의하여 유사 컴포넌트들을 검색하여 유사도 우선순위로 컴포넌트가 검색된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10c
• /
• pp.183-188
• /
• 2006

허밍을 통한 유사 검색 질의가 주어질 때 효과적으로 음악 데이터베이스를 검색하는 시스템에 대한 연구는 다양한 방향으로 진행되어 왔다. 최근에는 음악 데이터와 허밍 질의를 시계열 데이터로 보고 시계열 데이터 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 고려한 균일 스케일링(Uniform Scaling)을 사용하여 효과적인 유사 검색을 하는 방법은 가장 최근 제시된 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 허밍을 통한 유사 검색 시스템인 Humming BIRD(Humming Based similaR miDi music retrieval system)를 제안하고 구현하였다. 슬라이딩 윈도우를 사용하여 음악의 임의의 부분에 대한 허밍 질의를 처리할 수 있도록 하였으며 효율적인 검색을 위해 중심을 일치시킨(center-aligned) 균일 스케일링을 제안하고 이 거리의 하한을 계산하는 하계 함수를 사용하여 탐색 공간(search space)을 효과적으로 줄여 더 빠르고 효과적인 유사 검색을 가능하도록 하였으며 실험을 통해 중심을 일치시킨된 균일 스케일링이 이전과 같은 검색 결과를 얻으면서도 효과적으로 검색함을 탐색 공간을 줄이는 가지치기 성능을 비교함으로써 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.10c
• /
• pp.119-124
• /
• 2007

인터넷 웹사이트의 급격한 증가와 함께 이용자도 증가하고 있으며, 이용 목적은 주로 자료검색과 조회서비스 이다. 조회 요청이 많을수록 질의의 증가를 야기하며, 데이터베이스 서버의 질의 분석(Parse), 질의 실행 계획(Query Execution Plan)을 과도하게 발생시킨다. 즉 데이터베이스 서버에서 처리하는 작업량의 과부하로 인하여 병목현상을 초래한다. 데이터베이스 서버의 조회를 위한 질의처리량을 감소시키는 작업이 필요하다. 그리고 조회 대상이 데이터는 웹사이트에서 자주 갱신되지 않거나, 데이터가 주기적으로 갱신되는 특징이 있다. 이 데이터를 대상으로 데이터베이스 캐쉬 엔진을 구성하면 데이터베이스 서버의 과부하률 해소 할 수 있다. 본 논문에서는 유사 질의 매칭 기반 데이터베이스 캐친 엔진을 설계하고 구현한다. 유사 질의 매칭 기반으로 하여 적중률을 높여 데이터베이스 병목현상을 해결하여, 검색서비스에 더욱 효과적일 것으로 사료되며, 웹사이트의 성능 향상을 기대한다.