The latest active studies on distributed OLAP to adopt a distributed environment are mainly focused on DHT P2P OLAP and Grid OLAP. However, these approaches have its weak points, the P2P OLAP has limitations to multidimensional range queries in the cloud computing environment due to the nature of structured P2P. On the other hand, the Grid OLAP has no regard for adjacency and time series. It focused on its own sub set lookup algorithm. To overcome the above limits, this paper proposes an efficient central managed P2P approach for a cloud computing environment. When a multi-level hybrid P2P method is combined with an index load distribution scheme, the performance of a multi-dimensional range query is enhanced. The proposed scheme makes the OLAP query results of a user to be able to reused by other users' volatile cube search. For this purpose, this paper examines the combination of an aggregation cube hierarchy tree, a quad-tree, and an interval-tree as an efficient index structure. As a result, the proposed cloud P2P OLAP scheme can manage the adjacency and time series factor of an OLAP query. The performance of the proposed scheme is analyzed by a series of experiments to identify its various characteristics.
Like many types of scientific data, results from simulations of volcanic ash diffusion are of a clustered sparse matrix in the netCDF format. Since these data sets are large in size, they generate high storage and transmission costs. In this paper, we suggest a new method that reduces the size of the data of volcanic ash diffusion simulations by converting the multi-dimensional index to a single dimension and keeping only the starting point and length of the consecutive zeros. This method presents performance that is almost as good as that of ZIP format compression, but does not destroy the netCDF structure. The suggested method is expected to allow for storage space to be efficiently used by reducing both the data size and the network transmission time.
A Internet user can easily access to the target information by web searching using some key-words or categories in the present Internet environment. When some meta-data which represent attributes of several data structures well are used, then more accurate result which is matched with the intention of users can be provided. This study proposes a multiple dimensional vector tagging method for the small web user group who interest in maintaining and sharing the bookmark for common interesting topics. The proposed method uses vector tag method for increasing the effect of categorization, management, and retrieval of target information. The vector tag composes with two or more components of the user defined priority. The basic vector space is created time of information and reference value. The calculated vector value shows the usability of information and became the metric of ranking. The ranking accuracy of the proposed method compares with that of a simply link structure, The proposed method shows better results for corresponding the intention of users.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2008.10a
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pp.1115-1123
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2008
When constructing projects such as road embankments, bridge approaches, dikes or buildings on soft, compressible soils, significant settlements may occur due to the consolidation of these soils under the superimposed loads. The compressibility of the soil skeleton of a soft clay is influenced by such factors as structure and fabric, stress path, temperature and loading rate. Although it is possible to determine appropriate relations and the corresponding material parameters in the laboratory, it is well known that sample disturbance due to stress release, temperature change and moisture content change can have a profound effect on the compressibility of a clay. The early research of Tezaghi and Casagrande has had a lasting influence on our interpretation of consolidation data. The 24 hour, incremental load, oedometer test has become, more or less, the standard procedure for determining the one-dimensional, stress-strain behavior of clays. An important notion relates to the interpretation of the data is the ore-consolidation pressure ${\sigma}_p$, which is located approximately at the break in the slope on the curve. From a practical point of view, this pressure is usually viewed as corresponding to the maximum past effective stress supported by the soil. Researchers have shown, however, that the value of ${\sigma}_p$ depends on the test procedure. furthermore, owing to sampling disturbance, the results of the laboratory consolidation test must be corrected to better capture the in-situ compressibility characteristics. The corrections apply, strictly speaking, to soils where the relation between strain and effective stress is time independent. An important assumption in Terzaghi's one-dimensional theory of consolidation is that the soil skeleton behaves elastically. On the other hand, Buisman recognized that creep deformations in settlement analysis can be important. this has led to extensions to Terzaghi's theory by various investigators, including the applicant and coworkers. The main object of this study is to suggestion the modified compression index value to predict settlements by back calculating the $C_c$ from different numerical models, which are giving best prediction settlements for multi layers including very thick soft clay.
There are many technically difficult issues in searching multimedia data such as image, video and audio because they are massive and more complex than simple text-based data. As a method of searching multimedia data, a similarity retrieval has been studied to retrieve automatically basic features of multimedia data and to make a search among data with retrieved features because exact match is not adaptable to a matrix of features of multimedia. In this paper, data clustering and its indexing are proposed as a speedy similarity-retrieval method of multimedia data. This approach clusters similar images on adjacent disk cylinders and then builds Indexes to access the clusters. To minimize the search cost, the hashing is adapted to index cluster. In addition, to reduce I/O time, the proposed searching takes just one I/O to look up the location of the cluster containing similar object and one sequential file I/O to read in this cluster. The proposed schema solves the problem of multi-dimension by using clustering and its indexing and has higher search efficiency than the content-based image retrieval that uses only clustering or indexing structure.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.5
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pp.153-160
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2010
We optimized the Si(substrate)/$SiO_2$(cladding)/$Si_3N_4$(antiresonant cladding)/$SiO_2$(core)/air multi-layers rib-optical waveguides of antiresonant reflecting optical waveguide (ARROW) for integrated optical biosensor structure utilizing beam propagation method (BPM). Thickness of anti-resonant cladding was derived to minimize the propagation loss and leaky field mode deeply related with evanescent mode was theoretically derived. Depth, width, refractive index and cladding thickness of anti-resonant cladding were numerically calculated into 2.3${\mu}m$, 5${\mu}m$, 1.488, and 0.11${\mu}m$ respectively to minimize propagation loss using the BPM simulation tool. Finally one- and two-dimensional propagation characteristics of ARROW was confirmed.
