Sensors have a function to gather environment-related information operating by small-size battery in sensor networks. The issue related with energy is still an important in spite of the recent advancements in micro-electro-mechanical-system(MEMS) related techology. Generally it is assumed that replacement or rechargement of battery power in sensor is not feasible and a message send operation may spend at least 1000 times battery than a local operation. Thus, there have been several kinds of research efforts to lessen the number of unnecessary messages by maintaining the information of the other neighboring(or all) sensors. In this paper, we propose an index structure based on parent-children relationship to the purpose. Namely, parent node gathers the set of location information and MBA per child. It's named PH and may allow to process the range query with higher accurate and small size information. Through extensive experiments, we show that our index structure has better energy consumption.
The spatiotemporal database concerns about the time-varying spatial attributes. One of the important research areas is related to the support of various location-based services in motile communication environments. It is known that database systems may be difficult to manage the accurate geometric locations of moving objects due to their continual changes of locations. However, this requirement is necessary in various spatiotemporal applications including mobile communications, traffic control and military command and control (C2) systems. In this paper we propose the $B^{st}$-tree that utilizes the concept of multi-version B-trees. It provides an indexing method (or the historical and future range query Processing on moving object's trajectories. Also we present a dynamic version management algorithm that determines the appropriate version evolution induced by the mobility patterns to keep the query performance. With experiments we .;hi)w that our indexing approach is a viable alternative in this area.
It is difficult that web documents are classified with exact user intention because existing document classification systems are based on word frequency number using single keyword. To improve this defect, first, we use keyword, a query, domain knowledge. Like explanation based learning, first, query is analyzed with knowledge based information and then structured user intention information is extracted. We use this intention tree in the course of existing word frequency number based document classification as user information and constraints. Thus, we can classify web documents with more exact user intention. In classifying document, structured user intention information is helpful to keep more documents and information which can be lost in the system using single keyword information. Our hybrid approach integrating user intention information with existing statistics and probability method is more efficient to decide direction and range of document category than existing word frequency approach.
Recently, use of various position base servicesthat collect position information for moving object and utilize in real life is increasing by the development of wireless network technology. Accordingly, new index structures are required to efficiently retrieve the consecutive positions of moving objects. This paper addresses an improved trajectory split algorithm for the purpose of efficiently supporting spatio-temporal range queries using index structures that use Minimum Bounding Rectangles(MBR) as trajectory approximations. We consider volume of Extended Minimum Bounding Rectangles (EMBR) to be determined by average size of range queries. Also, Use a priority queue to speed up our process. This algorithm gives in general sub-optimal solutions with respect to search space. Our improved trajectory split algorithm is going to derive minimizing volume of EMBRs better than previously proposed split algorithm.
This paper addresses an indexing scheme capable of efficiently processing range queries in a large-scale trajectory database. After discussing the drawbacks of previous indexing schemes, we propose a new scheme that divides the temporal dimension into multiple time intervals and then, by this interval, builds an index for the line segments. Additionally, a supplementary index is built for the line segments within each time interval. This scheme can make a dramatic improvement in the performance of insert and search operations using a main memory index, particularly for the time interval consisting of the segments taken by those objects which are currently moving or have just completed their movements, as contrast to the previous schemes that store the index totally on the disk. Each time interval index is built as follows: First, the extent of the spatial dimension is divided onto multiple spatial cells to which the line segments are assigned evenly. We use a 2D-tree to maintain information on those cells. Then, for each cell, an additional 3D $R^*$-tree is created on the spatio-temporal space (x, y, t). Such a multi-level indexing strategy can cure the shortcomings of the legacy schemes. Performance results obtained from intensive experiments show that our scheme enhances the performance of retrieve operations by 3$\sim$10 times, with much less storage space.
