유비쿼터스 환경에서 다양한 센서로부터 생성되는 데이터 스트림에 대해 사용자가 요구하는 위치 기반 서비스를 효과적으로 지원하기 위해 연산자 네트워크와 공유 등을 통한 연속 질의 처리 기법이 활용되고 있다. 위치 정보 기반의 연속 질의 처리는 특정 영역을 중심으로 유사 질의가 집중적으로 발생할 수 있으므로, 본 논문에서는 유사한 조건을 갖는 공간 연산을 공유하기 위해 그리드 영역 분할을 이용한 공간 연산 공유 기법을 제안한다. 제안기법은 공간 연산을 직접 공유하지 않고 그리드 셀 별로 이동객체를 공유하기 때문에 유사한 조건을 갖는 공간 연산의 공유가 가능하여 공간 연산의 실행 빈도수를 크게 감소시켜 질의 처리 속도의 향상과 함께 메모리 이용률을 향상시킨다.
최근에 검색서비스에서 스카이라인 질의 처리는 상당한 주목을 받고 있다. 스카이라인은 모든 속성들 측면에서 다른 객체에 지배되지 않는 관심 있는 객체들을 포함한다. 이에 관련된 기존 많은 연구들은 정적 데이터에 대한 스차이라인이거나 유클리디언 공간상에서 움직이는 대상에 대한 스차이라인 처리이다. 그러나 본 논문은 스카이라인 질의를 요청한 객체가 도로망에서 연속적으로 이동하는 것을 가정한다. 본 논문은 전처리된 객체들의 최단영역을 통하여 도로망에서 효과적인 연속적 스카이라인 질의처리를 위한 새로운 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 검색 대상에 대한 미리 연산된 최단거리 범위 데이터를 통하여 연속 스카이라인을 처리한다. 성능평가는 질의처리속도 측면에서 제안하는 기법이 기존방법보다 약 100배 정도 빠르다는 것을 보여준다.
In the presence of multiple continuous queries, multi-query optimizing is a new challenge to process multiple stream data in real-time. So, in this paper, we proposed an approach to optimize multi-query of sliding window on network traffic data streams and do some comparisons to traditional queries without optimizing. We also detail some method of scheduling on different data streams, while different scheduling made different results. We test the results on variety of multi-query processing schedule, and proofed the proposed method is effectively optimized the data stream similar multi-queries.
In this paper, we introduce two retrieval methods for photos with speech documents. We compare the pattern of speech query with those of speech documents recorded in digital cameras, and measure the similarities, and retrieve photos corresponding to the speech documents which have high similarity scores. As the first approach, a phoneme recognition scheme is used as the pre-processor for the pattern matching, and in the second one, the vector quantization (VQ) and the dynamic time warping (DTW) are applied to match the speech query with the documents in signal domain itself. Experimental results show that the performance of the first approach is highly dependent on that of phoneme recognition while the processing time is short. The second method provides a great improvement of performance. While the processing time is longer than that of the first method due to DTW, but we can reduce it by taking approximated methods.
본 논문은 데이타스트림 환경에서 연속질의를 효율적으로 처리하는 방법을 다룬다. 먼저, 기존의 질의 처리 방법을 데이타 엘리먼트와 질의 중에서 어느 것을 먼저 선택하고 수행을 시작하느냐에 따라서, 서로 이원적인 두 가지 방법인 데이타-이니셔티브(data-initiative)와 질의-이니셔티브(query-initiative)로 분류한다. 이러한 분류는 기존의 질의 처리 연구에서 데이타와 질의를 서로 다르게(asymmetrically) 취급하였다는 것에 기인한다. 기존의 연속질의 처리에서는 이원적인 질의 처리 방법 중에서 데이타-이니셔티브 방법만이 사용되었기 때문에, 질의-이니셔티브 방법에서 얻을 수 있는 성능 상의 이점이 간과되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 데이타와 질의를 동등하게(symmetrically) 볼 수 있다는 점에 착안한다. 본 논문에서는 데이타와 질의의 이원성 모델(Duality Model of Data and Queries)을 제안하고 이 모델에 기반하여 연속질의 처리 문제를 다차원 공간에서의 공간조인 문제로 변환하는 새로운 관점을 제시한다. 그리고, 공간조인 기반 연속질의 처리 알고리즘인 Spatial Join CQ를 제안한다. Spatial Join CQ는 다차원 공간상에 영역으로 표현된 데이타 엘리먼트들의 집합과 질의들의 집합으로부터 서로 겹치는 쌍을 찾음으로써 연속질의를 처리한다. 제안하는 알고리즘은 대칭적인(symmetric) 연산인 공간조인으로 겹치는 영역들을 찾아냄으로써 서로 이원적인 두 가지 질의 처리 방법의 효과를 동시에 얻는다. 성능 평가 결과, 제시하는 알고리즘은 기존의 방법에 비해서 단순 선택 연속질의는 최대 36배, 슬라이딩 윈도우 조인 연속질의는 최대 7배의 성능 향상을 보였다.
