This paper presents a technique for estimating distribution of data stored in a database. This technique is very useful for accurate selectivity estimation, which is essential in query optimization and physical database design. To maintain data distribution, we employ the directory of the multilevel grid file, a multidimensional dynamic file organization. The major advantage of our technique is that data distribution information is maintained dynamically in the multilevel grid file. In contrast, other static methods such as the histogram method use static date structures, which requires periodic restructuring. Furthermore, we propose a method for keeping the abstract information of data distribution in main memory. This is advantageous in the situation where the size of main memory is not sufficient. Finally, We also suggest formulas for calculating selectivies of various queries based on our data distribution information.
In this paper an attempt for realizing a storage system which works as a part of human brain has been discussed. The system is expected to be able to coordinate with human brain. And current storage may have inherent problem due to an intrinsic attribute of storage, exclusiveness. Directory structure in it must be a source of confusion, if it used out side of the range of limitation. Adapting multidimensional annotation of file name extension and directory-less file system, a new storage system able to associate and coordinate with human brain may be available near future. This paper showed that the limitation of current storage system clearly exists, because of human brain limitation to memorize directory name.
The multilevel grid file(MLGF) is a dynamic multidimensional file organization supporting multi-attribute accesses efficiently. The paper proposes new method for batch-constructing MLGFs. Our method consists of two phases. The first phase begins by relocating all the objects in order that logically adjacent objects in multidimensional domain space are clustered in one dimensional physical space. For this, our method employs the Z-ordering scheme, which effectively maps multidimensional space into one dimensional space preserving proximity. The second phase paginates the relocated objects and creates leaf level directory entries, each of which corresponds to a object page. Simultaneously, it performs same actions on the directory entries recursively in a bottom-up fashion until the root directory fits in a page. For performance evaluation, we analyze our method in terms of the number of page accesses. The result shows the optimality of our method.
This paper presents a physical storage design method for image access structures using transformation techniques of multidimensional file organizations in image information systems. Physical storage design is the process of determining the access structures to provide optimal query processing performance for a given set of queries. So far, there has been no such attempt in the image information system. We first show that the number of pages to be accessed decreases as the shape of the given retrieval query region and that of the data page region become similar in the transformed domain space. Using these properties, we propose a method for finding an optimal image access structure by controlling the shapes of the page regions. For the performance evaluation, we have performed many experiments with a multidimensional file organization using transformation techniques. The results indicate that our proposed method is at least one to maximum five times faster than the conventional method according to the query pattern within the scope of the experiments. The result confirms that the proposed physical storage design method is useful in a practical way.
데이터 웨어하우스의 다차원 온라인 분석처리 시스템(MOLAP)에서 집계 연산은 중요한 기본 연산이다. 기존의 MOLAP 집계 연산은 다차원 배열구조를 기반으로 한 파일구조에 대해서 연구되어 왔다. 다차원 배열구조는 편중된 분포를 갖는 데이터에서는 잘 동작하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 편중된 분포에도 잘 동작하는 다차원 파일구조를 사용한 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법을 제안한다. 먼저, 균일분포를 갖는 데이터에 대해서 집계 연산처리 성능이 다차원 파일구조상의 질의 영역의 모양과 다차원 파일구조의 도메인 공간을 이루는 페이지 영역의 모양 사이의 유사성에 따라 크게 영향 받음을 보이고, 이러한 특성을 이용하여 다차원 파일구조를 설계함으로써 다차원 온라인 분석처리의 성능을 향상시킨다. 그리고 편중된 분포에 대해서는 질의 영역별로 가중치를 부여한 정규화된 질의 영역의 모양을 이용함으로써 데이터의 분포에 따른 영향을 설계에 반영한다. 또한 본 논문에서는 실험을 통하여 이론적으로 제안한 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법이 실제 환경에서 정확히 동작함을 보인다. 실험결과에 의하면 이차원 파일구조의 경우 집계 연산처리를 위한 저장구조의 성능이 일곱 배 이상으로 향상됨을 확인하였다. 삼차원 이상의 파일구조에 대해서는 더욱더 큰 성능향상이 예상된다. 이러한 성능의 향상은 제안된 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법이 매우 유용함을 나타내는 것이다.
공공데이터 포털에 공개된 지자체 데이터와 공공기관 데이터를 자동으로 수집한 후, 공공 데이터의 개방현황 및 다양한 영역별 데이터 제공여부, 파일 형식 등 다양한 기준으로 다차원 분석하여 서비스 수준 평가를 제공하고자 한다. 이를 위해, 해외 평가지표 사례를 바탕으로 평가지표 내용을 설정한 후 이를 기준으로 데이터웨어하우스(DW)를 구축하였으며, 다차원 분석 기법을 사용한 서비스 수준평가 결과를 지역별로, 기관별로, 분야별로 시각화한다.
