Distributed main memory database management systems (DMM-DBMSs) store the database in main memories of the participating sites. They provide high performance through fast access to the local databases and high speed communication among the sites. Recently, a lot of research results on DMM- DBMSs has been reported. However, to the best of our knowledge, there is no known research result on the performance of the catalog management schemes for DMM-DBMSs. In this work, we evaluated the performance of the partitioned catalog management schemes through experimental analysis. First, we classified the partitioned catalog management schemes into three categories : Partitioned Catalogs Without Caching (PCWC), Partitioned Catalogs With Incremental Caching (PCWIC), and Partitioned Catalogs With Full Caching (PCWFC). Experiments were conducted by varying the number of sites, the number of terminals per site, buffer size, write query ratio, and local query ratio. Experiments show that PCWFC outperforms the other two schemes in all cases. It also means that the performance of PCWIC gradually increases as time goes by. It should be noted that PCWFC does not guarantee high performance for disk-based distributed DBMSs in cases when the workload of individual site is high, catalog write ratio is high, or remote data objects are accessed very frequently. Main reason that PCWFC outperforms for DMM-DBMSs is that query compilation and remote catalog access can be done in a very high speed, even when the catalogs of the remote data objects are frequently updated.
The broadcast environment is asymmetric communication aspect that is typically much greater communication capacity available from server to clients than in the opposite direction. In addition, most of mobile computing systems only allow the generation of read-only transactions from mobile clients for retrieving different types of information such as stock data, traffic information and news updates. Since previous concurrency control protocols, however, do not consider such a particular characteristics, the performance degradation occurs when those schemes are applied to the broadcast environment having quite a high data contention. In this paper, we propose OCC/2VTS (Optimistic Concurrency Control based on 2-Version and TimeStamp) that is most appropriate for broadcast environment. OCC/2VTS lets each client process and commit query transactions for itself by using two version data in cache. If the values of appropriate data items are not changed twice by invalidation report after a query transaction starts, the query transaction is committed safely independent of commitment of update transactions. OCC/2VTS decreases the number of informing server for the purpose of commitment. Due to broadcasting the validation reports including updated recent values, it reduces the opportunity of requesting a recent data values of server as well. As a result, OCC/2VTS makes full use of the asymmetric bandwidth. It also improves transaction throughput by increasing the query transaction commit ratio as much as possible.
In this paper, we address the problem of improving the performance of multi-step k-NN search using multi-dimensional indexes. Due to information loss by lower-dimensional transformations, existing multi-step k-NN search solutions produce a large tolerance (i.e., a large search range), and thus, incur a large number of candidates, which are retrieved by a range query. Those many candidates lead to overwhelming I/O and CPU overheads in the postprocessing step. To overcome this problem, we propose two efficient solutions that improve the search performance by reducing the tolerance of a range query, and accordingly, reducing the number of candidates. First, we propose a tolerance reduction-based (approximate) solution that forcibly decreases the tolerance, which is determined by a k-NN query on the index, by the average ratio of high- and low-dimensional distances. Second, we propose a coefficient control-based (exact) solution that uses c k instead of k in a k-NN query to obtain a tigher tolerance and performs a range query using this tigher tolerance. Experimental results show that the proposed solutions significantly reduce the number of candidates, and accordingly, improve the search performance in comparison with the existing multi-step k-NN solution.
This paper presents a physical database design methodology for spatial access structures using transformation techniques in spatial database systems. Recently, many spatial access structures have been proposed in the literature. However, there has been no effort for their physical database design. We first show that most spatial queries in the original space are transformed into one type of range queries in the transform space, and then propose a method for finding the optimal configuration of spatial access structures by using the relationship between the shapes of query regions, that are correspond to the range queries, and page regions, that are correspond to data pages, in the transform space. For performance evaluation, we perform extensive experiments with the MBR-MLGF, a spatial access structure using transformation techniques, using various types of queries and data distributions. The results indicate that our proposed method builds optimal MBR-MLGF according to the query types. When the interval ratio of a transformed four-dimensional query region is 1 : 16 : 256 : 4096, the performance of the proposed method is enhanced by as much as five times over that of the conventional cyclic splitting method. The result confirms that the proposed physical database design methodology is useful in a practical way.