Park, Bo-Yoon;Kim, Sang-Ho;Nam, Kwang-Woo;Ryo, Keun-Ho
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.467-470
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2003
When user wants to find objects which have the nearest position from him, we use the nearest neighbor (NN) query. The GIS applications, such as navigation system and traffic control system, require processing of NN query for moving objects (MOs). MOs have trajectory with changing their position over time. Therefore, we should be able to find NN object continuously changing over the whole query time when process NN query for MOs, as well as moving nearby on trajectory of query. However, none of previous works consider trajectory information between objects. Therefore, we propose a method of continuous NN query for trajectory of MOs. We call this CTNN (continuous trajectory NN) technique. It ran find constantly valid NN object on the whole query time by considering of trajectory information.
연속 질의는 센서 네트워크에서 일반적으로 사용되는 질의로서, 한 번 요청되면 일정한 주기로 여러 번 실행되어 그 질의의 결과를 베이스 스테이션으로 모은다. 이것은 지속적으로 많은 메시지 전송을 유발시키므로 베이스 스테이션으로 데이타를 모으는 데 드는 통신 비용을 줄이는 것이 중요하다. 센서 네트워크에서 네트워크내 프로세싱 기법은 중간 노드에서 집계 질의의 결과 데이타들에 대해 부분 집계를 수행하거나 그 데이타들을 하나의 메시지에 담아 보냄으로써 메시지 전송 횟수를 줄이며, 이것은 결국 통신 비용을 줄인다. 본 논문에서는 질의별로 구성되는 라우팅 트리인 질의 기반 라우팅 트리(Query Specific Routing Tree: QSRT)를 제안한다. QSRT의 핵심 아이디어는 네트워크내 프로세싱의 기회를 최대화하는 것이다. QSRT는 질의가 전달되는 과정을 통해 생성되며, 질의의 결과들이 베이스 스테이션으로 전달되는 도중 가능한 한 빨리 서로 만나게 만들어 부분 집계 및 패킷 합병의 기회를 최대화시킨다. 수행된 실험의 결과는 제안된 QSRT가 기존의 라우팅 트리보다 메시지 전송 횟수를 18% 이상 줄일 수 있음을 보여 준다.
Dataspaces are the collections of heterogeneous and partially unstructured data. It is difficult for the users to explore the data from varies data sources using a single schema. And the queries supposed should be allowed to specify varying degrees of structure, spanning keyword queries to more structure-aware queries. Utilizing give the model of heterogeneous data and the definitions of two mainly types of query on dataspaces, in this paper we propose an improved method which can suppose the flexibly query more efficiently.
본 논문에서는 XML 데이타를 릴레이션으로 분할 저장할 경우, 분할된 XML 데이타로부터 질의 결과 XML 문서를 재구성하는데 소모되는 질의 처리비용을 줄이기 위한 구조적 중복 방법을 소개한다. 기본 아이디어는 주어진 질의 패턴을 분석하여, 적절한 데이타들을 중복시킴으로서 질의 처리 성능을 향상시키는 것이다. 이러한 구조적 중복 방법으로 실질적으로 유효할 수 있는 ID, VALUE, SUBTREE의 세 가지 유형의 특성을 분석하였다. 본 논문에서는 추가적으로 주어진 XML 데이타와 질의들이 매우 크고 복잡할 경우 최적의 중복 집합을 팎는 것이 매우 어려운 작업이 될 수 있으므로, 이를 위한 경험적 탐색 방법을 소개한다. 마지막으로 몇 가지 실험을 통하여, 중복 데이타를 사용함으로 발생하는 XML 질의 처리비용과 제안된 탐색 방법의 효율성을 분석한다. 중복 데이타를 사용함으로 XML 판독 질의는 빨라지지만, XML 갱신 질의는 중복 데이타의 갱신 일관성 비용 때문에 느려지는 것은 당연하다. 하지만 실험 결과는 매우 과도한 갱신 비용의 경우에도 in-place ID 중복은 효율적이며, 갱신 비용이 매우 과도하지만 않다면 multiple-place SUBTREE 중복은 판독 질의 처리 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보여주었다.
세 대 이상의 빠르게 이동하는 차량들은 때론 서로 모이기 위해 모일 장소를 알아야 될 필요가 있다. 이때 각 차량들은 다른 속도를 가지고 있으며, 여러 대의 차량이 짧은 거리를 이동해 빠르게 모이게 하기 위한 방법이 필요하다. 이러한 방법은 그룹기반의 최근접 질의로서 기존의 연구가 진행되어 왔으나, 기존 연구는 이동하지 않는 객체들을 다루고 있어 움직이는 차량에 적용하기엔 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이동하는 차량들에게 효율적인 차량간 최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 본 기법은 각 차량의 움직이는 방향과 속도를 기반으로 모든 차량이 최소 시간에 모일 수 있는 최근접 질의점을 찾을 수 있다. 본 기법은 효율적으로 질의점의 그룹을 표현하는 센트로이드를 통해 그룹기반의 최근접을 계산한다. 실험 결과는 제안하는 기법이 움직이는 차량의 최근접 질의 처리에 효율적임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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