멀티미디어 데이타의 사용이 증가함에 따라 고차원 이미지 데이타에 대한 효율적인 색인과 검색 기법이 크게 요구되고 있다. 그러나 많은 노력에도 불구하고 현재의 다차원 색인 기법들은 고차원 데이타 공간에서 만족할 만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 이러한 소위 차원의 저주를 해결하기 위해 최근에 차원을 줄이거나 근사 해를 구하는 둥의 접근법이 시도되고 있지만 이러한 방법들은 근본적으로 정확도의 상실이라는 문제를 갖고 있다. 정확도의 보존을 위해 VA-file, LPC-file둥과 같이 벡터 근사에 기반 한 기법들이 최근에 개발되었다. 그러나 이 기법은 검색 성능이 색인 파일의 크기에 큰 영향을 받으며, 한번에 큰 검색 공간을 줄이는 계층 색인 구조의 장점을 상실한다. 본 논문에서는 이미지 데이터베이스에서 유사성 질의를 위한 새로운 계층 색인 구조인 GC-트리를 제안한다. GC-트리는 밀도 함수에 기초하여 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 색인 구조를 동적으로 생성한다. 이러한 특성을 갖는 GC-트리는 군집화 된 고차원 이미지 데이타 검색에 훌륭한 성능을 나타낸다.
본 논문에서 우리는 공간객체를 취급하는 새로운 동적 공간색인구조인 PR-화 일과 계층별 공간국부성 측도인 변형된 계층분산을 제안한다. 다차원 검색공간이 순환 도메 인을 갖는다는 가정하에서, PR-화일은 공간적으로 이웃하는 객체들을 결집시키기 위해 변형된 계층분산을 이용한다. PR-화일의 삽입과 분할 알고리즘은 객체의 분포 형태에 관계없이 낮은 계층분산값을갖는 색인을 유지시킨다. 실험 결과에 의하면, PR-화일은 낮은 계층분산값을 갖는 색인을 사용함으로써 객체의 검색시 적중율을 높이며, 버켓의 용량이 커질수록 버켓 이용율을 향상시키는 특성을 보인다.
Seo, Hee-Kyung;Ahn, Seok-Beom;Park, Eun-Chul;Hahn, Kwang-Soo;Choi, Joon-Soo;Kim, Choen
대한원격탐사학회지
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제18권1호
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pp.61-69
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2002
The purpose of Electro-Optical Camera (EOC), the primary payload of KOMPSAT-1, is to collect high resolution visible imagery of the Earth including Korean Peninsula. EOC images will be distributed to the public or many user groups including government, public corporations, academic or research institutes. KARI will offer the online service to the users through internet. Some application, e.g., generation of Digital Elevation Model (DEM), needs a secondary data such as satellite ephemeris data, attitude data to process the EOC imagery. EOC imagery with these ancillary information will be distributed in a file of Hierarchical Data Format (HDF) file formal. HDF is a physical file format that allows storage of many different types of scientific data including images, multidimensional data arrays, record oriented data, and point data. By the lack of public domain softwares supporting HDF file format, many public users may not access EOC data without difficulty. The purpose of this research is to develop a browsing system of EOC data for the general users not only for scientists who are the main users of HDF. The system is PC-based and huts user-friendly interface.
OLAP 이나 e-비즈니스 환경에서는 다차원 데이터의 효율적인 분석을 위하여, 데이터를 여러 형태로 표현하거나 저장한다. 이러한 다차원 구조의 데이터를 차원 애트리뷰트들의 값으로 표시되는 넓은 형태의 수평 뷰로 표현한다. 수평 뷰는 여러 소스로부터 수집한 요약 정보를 유지하도록 실체 뷰로서 저장되며, 복잡한 질의들을 효율적으로 처리하기 위해 사용된다. 그러나, 소스 데이터가 변경될 경우 수평 뷰들의 내용도 수정해야 하는 데, 소스 데이터들이 여러 사이트에 분산되어 있기 때문에 수평 뷰를 관리하는 것은 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 점진적인 뷰 관리 방법 중의 하나로 차등 파일을 이용하여 수평 뷰를 관리하는 효율적인 방법을 제시한다. 이러한 방법은 상용 RDBMS에서 제공하는 PIVOT 연산을 이용하여 저장된 수직 형태의 소스 테이블을 수평 뷰로 변환하고, 수직 테이블의 변경 사항을 반영한 차등 파일을 이용하여 수평 뷰에서도 동일하게 적용하는 방법이다. 이를 위해, 우선 저장된 수직 테이블에서 수평 뷰로 변환하여 처리하는 전체적인 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크 하에서 수직 테이블을 수평 뷰로 변환하는 PIVOT 연산을 정의한다. 다음으로, 수직 테이블로부터 데이터가 변경될 경우, 데이터에 대한 변경 사항을 차등 파일로 저장한 후, 이를 이용하여 수평 뷰를 갱신하는 방법을 제안한다. 특히, 차등 파일의 구조는 수평 뷰의 구조와 다르기 때문에, 수평 뷰에 적합하도록 변경 사항을 변환해야 한다. 마지막으로 실험을 통하여 제안한 방법은 다른 방법에 비해서 평균 1.2$\sim$5.0배까지 성능을 향상시킴을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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