In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantics-based retrieval method can be available for various queries of users. In this paper, we propose a video retrieval system which support semantics retrieval of various users for massive video data by user's keywords and comparison area learning based on automatic agent. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user becomes a query image and searches the most similar key frame through color histogram comparison and comparison area learning method that proposed. From experiment, the designed and implemented system showed high precision ratio in performance assessment more than 93 percents.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.4
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pp.54-62
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2010
Semantic Web programming is such an immature area that it is yet based on API calls, and does not provide high productivity in compiler time and sufficient efficiency in runtime. To get over this limitation, some efforts have been devoted on dedicated programming languages for Semantic Web. In this paper, we introduce a sophisticated cashing technique to enhance the runtime efficiency of RDF (Resource Description Framework) processing programs with SPARQL queries. We use static program analysis on those programs to determine what to be cashed, so as to decrease the cash miss ratio. Our method is implemented on programs in 'Jey' language, which is one of the programming languages devised for RDF data processing.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.2
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pp.207-214
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2012
This paper is to improve an identification ratio of tags by analyzing Slotted ALOHA, Dynamic Slotted ALOHA, Binary-tree and Query-tree and shortening the tag identification time in mobile RFID. Also, it enables the stable information transmission of tags by saving backscattering power of tags through shortening of identification time. As a result, this increases the available time of the battery and accessibility to a RFID service. For this, we proposed the energy-efficient tag anti-collision protocol for mobile RFID. The proposed scheme shows advanced result in identification time and collision counts. This scheme may be the first attempt for the mobile anti-collision.
A lot of work has been done to improve the I/O performance of such a system that store and manage a massive amount of data by distributing them across multiple disks and access them in parallel. Most of the previous work has focused on an efficient mapping from a grid ceil, which is determined bY the interval number of each dimension, to a disk number on the assumption that each dimension is split into disjoint intervals such that entire data space is GRID-like partitioned. However, they have ignored the effects of a GRID partitioning scheme on declustering performance. In this paper, we enhance the performance of mapping function based declustering algorithms by applying a good GRID par-titioning method. For this, we propose an estimation model to count the number of grid cells intersected by a range query and apply a GRID partitioning scheme which minimizes query result size among the possible schemes. While it is common to do binary partition for high-dimensional data, we choose less number of dimensions than needed for binary partition and split several times along that dimensions so that we can reduce the number of grid cells touched by a query. Several experimental results show that the proposed estimation model gives accuracy within 0.5% error ratio regardless of query size and dimension. We can also improve the performance of declustering algorithm based on mapping function, called Kronecker Sequence, which has been known to be the best among the mapping functions for high-dimensional data, up to 23 times by applying an efficient GRID partitioning scheme.
This paper presents an optimal design methodology for the multidimensional nested attribute index (MD-NAI) that uses a multidimensional index structure for indexing the nested attributes in object databases. The MD-NAI efficiently supports complex queries involving both nested attributes and class hierarchies, which are not supported by the nested attribute index using one-dimensional index structure such as $B^+$-tree. However, the performance of the MD-NAI is very degraded in some cases of user's query types. In this paper, for the performance enhancement of the MD-NAI, we first determine the optimal shape of index page region by using the query information about the nested predicates, and then construct an optimal MD NAI by applying a region splitting strategy that makes the shape of the page regions of the MD-NAI as close as possible to the predetermined optimal one. For performance evaluation, we perform extensive experiments with the MD-NAI using various types of nested predicates and object distribution. The results indicate that our proposed method builds optimal MD-NAI regardless of the query types and object distributions. When the interval ratio of a three-dimensional query region is 1:16:236, the performance of the proposed method is enhanced by as much as 5.5 times over that of the conventional method employing the cyclic splitting strategy.
Park Mansoo;Park Chuleui;Kim Hoi-Rin;Kang Kyeongok
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2003.11a
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pp.215-218
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2003
본 논문에서는 MPEG-7에 정의된 오디오 서술자를 이용한 오디오 특징을 기반으로 한 음악 검색 알고리즘을 제안한다. 특히 timbral 특징들은 음색 구분을 용이하게 할 수 있어 음악 검색뿐만 아니라 음악 장르 분류 또는 Query by humming에 이용 될 수 있다. 이러한 연구를 통하여 오디오 신호의 대표적인 특성을 표현 할 수 있는 특징벡터를 구성 할 수 있다면 추후에 멀티모달 시스템을 이용한 검색 알고리즘에도 오디오 특징으로 이용 될 수 있을 것이다 본 논문에서는 방송 시스템에 적용 할 수 있도록 검색 범위를 특정 컨텐츠의 O.S.T 앨범으로 제한하였다. 즉, 사용자가 임의로 선택한 부분적인 오디오 클립만을 이용하여 그 컨텐츠 전체의 O.S.T 앨범 내에서 음악을 검색할 수 있도록 하였다. 오디오 특징벡터를 구성하기 위한 MPEG-7 오디오 서술자의 조합 방법을 제안하고 distance 또는 ratio 계산 방식을 통해 성능 향상을 추구하였다. 또한 reference 음악의 템플릿 구성 방식의 변화를 통해 성능 향상을 추구하였다. Classifier로 k-NN 방식을 사용하여 성능 평가를 수행한 결과 timbral spectral feature들의 비율을 이용한 IFCR(Intra-Feature Component Ratio) 방식이 Euclidean distance 방식보다 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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