Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.973-975
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2004
대표적인 인덱스 자료 구조인 써픽스 트리와 써픽스 배열은 긴 문자열에서 임의의 패턴을 검색하는 데 효율적이다. 써픽스 트리는 써픽스 배열보다 큰공간을 차지하지만, 이미 구축된 써픽스 트리의 정보를 이용하여 쉽게 합병할 수 있다. 본 논문에서는 문자열 A와 B에 대한 써픽스 배열이 구축되어 있을 때 A#B$의 일반화된 써픽스 배열을 구축하기 위한 합병 알고리즘을 두 가지 제시하였다. 이 알고리즘을 사용하면 기존의 유전체 서열 써픽스 배열을 재사용하는 방식으로 합병하여, 빠른 시간 안에 효율적으로 합병된 써픽스 배열을 만들 수 있다. 실험 결과, 합병 알고리즘은 일반화된 써픽스 배열을 다시 구축하는 것보다 5배정도 빠른 속도를 보였다.
최근 플래시 메모리뿐만 아니라 SSD 를 활용한 데이터베이스의 사용이 점차 늘어나고 있다. 대용량의 데이터를 처리하는 데이터베이스에서는 삽입, 삭제, 검색을 빠르게 하기 위해 다양한 색인기법을 사용하는데 그 중 B-트리 구조가 대표적인 기법이다. B-트리는 삽입, 삭제, 검색을 할 때 더 나은 성능을 갖도록 도와주지만 그 구조를 유지하기 위한 비용이 많이 들어간다는 단점이 있다. 그 중 하나로 삽입 시 키가 삽입된 단말노드뿐만 아니라 그 부모노드까지 수정이 되어 한 번의 삽입에 여러 노드가 여러 페이지에 씌어져서 삽입시간이 길어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위하여 SSD 에서 데이터베이스를 사용할 때 SSD 의 병렬 접근(parallel access) 방식을 사용해서 수정된 단말노드부터 루트노드까지의 경로에 있는 모든 노드들을 연속한 논리 주소 공간에 쓰는 방식을 적용하였다.
In this paper, we proposed the triplexer using unit-cell of CRLH transmission line which has a bandpass characteristic to reduce adjacent channel interference. The input impedance of triplexer with each channel filter is operated open-circuit at the resonance frequencies of other channels. Such property is due to the combination a series and parallel resonance circuits of CRLH-TL unit-cell. The measured triplexer results are showed a measured insertion loss of each channel, less than 1.5 dB, matching at each port, less than 15dB and isolation between channel, better than 25 dB. Also, to validate the triplexer, a small signal amplifier with triple-band is designed and tested. the measured amplifier results show good agreements with prediction.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06c
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pp.92-97
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2007
차세대 저장매체로 떠오르고 있는 플래시 메모리는 가벼운 무게, 작은 부피 그리고 온도 및및 충격에 강한 내구성, 적은 전력소모, 빠른 자료 접근성 등의 특징을 가지고 있어 MP3 플레이어, 디지털 카메라, PDA, 핸드폰등과 같은 휴대용 전자기기에 저장장치로 사용되고 있다. 하지만 플래시 메모리가 가지는 하드웨어적 특성 때문에 디스크 기반의 저장장치와는 다른 접근 기법이 필요하다. 특히 B+트리가 구축될 때 레코드의 삽입, 삭제연산 및 노드 분할 연산은 많은 중첩쓰기 연산을 발생하기 때문에 플래시 메모리의 성능을 심각하게 저하시킨다. 본 논문에서는 B+트리의 연산이 수행되는 과정에서 플래시 메모리로 예약버퍼의 색인단위를 반출해야 할 때, 이를 효과적으로 처리 할 수 있는 방법을 제안한다.
In multicast environment, the main objective of group key management is to provide security services to group communications by sharing a single group key among all the members of the group and subsequently encrypting and decrypting all the communication messages exchanged among the members of the group. Up to now, there has been no effort to develop group key management mechanism that considers the rate of users' join/leave operations. Hence, in this research, we propose group key management mechanisms that consider the rate of user's join/leave operations. We also define a new tree structure called variable tree which is much more flexible than full regular trees and show that variable trees are more efficient than full regular trees for group key management. Especially, we propose an algorithm that minimizes the necessary number of rekey messages according to the rate of join and leave operations. We also shows that if the rate of leave operation is greater than 50%, then the tree structure with degrees 2 or 3 are the optimal structures.
