Selectivity estimation of queries not only provides useful information to the query processing optimization but also may give users with a preview of processing results. In this paper, we investigate the problem of selectivity estimation in the context of a spatial dataset. Although several techniques have been proposed in the literature to estimate spatial query result sizes, most of those techniques still have some drawback in the case that a large amount of memory is required to retain accurate selectivity. To eliminate the drawback of estimation techniques in previous works, we propose a new method called MW Histogram. Our method is based on two techniques: (a) MinSkew partitioning algorithm that processes skewed spatial datasets efficiently (b) Wavelet transformation which compression effect is proven. We evaluate our method via real datasets. With the experimental result, we prove that the MW Histogram has the ability of providing estimates with low relative error and retaining the similar estimates even if memory space is small.
영상의 시각적 특성을 이용하여 영상 데이타베이스를 검색하는 내용 기반 영상 검색 시스템에서 사용자가 직접 작성한 질의 영상에 존재하는 불완전성을 극복하기 위하여, 물체의 정확한 좌표값 대신 물체간의 위치 관계를 비교하는 기법이 많이 사용된다. 본 논문에서는 물체간의 8 방향 위치 관계 정보를 이용하여 영상을 검색하는 시스템을 위한 질의 변환 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상내에 존재하는 물체들간의 위치 관계에 추이성(transitivity)이 존재하는 경우 정보가 중복된다는 사실로부터, 질의에 존재하는 추이성을 모두 제거함으로써 질의 영상을 최소 에지의 그래프로 변환한다. 제안된 알고리즘에 의해 생성된 프라임 에지 그래프는 동일한 위상 관계(topology)를 표현하는 그래프 중 최소 개수의 에지를 가지게 되므로 검색 중의 위치 관계 비교 회수를 최적화 할 수 있다. 실험 결과, 위치 관계의 추이성을 고려하지 않은 기존 알고리즘에 비해 평균 비교 회수를 크게 감소시켜 탐색 모듈의 효율을 향상시킴을 알 수 있다
최근에 XML이 웹 상에서 문서 교환의 표준으로 등장하면서 XML로 표현된 데이터에 대한 질의 처리 분야가 주목받고 있다. 이때 XML 질의는 그래프로 표현된 데이터 그래프에서 특정 정규식으로 도달되는 객체를 찾는 정규 경로 질의 (regular path query)를 기반으로 한다. 그런데 사용자의 다양한 형태의 질의를 처리하기 위해서는 질의에 하나 이상의 정규 식을 가지는 질의의 처리가 필요함에도 기존의 연구 즉, 비정형 데이터 모델 하에서의 부를 이용한 질의 변환(query rewriting)이나, 질의 최적화 기법에서는 주로 단일 정규식으로 이 루어진 질의를 다루었다. 본 논문에서는 이러한 다중 정규식을 가지는 질의의 처리에서 1. 뷰의 몸체에서 질의 몸체로의 변수 매핑을 통한 질의 변환과정과 2. 변환된 질의의 각 조각 (conjunct)의 질의 결과를 효율적으로 구하고 결과를 조합하는 두 단계로 이루어진 효율적 인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 질의 변환 알고리즘이 안전성(soundness)을 가짐 을 보이고, 질의 처리 기법이 기존 질의 처리 방식에 비하여 효율적임을 보인다.
시간지원 데이터베이스는 유효시간과 거래시간을 통해 객체에 대한 효율적인 이력관리를 제공한다. 유효시간은 현실세계에서 객체에 발생한 시간을 의미하며, 거래시간은 객체가 데이터베이스에서 정의된 연산 뿐만 아니라 사용자 질의에 내포된 이력정보에 관련된 연산을 처리할 수 있도록 확장되어야 한다. 따라서 이 논문에서는 시간지원 질의언어인 TQuel(temporal query language)을 대상으로 하는 이전에 제안된 시간지원 질의 처리 시스템에 대하여 시간지원 구문분석과 시간지원 의미분석, 그리고 시간지원 코드 생성 및 시간지원 실행기 등의 기본적인 요소를 기반으로 거래시간 관리, 시간지원 집계, 시간지원 뷰, 그리고 시간지원 죠인 및 최적화 기능을 추가로 설계 구현하고, 그 처리과정을 예를 들어 설명한다.
조인 연산은 관계형 데이타베이스에서와 같이 시간 데이타베이스에서도 시스템 성능에 큰 영향을 미친다. 특히, 시간 조인은 조인 연산 단계 이전에 간격 분할의 최적화가 질의 처리 성능을 결정한다. 이 논문에서는 시간 데이타베이스의 병렬 조인 질의 처리 성능을 개선하기 위해 시간 조인 연산을 위한 시간 간격을 분할하는 최소 분할 기법을 제안하였고, 제안된 간격 분할의 최소 분할점을 결정하는 최소 간격 분할 알고리즘의 유효성은 예제 시나리오를 통해 검증하였으며, 기존 분할 알고리즘에 비해 성능 개선 효과가 있음을 확인하였다.
