• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권3호
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• pp.357-368
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• 2006

본 논문에서는 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 방법에 대하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 접두어 질의 기법(prefix-querying method)는 착오 기각 없이 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 인덱스를 이용한 최초의 방식이다. 이 방법은 사용자가 질의를 편리하게 작성하도록 하기 위하여 기본 거리함수로서 $L_{\infty}$를 사용한다. 본 논문에서는 $L_{\infty}$ 대신 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭에서 기본 거리 함수로서 가장 널리 사용되는 $L_1$을 적용할 수 있도록 접두어 질의를 확장한다. 또한, 제안된 기법으로 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 수행하는 경우 착오 기각(false dismissal)이 발생하지 않음을 이론적으로 증명한다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 본 연구에서 제시하는 기법의 우수성을 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 가장 좋은 성능을 보이는 기존의 기법과 비교하여 매우 뛰어난 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.121-124
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• 2005

본 논문에서는 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 방법에 대하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 접두어 질의 기법(prefix-querying method)는 착오 기각(false dismissal) 없이 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 인덱스를 이용한 최초의 방식이다. 이 방법은 사용자가 질의를 편리하게 작성하도록 하기 위하여 기본 거리 함수로서 $L_{\infty}$를 사용한다. 본 논문에서는 $L_{\infty}$ 대신 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭에서 기본 거리 함수로서 가장 널리 사용되는 $L_1$을 적용할 수 있도록 접두어 질의를 확장한다. 또한, 제안된 기법으로 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 수행하는 경우 착오 기각이 발생하지 않음을 이론적으로 증명한다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 본 연구에서 제시하는 기법의 우수성을 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 가장 좋은 성능을 보이는 기존의 기법과 비교하여 매우 뛰어난 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제34권5호
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• pp.316-327
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• 2007

RFID는 RF신호를 이용하여 물체를 식별하는 가장 유망한 미래의 비접촉 기술이다. RFID 리더의 식별영역에 여러 개의 태그가 있는 경우, 리더의 질의에 대하여 모든 태그들이 동시에 응답을 하기 때문에 충돌이 발생되어 태그를 식별할 수 없게 된다. RFID에서 다중 태그 식별문제는 아주 중요한 핵심 기술로 이것을 해결하기 위해 슬롯기반 알로하 알고리즘, 트리 기반 알고리즘 등과 같은 충돌 방지 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 RFID 시스템에서 충돌 트리를 이용한 충돌트리 기반 충돌 방지알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 효과적인 충돌 방지 메커니즘을 제공하며 메모리래스 알고리즘이다. 제안하는 충돌트리는 다중 태그 식별문제를 해결하기 위한 메커니즘으로 리더와 태그사이 질의와 응답과정에서 만들어진다. 리더가 k 비트로 구성된 프리픽스를 질의하면, 태그는 자신의 식별자와 프리픽스를 비교 하여 일치할 경우 식별자의 K+1 비트에서 마지막 비트까지 리더에게 전송한다. 시뮬레이션 결과에 따라 제안하는 충돌 트리 기반 충돌 방지 알고리즘이 기존의 트리 워킹 알고리즘이나 쿼리 트리 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.

• 산업기술연구
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• 제21권A호
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• pp.167-179
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• 2001

This paper discusses an index-based subsequence matching that supports time warping in large sequence databases. Time warping enables finding sequences with similar patterns even when they are of different lengths. In earlier work, we suggested an efficient method for whole matching under time warping. This method constructs a multidimensional index on a set of feature vectors, which are invariant to time warping, from data sequences. For filtering at feature space, it also applies a lower-bound function, which consistently underestimates the time warping distance as well as satisfies the triangular inequality. In this paper, we incorporate the prefix-querying approach based on sliding windows into the earlier approach. For indexing, we extract a feature vector from every subsequence inside a sliding window and construct a multi-dimensional index using a feature vector as indexing attributes. For query precessing, we perform a series of index searches using the feature vectors of qualifying query prefixes. Our approach provides effective and scalable subsequence matching even with a large volume of a database. We also prove that our approach does not incur false dismissal. To verily the superiority of our method, we perform extensive experiments. The results reseal that our method achieves significant speedup with real-world S&P 500 stock data and with very large synthetic data.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권4호
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• pp.452-472
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• 2005