According to recent rapid price drop and capacity growth of main memory, the number of applications on main memory databases is dramatically increasing. Cache miss, which means a phenomenon that the data required by CPU is not resident in cache and is accessed from main memory, is one of the major causes of performance degradation of main memory databases. Several cache-conscious trees have been proposed for reducing cache miss and making the most use of cache in main memory databases. Since each cache-conscious tree has its own unique features, more than one cache-conscious tree can be used in a single application depending on the application's requirement. Moreover, if there is no existing cache-conscious tree that satisfies the application's requirement, we should implement a new cache-conscious tree only for the application's sake. In this paper, we propose the cache-conscious generalized search tree (CC-GiST). The CC-GiST is an extension of the disk-based generalized search tree (GiST) [HNP95] to be tache-conscious, and provides the entire common features and algorithms in the existing cache-conscious trees including pointer compression and key compression techniques. For implementing a cache-conscious tree based on the CC-GiST proposed in this paper, one should implement only a few functions specific to the cache-conscious tree. We show how to implement the most representative cache-conscious trees such as the CSB+-tree, the pkB-tree, and the CR-tree based on the CC-GiST. The CC-GiST eliminates the troublesomeness caused by managing mire than one cache-conscious tree in an application, and provides a framework for efficiently implementing arbitrary cache-conscious trees with new features.
Recently, It has focused on decision tree algorithm that can handle large dataset. However, because most of these algorithms for large datasets process data in a batch mode, if new data is added, they have to rebuild the tree from scratch. h more efficient approach to reducing the cost problem of rebuilding is an approach that builds a tree incrementally. Representative algorithms for incremental tree construction methods are BOAT and ITI and most of these algorithms use a local discretization method to handle the numeric data type. However, because a discretization requires sorted numeric data in situation of processing large data sets, a global discretization method that sorts all data only once is more suitable than a local discretization method that sorts in every node. This paper proposes an incremental tree construction method that efficiently rebuilds a tree using a global discretization method to handle the numeric data type. When new data is added, new categories influenced by the data should be recreated, and then the tree structure should be changed in accordance with category changes. This paper proposes a method that extracts sample points and performs discretiration from these sample points to recreate categories efficiently and uses confidence intervals and a tree restructuring method to adjust tree structure to category changes. In this study, an experiment using people database was made to compare the proposed method with the existing one that uses a local discretization.
The I/O performance for spatial queries is extremely important since the handling of huge amount of multidimensional data is required in spatial databases for geographic information systems. Therefore, we describe representative spatial access methods handling complex spatial objects, z-transform B tree, KDB tree, R tree, MAX tree, to increase I/O performance. In addition, we measure the performance of spatial indexing schemes by testing against various realistic data and query sets. Results from the benchmark test indicates that MAX outperforms other indexing schemes on insertion, range query, spatial join. MAX tree is expected to use as index scheme organizing storage system of GIS in the future.
A database sharing system (DSS) refers to a system for high performance transaction processing. In the DSS, the processing nodes are coupled via a high speed network and share a common database at the disk level. Each node has a local memory and a separate copy of operating system. To reduce the number of disk accesses, the node caches data pages and index pages in its memory buffer. In general, B-tree index pages are accessed more often and thus cached at more processing nodes, than their corresponding data pages. There are also complicated operations in the B-tree such as Fetch, Fetch Next, Insertion and Deletion. Therefore, an efficient cache consistency scheme supporting high level concurrency is required. In this paper, we propose cache consistency schemes using identifiers of index pages and page_LSN of leaf page. The propose schemes can improve the system throughput by reducing the required message traffic between nodes and index re-traversal.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.1
no.1
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pp.81-91
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1994
A DCT map and new cldebook design algorithm based on a two-dimension discrete cosine transform (2D-DCT) is presented for coder of image vector quantizer. We divide the image into smaller subblocks, then, using 2D DCT, separate it into blocks which are hard to code but it bears most of the visual information and easy to code but little visual information, and DCT map is made. According to this map, the significant features of training image are extracted by using the 2D DCT. A codebook is generated by partitioning the training set into a binary tree based on tree-structure. Each training vector at a nonterminal node of the binary tree is directed to one of the two descendants by comparing a single feature associated with that node to a threshold. Compared with the pairwise neighbor (PPN) and classified VQ(CVQ) algorithm, about 'Lenna' and 'Boat' image, the new algorithm results in a reduction in computation time and shows better picture quality with 0.45 dB and 0.33dB differences as to PNN, 0.05dB and 0.1dB differences as to CVQ respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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