Due to the improved performance and cost of personal mobile devices and rapid progress of wireless communication technology, the number of users who utilize these devices is increasing. This trend requires various types of services be available to users. So far, there have been many solutions provided for the shortest path problem. But, technologies which can offer various recommendation services to user depending on user’s current location are focused on Euclidean spaces rather than road network. Thus, in this paper, we extend the previous work to satisfy this requirement on road network database. Our proposed scheme requires pre-computation for the efficient query processing. In the preprocessing step, we first partition the input road network into a fixed number of Voronoi polygons and then pre-compute routing information for each polygon. In the meantime, we select the number of Voronoi polygons in proposition to the scale of road network. Through this selection, the required size of pre-computation is linearly increasing to the size of road network. Using this pre-computated information, we can process queries more quickly. Through experiments, we have shown that our proposed scheme can achieve excellent performance in terms of scheduling time and the number of visited nodes.
Recently, there have been many indexing schemes for multimedia data such as image, video data. But recent database applications, for example data mining and multimedia database, are required to support multi-user environment. In order for indexing schemes to be useful in multi-user environment, a concurrency control algorithm is required to handle it. So we propose a concurrency control algorithm that can be applied to CBF (cell-based filtering method), which uses the signature of the cell for alleviating the dimensional curse problem. In addition, we extend the SHORE storage system of Wisconsin university in order to handle high-dimensional data. This extended SHORE storage system provides conventional storage manager functions, guarantees the integrity of high-dimensional data and is flexible to the large scale of feature vectors for preventing the usage of large main memory. Finally, we implement the web-based image retrieval system by using the extended SHORE storage system. The key feature of this system is platform-independent access to the high-dimensional data as well as functionality of efficient content-based queries. Lastly. We evaluate an average response time of point query, range query and k-nearest query in terms of the number of threads.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.6
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pp.2963-2978
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2017
The Top-K query is currently played a key role in a wide range of road network, decision making and quantitative financial research. In this paper, a Top-K recommendation algorithm is proposed to solve the cold-start problem and a tag generating method is put forward to enhance the semantic understanding of the OLAP session. In addition, a recommendation system for OLAP sessions called "OLAP4R" is designed using collaborative filtering technique aiming at guiding the user to find the ultimate goals by interactive queries. OLAP4R utilizes a mixed system architecture consisting of multiple functional modules, which have a high extension capability to support additional functions. This system structure allows the user to configure multi-dimensional hierarchies and desirable measures to analyze the specific requirement and gives recommendations with forthright responses. Experimental results show that our method has raised 20% recall of the recommendations comparing the traditional collaborative filtering and a visualization tag of the recommended sessions will be provided with modified changes for the user to understand.
An inverted index structure is widely used for efficient string similarity search. One of the main requirements of similarity search is a fast response time; to this end, most techniques use an in-memory index structure. Since the size of an inverted index structure usually very large, however, it is not practical to assume that an index structure will fit into the main memory. To alleviate this problem, we propose a novel technique that reduces the size of an inverted index. In order to reduce the size of an index, the proposed technique rearranges data strings so that the data strings containing the same q-grams can be placed close to one other. Then, the technique encodes those multiple strings into a range. Through an experimental study using real data sets, we show that our technique significantly reduces the size of an inverted index without sacrificing query processing time.
MOLAP systems store data in a multidimensional away called a 'cube' and access them using way indexes. When a cube is placed into disk, it can be Partitioned into a set of chunks of the same side length. Such a cube storage scheme is called the chunk-based MOLAP cube storage scheme. It gives data clustering effect so that all the dimensions are guaranteed to get a fair chance in terms of the query processing speed. In order to achieve high space utilization, sparse chunks are further compressed. Due to data compression, the relative position of chunks cannot be obtained in constant time without using indexes. In this paper, we propose a bitmap index for chunk-based MOLAP cubes. The index can be constructed along with the corresponding cube generation. The relative position of chunks is retained in the index so that chunk retrieval can be done in constant time. We placed in an index block as many chunks as possible so that the number of index searches is minimized for OLAP operations such as range queries. We showed the proposed index is efficient by comparing it with multidimensional indexes such as UB-tree and grid file in terms of time and space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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