XML 데이터베이스에 질의 기반의 접근을 제어하기 위한 효율적인 메카니즘인 2단계 필터링 기법을 제안한다. 문서 단위 접근 범위의 한계를 극복하고 문서의 일부분 단위의 접근을 허용하는 최소 단위의 접근제어 기법 연구에서 안전성에 초점을 둔 연구들은 많았으나 접근제어를 수행할 때의 질의 기반의 효율성에 초점을 둔 연구는 미비하다. 본 논문은 안정성뿐만 아니라 효율성을 고려한 XML 접근제어 수행 메커니즘을 내용으로 하고 있다. 본 논문의 핵심은 사용자의 접근제어 규칙이 아닌 질의 기반의 접근제어 규칙만을 추출하고, 질의 처리기의 부담을 덜어주는 질의 최적화 기법을 통한 접근 제어 정책을 준수하는 새로운 대체 질의로 재작성하는 선처리 방법이다. 본 논문에서 제안하고 있는 방법은 어떠한 XML 데이터베이스 관리 시스템에도 적용가능하며 최소 단위의 접근제어 수행, 낮은 실행시간, 그리고 최적화된 안전하고 정확한 대체 질의 생성을 보장한다. 이와 같은 장점들을 실험을 통해 분석한다.
In this paper, we propose query restructure method which realizes not only to present the result from database in Web page but also to adapt user's browsing environments. Recently, wireless PDA (Personal Digital Assistant) and portable phone and terminals equipped with Web browser become very popular. Various browsers would be required to create the HTML which adapt to the user's browsing environment. We propose an adaptive data presentation system which is an extension of SQL which creates HTML pages dynamically adapting to the size of screen. In our proposed method, the three basic rules for the layout conversion are provided and applying these rules, an efficient layout conversion technique optimized to user environment is proposed. Moreover, we propose a standard for converting layouts and a layout optimization for adaptive conversion of layouts.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4987-5005
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2017
This paper introduces a new method to solve Similarity Recognition for Cloth Products, which is based on Fuzzy logic and Particle swarm optimization algorithm. For convenience, it is called the SRCPFP method hereafter. In this paper, the SRCPFP method combines Fuzzy Logic (FL) and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to solve similarity recognition for cloth products. First, it establishes three features, length, thickness, and temperature resistance, respectively, for each cloth product. Subsequently, these three features are engaged to construct a Fuzzy Inference System (FIS) which can find out the similarity between a query cloth and each sampling cloth in the cloth database D. At the same time, the FIS integrated with the PSO algorithm can effectively search for near optimal parameters of membership functions in eight fuzzy rules of the FIS for the above similarities. Finally, experimental results represent that the SRCPFP method can realize a satisfying recognition performance and outperform other well-known methods for similarity recognition under considerations here.
무선 센서 네트워크는 작은 크기의 센서 노드들과 베이스 스테이션으로 구성된다. 센서 노드들은 에너지를 지속적으로 공급받기 어려운 특성을 가지고 있기 때문에 제한된 에너지를 최대한 효율적으로 사용해야 한다. 센서 네트워크에서 정보를 얻을 때는 질의를 작성하는데, 여러 개의 질의가 센서 네트워크에 요청되었을 때 이들의 실행을 최적화시키면 센서 노드의 에너지 소비량을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크에 여러 개의 질의가 요청될 때, 질의 간의 포함관계를 활용하여 질의 실행을 최적화시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 질의가 새로 요청될 때, 센서 네트워크에서 실행 중인 질의들 중 새로 요청된 질의의 결과를 조합해낼 수 있는 질의들의 집합을 찾아낸다. 이 집합은 질의들의 샘플 주기, 프로젝션되는 어트리뷰트들, 그리고 조건절을 기준으로 구성된다. 이 집합에 속한 질의들의 결과로부터 새 질의를 센서 네트워크에서 실행시켰을 때와 동일한 결과를 유도해낼 수 있으면, 새 질의를 센서 네트워크에 전달하지 않고, 이 집합에 속한 질의들의 결과를 재활용하여 베이스 스테이션에서 결과를 조합해낸다.
대용량 공간 데이터를 포함하는 공간 데이터베이스에서 검색성능의 향상을 위해 공간 질의어가 최적화가 중요한 과제이다. 본 논문에서는 공간 데이터베이스에서 속성/공간 조건이 혼합된 질의에 적합한 질의 최적화 기법을 제시한다. 제안된 기법은 기존의 변환 규칙을 이용해서 대수 트리를 변환해 나가는 방법과는 달리 혼합된 질의어에 대한 질의 그래프로부터 동적 프로그래밍 기법으로 탐색 알고리즘을 실행함으로써 탐색 공간을 줄일 수 있고, 더욱 효율적으로 최소 비용의 실행 전략들 수립할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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