We propose the query optimization technique using query classification in hybrid spatial DBMS. In our approach, user queries should to be classified into three types: memory query, disk query, and hybrid query. Specialty, In the hybrid query processing, the query predicate is divided by comparison between materialized view creating conditions and user query conditions. Then, the deductions of the classified queries' cost formula are used for the query optimization. The optimization is mainly done by the selection algorithm of the smallest cost data access path. Our approach improves the performance of hybrid spatial DBMS than traditional disk-based DBMS by $20%{\sim}50%$.
EPCIS(EPC Information Service) system is a core component of EPCglobal Architecture Framework offering information of the freights, the time of awareness and the location of awareness on the EPCglobal Network. EPCIS Repository continuously stores and manages mass EPCIS Event input data from a great number of RFID devices simultaneously. The Hybrid DBMS can deal efficiently mass necessary data. This study suggest the plan which can efficiently manage EPCIS Repository using Hybrid DBMS. We offer three schema and stores EPCIS Event data to Altibase DB that can efficiently manage EPCIS Repository using Hybrid DBMS and compare the performance about three schema through simulations.
Most of the railway traffic control systems are using in the DBMS(Database Management System)is a disk-based DBMS. When the train schedule and the event data is inputted and referred at real time on Disk-based DBMS, it is characteristic of the slow access time and the data is preserved permanently. For this reason, this paper suggests the way of improving for Railway Traffic Control System by the hybrid DBMS using a combination of memory and disk. We apply the Hybrid DBMS to Railway Traffic Control System and compare the existing method with suggested one using the same data. As a result of comparison, we have come to the conclusion that suggested method is far more performance to shorten data access time and process a mass information than the previous methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.1
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pp.65-73
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2008
The telematics data management deals with queries on stream data coming from moving cars. So the stream DBMS should process the large amount of data stream in real-time. In this article, previous research projects are analyzed in the aspects of query processing. And a hybrid model is introduced where query preprocessor is used to process all types of queries in one singe system. Decreasing cost and rapidly increasing Performance of devices may guarantee the utmost parallelism of the hybrid system. As a result, various types of stream DBMS queries could be processed in a uniform and efficient way in a single system.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.16
no.4
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pp.41-48
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2008
Currently used 3D models, which are mostly focused on visualization of 3D objects and lack topological structure, have limitation in being used for 3D spatial analyses and applications. However, implementing a full topology for the indoor spatial objects is less practical due to the increase of complexity and computation time. This study suggests an alternative method to build a 3D indoor model with less complexity using a spatial DBMS. Storing spatial and nonspatial information of indoor spaces in DB tables enables faster queries, computation and analyses. Also it is possible to display them in 2D or 3D using the queried information. This study suggests a 2D-3D hybrid data model, which combines the 2D topology constructed from CAD floor plans and stored in a spatial DBMS and the 3D visualization functionality. This study showed the process to build the proposed model in a spatial DBMS and use spatial functions and queries to visualize in 2D and 3D. And, then, as an example application, it illustrated the process to build an indoor evacuation simulator.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2010.04a
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pp.167-172
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2010
EPCIS(EPC Information Service)시스템은 EPC기반의 정보교환을 목표로 EPC global Network 상에서 RFID 태그에 기록된 화물의 EPC데이터, 인식시점, 인식장소 등의 정보를 제공하는 EPCglobal Architecture Framework의 구성요소 중 핵심부분이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 EPCIS 시스템의 구성요소 중 동시에 수많은 RFID 단말기로부터 입력되는 대용량의 EPCIS Event 데이터를 지속적으로 저장하고 관리하는 EPCIS Repository를 효율적으로 관리하기 위하여 고성능이 필요한 데이터와 대용량이 필요한 데이터를 모두 처리할 수 있는 Hybrid DBMS를 적용하여 EPCIS Repository를 효율적으로 관리할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.1
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pp.167-176
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2010
Managing the growing number of data generated through various processes requires the aid of Database Management System (DBMS) to efficiently handle the huge amount of data. These data can be inserted into database m real time or in batch, that come from multiple sources, including those that are coming from inside and outside of a network. The insertion of large amount of data is commonly done through specific bulk loading or insertion function supplied by each individual DBMS. In this paper, we analyze and evaluate on handling data bulk loading for heterogeneous systems that is organised as multi-tiered architecture and compare the result of DBMS bulk loader against program insertion from a software development perspective. We propose a hybrid solution using staging database that can be easily deployed for enhancing bulk loading performance compared to insertion by application.
Due to development of environment of wireless Internet, location based services on the basis of spatial data have been increased such as real time traffic information as well as CNS(Car Navigation System) to provide mobile user with route guidance to the destination. However, the current application adopting the file-based system has limitation of managing and storing the huge amount of spatial data. In order to supplement this challenge, research which is capable of managing large amounts of spatial data based on embedded database system is surely demanded. For this reason, this study aims to suggest the lossless compression technique by using the hybrid approach of BytePacking and Lempel-Ziv which can be applicable in DBMS so as to save a mass spatial data efficiently. We apply the proposed compression technique to actual the Seoul and Inchcon metropolitan area and compared the existing method with suggested one using the same data through analyzing the query processing duration until the reconstruction. As a result of comparison, we have come to the conclusion that suggested technique is far more performance on spatial data demanding high location accuracy than the previous techniques.
Jang Seok-Kyu;Eo Sang Hun;Kim Myung-Heun;Bae Hae-Young
The KIPS Transactions:PartD
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v.12D
no.5
s.101
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pp.689-698
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2005
Various systems are used to provide the location based services. But, the existing systems have some problems which have difficulties in dealing with faster services for above million people. In order to solve it, a multi-level DBMS which supports both fast data processing and large data management support should be used. The multi-level DBMS with snapshots has all the data existing in disk database and the data which are required to be processed for fast processing are managed in main memory database as snapshots. To optimize performance of this system for location based services, the query classification component which classifies the queries for efficient snapshot usage is needed. In this paper, the query classification component in multi-level DBMS for location based services is designed and implemented. The proposed component classifies queries into three types: (1) memory query, (2) disk query, (3) hybrid query, and increases the rate of snapshot usage. In addition, it applies division mechanisms which divide aspatial and spatial filter condition for partial snapshot usage. Hence, the proposed component enhances system performance by maximizing the usage of snapshot as a result of the efficient query classification.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.1
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pp.101-107
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2006
In this research, we propose a hybrid inference architecture for medical diagnosis based on dynamic knowledge map (DKM) and relational database (RDB). Conventional expert systems (ES) and developing tools of ES has some limitations such as, 1) time consumption to extend the knowledge base (KB), 2) difficulty to change the inference path, 3) inflexible use of inference functions and operators. To overcome these Limitations, we use DKM in extracting the complex relationships and causal rules from human expert and other knowledge resources. The DKM also can help the knowledge engineers to change the inference path rapidly and easily. Then, RDB and its management systems help us to transform the relationships from diagram to relational table.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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