The primary purpose of this study was to investigate a robust search methodology that could be used in full-text information retrieval systems. A robust search methodology is one that can be easily used by a variety of users (particularly naive users) and it will give them comparable search performance regardless of their different expertise or interests In order to develop a possibly robust search methodology, a fully functional prototype of a fuzzy knowledge based information retrieval system was developed. Also, an experiment that used this prototype information retreival system was designed to investigate the performance of that search methodology over a small exploratory sample of user queries To probe the relatonships between the possibly robust search performance and the query organization using fuzzy inference logic, the search performance of a shallow query structure was analyzes. Consequently the following several noteworthy findings were obtained: 1) the hierachical(tree type) query structure might be a better query organization than the linear type query structure 2) comparing with the complex tree query structure, the simple tree query structure that has at most three levels of query might provide better search performance 3) the fuzzy search methodology that employs a proper levels of cut-off value might provide more efficient search performance than the boolean search methodology. Even though findings could not be statistically verified because the experiments were done using a single replication, it is worth noting however, that the research findings provided valuable information for developing a possibly robust search methodology in full-text information retrieval.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제9권1호
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pp.27-44
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2002
Performance evaluations of database algorithms are usually conducted on a set of queries for a given test database. For more detailed evaluation results, it is often necessary to use different query workloads several times. Each query workload should reflect the querying patterns of the application domain in real world, which are non-uniform in the usage frequencies of attributes in queries of the workload for a given database. It is not trivial to generate many different query workloads manually, while considering non-uniform distributions of attributes'usage frequencies. In this paper we propose a technique to generate non-uniform distributions, which will help construct query workloads more efficiently. The proposed algorithm generates a query-attribute usage distribution based on given constraints on usage frequencies of attributes and qreries. The algorithm first allocates as many attributes to queries as Possible. Then it corrects the distribution by considering attributes and queries which are not within the given frequency constraints. We have implemented and tested the performance of the proposed algorithm, and found that the algorithm works well for various input constraints. The result of this work could be extended to help automatically generate SQL queries for various database performance benchmarking.
영역 질의와 궤적 질의로 구성된 복합질의는 특정 영역에 위치하는 이동체의 궤적을 검색하는 질의이다. 궤적질의는 선행궤적을 찾기 위해 점질의를 계속 반복하기 때문에 복합질의의 성능을 결정짓는 중요한 요소이다. 이 경우에 점질의는 인덱스의 노드를 중복해서 방문하기 때문에 질의처리의 수행속도가 매우 느려진다. 이 논문은 영역 질의에 우수한 성능을 가진 R-tree 기반의 이동체 색인을 대상으로 궤적 질의를 효율적으로 처리함으로써 복합 질의의 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 기존 연구의 문제점인 노드의 중복 방문을 방지하기 위해 최소 공통 탐색 선분을 정의하여 단일 방향으로만 탐색하며 궤적을 예측하고 예측된 선분을 이용하여 연속된 궤적을 동시에 탐색하는 예측기반 여과 방법을 제안한다.
그래프 데이터베이스에서 패턴질의는 관계 데이터베이스 SQL과 비교하여 질의의 쉬운 표현, 높은 질의 처리 성능을 기대할 수 있는 장점이 있다. 그러나 그래프 데이터베이스는 관계 데이터베이스와 달리 논리적 데이터 모델을 구축하는 방법론이 정의되어 있지 않아 모델링에 따라 패턴 질의의 장점을 활용하지 못할 수 있다. 본 연구는 그래프 모델링 과정 중 나타나는 is-a 노드 모델링 방법에서 일반화 모델로 설계할 경우와 특수화 모델로 설계할 경우 그래프 패턴질의의 성능 차이가 있음을 실험하였다. 실험 결과 is-a 노드 설계를 특수화 모델로 설계할 경우 더 우수한 성능을 얻을 수 있음을 보였다. 또 추가로 패턴질의를 작성할 때 변수를 노드나 간선에 바인딩시키는 경우 그렇지 않는 경우보다 성능이 우수할 수 있음을 보였다. 실험 결과들은 그래프 데이터베이스에서 패턴질의에 대한 is-a 노드 모델링 방법 및 그래프 질의 작성 방법으로 제시될 수 있다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권2호
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pp.31-38
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2018
As the use of open source databases grows, so does need to evaluate, the performance of search queries for these databases. This paper compares the search query performance of SQL-based open source databases with commercial databases through experiments. The targets are MySql, MariaDB, and MS-SQL Server. In this study, the execution time of various types of search queries are measured. Also, search query performance was experimented according to change of index and number of tuples. Experimental results show that SQL-based open source databases have the potential to replace commercial databases when indexes are used and the number of tuples is not very large.