In this paper, we propose a concurrency control algorithm based on R-tree for spatial database management system. The previous proposed algorithms can't prevent problem that search operation is to be blocking during update operations. In case of multidimensional indexes like R-tree, locking of update operations may be locked to several nodes, and splitting of nodes have to lock a splitting node for a long time. Therefore search operations have to waiting a long time until update operations unlock. In this paper we propose new algorithms for lock-free search operation. First, we develop a new technique using a linked-list technique on the node. The linked-list enable lock-free search when search operations search a node. Next, we propose a new technique using a version technique. The version technique enable lock-free search on the node that update operations is to be splitting.
Taoyuan pig is a native Taiwan breed. According to the historical record, the breed was first introduced to Taiwan from Guangdong province, Southern China, around 1877. The breed played an important role in Taiwan's early swine industry. It was classified as an indigenous breed in 1986. After 1987, a conserved population of Taoyuan pig was collected and reared in isolation. In this study, mitochondrial DNA sequences and 18 microsatellite markers were used to investigate maternal lineage and genetic diversity within the Taoyuan pig population. Population differentiation among Taoyuan, Asian type, and European type pig breeds was also evaluated using differentiation indices. Only one D-loop haplotype of the Taoyuan pig was found. It clustered with Lower Changjiang River Basin and Central China Type pig breeds. Based on the polymorphism of microsatellite markers, a positive fixation index value ($F_{IS}$) indicates that the conserved Taoyuan population suffers from inbreeding. In addition, high $F_{ST}$ values (>0.2105) were obtained, revealing high differentiation among these breeds. Non-metric multi-dimensional scaling showed a clear geometric structure among 7 breeds. Together these results indicate that maternally Taoyuan pig originated in the Lower Changjiang River Basin and Central China; however, since being introduced to Taiwan differentiation has occurred. In addition, Taoyuan pig has lost genetic diversity in both its mitochondrial and nuclear genomes.
Seo, In-Soo;Moon, Hyung-Tae;Choi, Byoung-Mi;Kim, Mi-Hyang;Kim, Dae-Ik;Yun, Jae-Seong;Byun, Ju-Young;Choi, Hue-Chang;Son, Min-Ho
Korean Journal of Environmental Biology
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v.27
no.4
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pp.341-352
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2009
This study was carried out to investigated community structure of macrobenthic assemblages around the Wolseong Nuclear Power Plant, East Sea of Korea and seasonal sampling was performed from October 2007 to July 2008. A total of 163 macrobenthic fauna were collected. The overall average macrobenthos density and biomass were 1,005 individuals $m^{-2}$ and $21.81\;gWWt\;m^{-2}$, respectively. Based on the LeBris (1988) index, there were 10 dominant species accounting for approximately 69.00% of total individuals. The major dominant species were the polychaetes Spiophanes bombyx (349 inds. $m^{-2}$), Mediomastus californiensis (82 inds. $m^{-2}$), Sigambra tentaculata (55 inds. $m^{-2}$), Magelona japonica (50 inds. $m^{-2}$), Scoletoma longifolia (33 inds. $m^{-2}$) and the Unidentified amphipod (Amphipoda spp., 72 inds. $m^{-2}$). The conventional multi-variate statistics (cluster analysis and non-metric multi-dimensional scaling) applied to assess spatial variation in macrobenthic assemblages. Cluster analysis and nMDS ordination analysis based on the Bray-Curtis similarity identified 2 major station groups. The major group 1 was associated with sand dominated stations and was characterized by high abundance of the bivalves Mactra chinensis, Siliqua pulchella and the polychaete Protodorvillea egena. On the other hand, major group 2 was connected with mud dominated stations and was numerically dominated by the polychaetes M. californiensis, M. japonica, Sternaspis scutata, S. longifolia and the bivalves Thyasira tokunagai and Theora fragilis. However, macrobenthic community structure were no significant differences between the environmental variables (sediment type and depth) and heated discharge.
R-trees are widely used in various areas such as geographical information systems, CAD systems and spatial databases in order to efficiently index multi-dimensional data. As data sets used in these areas grow in size and complexity, however, range query operations on R-tree are needed to be further faster to meet the area-specific constraints. To address this problem, there have been various research efforts to develop strategies for acceleration query processing on R-tree by using the buffer mechanism or parallelizing the query processing on R-tree through multiple disks and processors. As a part of the strategies, approaches which parallelize query processing on R-tree through Graphics Processor Units(GPUs) have been explored. The use of GPUs may guarantee improved performances resulting from faster calculations and reduced disk accesses but may cause additional overhead costs caused by high memory access latencies and low data exchange rate between GPUs and the CPU. In this paper, to address the overhead problems and to adapt GPUs efficiently, we propose a novel approach which uses a GPU as a buffer to parallelize query processing on R-tree. The use of buffer algorithm can give improved performance by reducing the number of disk access and maximizing coalesced memory access resulting in minimizing GPU memory access latencies. Through the extensive performance studies, we observed that the proposed approach achieved up to 5 times higher query performance than the original CPU-based R-trees.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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