본 논문에서는 정보 검색(Information Retrieval, IR) 기술과 새로운 인스턴스 조인 기술을 이용하여 방대하고도 이질적인 XML 문서들에 대한 부분 매취 질의(Partial Match Query)를 처리하는 새로운 방법으로, XIR-Branching을 제안한다. 부분 매취 질의는 경로 표현식에 조상-후손 관계성(descendent-or-self axis) "//"를 가지는 질의로 정의되며, 선형 경로 표현식(Linear Path Expression, LPE)과 분기 경로 표현식(Branching Path Expression, BPE)으로 구분된다 일반적 형식의 부분 매취 질의는 분기하는 경로들을 만드는 분기 조건들을 가진다. XIR-Branching의 목적은 이질적인 스키마들을 가진 방대한 문서들에 주어지는 부분 매취 질의를 효과적으로 지원하는 것이다. XIR-Branching은 관계형 테이블을 사용하는 전통적인 스키마-레벨 방법들(XRel, XParent, XIR-Linear[21])에 그 기초를 두고, 역 인덱스(inverted index) 기술과 새롭게 소개하는 인스턴스-레벨 조인 기술인 프리픽스 매취 조인(Prefix Match Join)을 사용하여 질의 처리 효율성과 확장성을 향상시킨다. 전자는 LPE를 처리하기 위한 기술로 XIR-Linear[21]에서 사용한 방법이다. 후자는 BPE를 처리하기 위한 기술로 본 논문에서 새롭게 제안하는 기술이며, 전통적인 방법에서 사용하는 포함 관계 조인(containment join) 보다 효과적인 방법으로 결과 노드(result node)를 찾는다. 기존 연구인 XR-Linear는 역 인덱스를 사용하여 LPE 처리에 우수한 성능을 보이고 있지만, BPE 처리 방법을 다루지 않았다. 그러나. 더욱 구체적이고 일반적인 질의를 위해서는 BPE도 처리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 BPE까지 다룰 수 있는 새로운 방법으로 기존의 XIR-Linear를 확장한 XIR-Branching을 제안한다. 제안하는 방법은 스키마-레벨 방법으로 질의 대상 후보 집합을 크게 줄인 후, 인스턴스-레벨 조인 방법인 프리픽스 매취 조인으로 최종 결과 집합을 효과적으로 구하는 방법이다. XIR-Branching의 우수성을 보이기 위해 기존 BP포 처리 방법인 XRei, XParent와 비교 분석을 수행한다. 마지막으로, 성능 평가를 통하여 XIR-Branching이 기존 방법들에 비해 수십에서 수백배 효과적이고 확장성 또한 뛰어남을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권2호
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• pp.173-184
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• 2002

본 논문에서는 대용량 시퀀스 데이터베이스에 타임 워핑을 지원하는 인덱스 기반 서브시퀀스 매칭에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해준다. 최근의 연구에서 타임 워핑을 지원하는 효과적인 전체 매칭 기법을 제안된바 있다. 이 기법은 데이터 시퀀스들로부터 타임 워핑에 영향을 받지 않는 특징 벡터들의 집합을 대상으로 인덱스를 구성한다. 또한, 특징 공간상에서의 필터링을 위하여 삼각형 부등식을 만족하는 타임 워핑 거리의 하한 함수를 사용한다. 본 연구에서는 이 기존의 연구에 슬라이딩 윈도우를 기반으로 하는 접두어-질의 방법을 결합하는 새로운 기법을 제안한다. 인덱싱을 위하여 각 슬라이딩 윈도우와 대응되는 서브 시퀀스로부터 특징 벡터를 추출하고, 이 특징 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 구성한다. 질의 처리를 위하여, 조건을 만족하는 질의 접두어들에 대한 특징 벡터들을 이용하여 다수의 인덱스 검색을 수행한다. 제안된 기법은 대용량의 데이터베이스에서도 효과적인 서브시퀀스 매칭을 지원한다. 본 연구에서는 제안된 기법이 착오 기각을 유발시키지 않음을 증명한다. 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, 제안된 기법은 실제 S&P 500 주식 데이터와 대용량의 생성 데이터 모두에 대하여 큰 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.