We generally use lower-dimensional transformations to convert high-dimensional sequences into low-dimensional points in similar sequence matching. These traditional transformations, however, show different characteristics in indexing performance by the type of time-series data. It means that the selection of lower-dimensional transformations makes a significant influence on the indexing performance in similar sequence matching. To solve this problem, in this paper we propose a hybrid approach that integrates multiple transformations and uses them in a single multidimensional index. We first propose a new notion of hybrid lower-dimensional transformation that exploits different lower-dimensional transformations for a sequence. We next define the hybrid distance to compute the distance between the transformed sequences. We then formally prove that the hybrid approach performs the similar sequence matching correctly. We also present the index building and the similar sequence matching algorithms that use the hybrid approach. Experimental results for various time-series data sets show that our hybrid approach outperforms the single transformation-based approach. These results indicate that the hybrid approach can be widely used for various time-series data with different characteristics.
To improve performance using a multidimensional index in similar sequence matching, we transform a high-dimensional sequence to a low-dimensional sequence, and then construct a low-dimensional MBR that contains multiple transformed sequences. In this paper we propose a formal method that transforms a high-dimensional MBR itself to a low-dimensional MBR, and show that this method significantly reduces the number of lower-dimensional transformations. To achieve this goal, we first formally define the new notion of MBR-safe. We say that a transform is MBR-safe if a low-dimensional MBR to which a high-dimensional MBR is transformed by the transform contains every individual low-dimensional sequence to which a high-dimensional sequence is transformed. We then propose two MBR-safe transforms based on DFT and DCT, the most representative lower-dimensional transformations. For this, we prove the traditional DFT and DCT are not MBR-safe, and define new transforms, called mbrDFT and mbrDCT, by extending DFT and DCT, respectively. We also formally prove these mbrDFT and mbrDCT are MBR-safe. Moreover, we show that mbrDFT(or mbrDCT) is optimal among the DFT-based(or DCT-based) MBR-safe transforms that directly convert a high-dimensional MBR itself into a low-dimensional MBR. Analytical and experimental results show that the proposed mbrDFT and mbrDCT reduce the number of lower-dimensional transformations drastically, and improve performance significantly compared with the $na\"{\i}ve$ transforms. These results indicate that our MBR- safe transforms provides a useful framework for a variety of applications that require the lower-dimensional transformation of high-dimensional MBRs.
In this paper we address the MBR-safe property of Piecewise Aggregation Approximation(PAA), and propose an of efficient subsequence matching method based on the MBR-safe PAA. A transformation is said to be MBR-safe if a low-dimensional MBR to which a high- dimensional MBR is transformed by the transformation contains every individual low-dimensional sequence to which a high-dimensional sequence is transformed. Using an MBR-safe transformation we can reduce the number of lower-dimensional transformations required in similar sequence matching, since it transforms a high-dimensional MBR itself to a low-dimensional MBR directly. Furthermore, PAA is known as an excellent lower-dimensional transformation single its computation is very simple, and its performance is superior to other transformations. Thus, to integrate these advantages of PAA and MBR-safeness, we first formally confirm the MBR-safe property of PAA, and then improve subsequence matching performance using the MBR-safe PAA. Contributions of the paper can be summarized as follows. First, we propose a PAA-based MBR-safe transformation, called mbrPAA, and formally prove the MBR-safeness of mbrPAA. Second, we propose an mbrPAA-based subsequence matching method, and formally prove its correctness of the proposed method. Third, we present the notion of entry reuse property, and by using the property, we propose an efficient method of constructing high-dimensional MBRs in subsequence matching. Fourth, we show the superiority of mbrPAA through extensive experiments. Experimental results show that, compared with the previous approach, our mbrPAA is 24.2 times faster in the low-dimensional MBR construction and improves subsequence matching performance by up to 65.9%.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.10
no.1
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pp.79-91
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2013