최근 LBS(location-based service) 및 텔레매틱스(telematics) 응용의 효율적인 지원을 위해, 유클리디언(Euclidean) 공간을 대신하여 실제 도로나 철도와 같은 공간 네트워크(network)를 고려한 연구가 활발하게 수행중이다. 그러나 기존 연구에서의 범위 질의 및 k-최근접 질의 처리 알고리즘은 범위나 k 값의 증가에 따라 검색에 필요한 노드 검색 및 거리 계산의 비용 증가로 인하여 선형적인 성능 감소를 보인다. 따라서, 본 논문에서는 공간 네트워크를 위한 기존 질의처리 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해, 실체화 기법을 이용한 효율적인 범위 및 k-최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 아울러, 기존 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 우수함을 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권3호
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pp.292-296
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2009
The performance of anti-collision algorithm in RFID systems, which are based on FSA algorithm, may be affected by the frame size a query round. In this paper, an anti-collision algorithm with early cancellation of query round is proposed to enhance the performance of EPCglobal Class-1 Gen-2. The Q-algorithm calculates a Q value to determine the next frame size during a query round. In the proposed algorithm, if the new Q value is different from the previous one, the reader transmits a QueryAdjust command to cancel the current query round. The simulation results show that the proposed algorithm can have a stable performance irrespective of the C value of Q-algorithm and the number of tags.
Many continuous queries are important to be process efficiently in a data stream environment. It is applied a query index technique that takes linear performance irrespective of the number and width of intervals for processing many continuous queries. Previous researches are not able to support the dynamic insertion and deletion to arrange intervals for constructing an index previously. It shows that the insertion and search performance is slowed by the number and width of interval inserted. Many intervals have to be inserted and searched linearly in a data stream environment. Therefore, we propose Hashed Multiple Lists in order to process continuous queries linearly. Proposed technique shows fast linear search performance. It can be utilized the systems applying a sensor network, and preprocessing technique of spatiotemporal data mining.
Kim, Hyeong-Il;Yang, HyeonSik;Yoon, Min;Chang, Jae-Woo
Journal of Information Processing Systems
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제13권3호
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pp.518-532
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2017
Due to the rapid growth of the amount of data, research on bigdata processing has been highlighted. For bigdata processing, CUBRID Shard is able to support query processing in parallel way by dividing the database into a number of CUBRID servers. However, CUBRID Shard can answer a user's query only when the query is required to gain accesses to a single CUBRID server, instead of multiple ones. To solve the problem, in this paper we propose a CUBRID based distributed parallel query processing system that can answer a user's query in parallel and distributed manner. Finally, through the performance evaluation, we show that our proposed system provides 2-3 times better performance on query processing time than the existing CUBRID Shard.
정보 검색에서 대부분의 질의 재구성 알고리즘들은 초기 입력 문서나 피드백 문을 이용 하여 질의를 재구성하므로, 질의 재구성 알고리즘의 검색 성능은 입력되는 문서들의 질 에 따라 달라진다. 본 연구에서는 질의 재구성 알고리즘의 입력 문서에 대한 성능 감도를 새로운 검색성능 평가방법을 개발하여 분석하였다. 또한 CIRA라고 불리는 새로운 평가기준을 개발하여 질의 재구성 사이의 성능 변화추이를 분석하였다. 세가지의 질의 재구성 알고리즘(질의나무 (query tree), DNF 방법, Dillon 방법)의 감도와 성능변화를 테시트 세트인 CACM, CISI, Medlars 상에서 분석하였다. 세 실험에서 질의나무가 가장 작은 CIRA를 취득했으며, 감도 분석에서는 비록 다른 알고리즘과 차이는 적으나 가장 높은감도를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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