This paper proposes a systematic methodology that could be used to decide which one shows the best performance among space filling curves (SFCs) in applying lower-dimensional transformations to histogram sequences. A histogram sequence represents a time-series converted from an image by the given SFC. Due to the high-dimensionality nature, histogram sequences are very difficult to be stored and searched in their original form. To solve this problem, we generally use lower-dimensional transformations, which produce lower bounds among high dimensional sequences, but the tightness of those lower-bounds is highly affected by the types of SFC. In this paper, we attack a challenging problem of evaluating which SFC shows the better performance when we apply the lower-dimensional transformation to histogram sequences. For this, we first present a concept of spatial locality, which comes from an intuition of "if the entries are adjacent in a histogram sequence, their corresponding cells should also be adjacent in its original image." We also propose spatial locality preservation metric (slpm in short) that quantitatively evaluates spatial locality and present its formal computation method. We then evaluate five SFCs from the perspective of slpm and verify that this evaluation result concurs with the performance evaluation of lower-dimensional transformations in real image matching. Finally, we perform k-NN (k-nearest neighbors) search based on lower-dimensional transformations and validate accuracy of the proposed slpm by providing that the Hilbert-order with the highest slpm also shows the best performance in k-NN search.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.130-132
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2000
주요 멀티미디어 자료인 이미지는 데이터 특성을 표현하기가 어렵고, 특성추출에서 얻은 데이터가 너무 고차원적이라 이를 저차원의 처리가능한 데이터로 변환하는 과정에서 많은 손실이 있다. 이미지의 특성값을 전체 이미지의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 기존의 이미지 전체 특성추출기법이나 고정된 블록의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 이미지 블록 특성추출기법은 유사 이미지의 검색이 부정확하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이미지를 가변적인 영역으로 나누어 특성값을 얻고, 히스토그램을 이용하여 효율적으로 유사 이미지를 찾는 영역기반 유사 이미지 검색기법을 제안하고 이를 구현하였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.44
no.10
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pp.49-54
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2007
As digital contents based on 3D graphics are increased, the requirement for low power 3D graphic hardware for mobile devices is increased. We design a transformation engine for mobile 3D graphic processor. We propose a simplified transformation engine for mobile 3D graphic processor. The area of the transformation engine is reduced by merging a mapping transformation unit into a projective transformation unit and by replacing a clipping unit with a selection unit. It consists of a viewing transformation unit a projective transformation unit a divide by w nit, and a selection unit. It can process 32 bit floating point format of the IEEE-754 standard or a reduced 24 bit floating point format. It has a pipelined architecture so that a vertex is processed every 4 cycles except for the initial latency. The RTL code is verified using an FPGA.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.16-18
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2001
데이터마이닝 기법 중의 하나인 플러스터링은 대용량 데이터베이스에서 유사한 특징을 가진 객체들을 집단화하는데 사용되는 매우 유용한 분석방법이다. 그러나 대부분의 클러스터링 알고리즘들은 고차원 데이터에서는 성능이 급격히 저하된다. 이것은 고차원 데이터 집합이 상당한 양의 잡음을 포함하고 있기 때문이며 고차원 데이터 고유의 희소성에 기인한다. 이에 따라 고차원 데이터의 구조와 특성을 지원하는데 적합한 클러스터링 기법이 개발되고 있다. 본 논문에서는 고차원 클러스터링에서 잡음 데이터를 효과적으로 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하는데, 이 일고리즘은 고차원 데이터의 저차원으로의 변환에 기초한다. 저 차원으로 변환을 위해 2차원 프로젝션을 이용하며, 반복적으로 2차원 프로젝션을 적용하여 잡음을 단계적으로 최소화한다. 이와 같은 2차원 프로젝션은 잡음을 점차적으로 줄여줄 뿐 아니라, 데이터 분포에 대한 시각화 작업에도 용이하다.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.1
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pp.19-25
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1998
발란싱 축소모델의 상태변수는 플랜트의 상태변수에 대한 정보를 주지 못한다. 발란싱 축소모델을 좌표 변환하여 얻은 상태유지 축소모델은 그 축소오차가 발란싱 축소모델의 축소오차와 같음을 증명하였다. 상태축소오차를 정의하였고, 이 오차를 구하는 방법을 제시하였는데, 이 오차는 축소모델의 차수가 정해지면 불변임을 증명하였다. 상태유지 축소모델의 상태변수는 그 상태축소오차가 작은 경우 원 시스템의 상태변수를 근사하는 장점이 있다. 상태유지 축소모델을 저차원제어기 설계에 적용하여 저차원 상태변수가 플랜트의 상태변수를 근사하는 예를 보여주었다.
A PC-based 8-channel seismic system has been developed and applied for bedrock mapping in near shore environment. The system is composed of an analog signal processor and an A/D converter installed on the computer, and a streamer with the group interval of 5 meters. The system is accomplished with a data acquisition program which controls the system and a data processing software. With the PC-based shallow marine seismic survey system high-resolution 2-D marine seismic profiles which have high S/N ratios can be obtained after appropriate data processing.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.11
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pp.2107-2115
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2007
In this paper, the scan conversion processor which converts the triangle represented by three vertices into pixel-level screen coordinates, depth coordinate, and color data is designed. The processor adopts scan-line algorithm which decomposes triangle into horizontal spans and then transforms the span into pixel data. By supporting top-left filling convention, it ensures that triangles that share an edge do not produce any dropouts or overlaps between adjacent polygons. It consists of about 21,400 gates and its maximum operating frequency is about 80 Mhz under 0.35um CMOS technology. Because its maximum pixel rate is about 80 Mpixels/sec, it can be applicable to mobile graphics application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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