본 논문에서는 SNOMED CT 용어체계가 가지는 불완전성을 논의하고 이를 유지하는 방법으로 형제 노드 간 유사성을 평가하는 지표를 제안한다. SNOMED CT는 방대한 양의 의학용어를 포함하고 있으나 계층구조 내 컨셉의 누락 등 온톨로지의 불완전성 문제가 존재한다. 누락된 컨셉 발견을 위해 다수의 노드로 구성된 형제 노드 그룹 내에서의 노드 간 유사도 평가를 위한 지표를 제안하고 유사도가 낮은 그룹을 도출하였다. 2023년 3월 SNOMED CT 국제 배포판에 적용하여 형제 노드 그룹들의 유사도를 분석한 결과 임상적 발견 컨셉의 하위 컨셉들 중 2개 이상의 형제 노드를 가진 29,199개의 형제 노드 그룹의 평균 유사도는 0.81로 나타났다. 반면, 유사도가 가장 낮은 그룹은 중독 컨셉의 자식 컨셉으로 그 유사도는 0.0036으로 확인되었다.
In this paper, we focus on efficient construction of tightest matched subtree (TMSubtree) results, for keyword queries on extensible markup language (XML) data, based on smallest lowest common ancestor (SLCA) semantics. Here, "matched" means that all nodes in a returned subtree satisfy the constraint that the set of distinct keywords of the subtree rooted at each node is not subsumed by that of any of its sibling nodes, while "tightest" means that no two subtrees rooted at two sibling nodes can contain the same set of keywords. Assume that d is the depth of a given TMSubtree, m is the number of keywords of a given query Q. We proved that if d ${\leq}$ m, a matched subtree result has at most 2m! nodes; otherwise, the size of a matched subtree result is bounded by (d - m + 2)m!. Based on this theoretical result, we propose a pipelined algorithm to construct TMSubtree results without rescanning all node labels. Experiments verify the benefits of our algorithm in aiding keyword search over XML data.
This paepr presents an algorithm for searching an object in a fast way which contains a continuous moving object in multi-dimensional spatical databases. This algorithm improves the search method of R-tree for the case that a target object is continuously moving in a spatial database. It starts the searching from the current node instead of the root of R-tree. Thus, the algorithm will find the target object from the entries of current node or sibling nodes in the most cases. The performance analysis shows that it is more efficient than the existing algorithm for R-tree when search windows or target objects are continuously moving.
웹의 발전으로 인터넷 상의 정보 양이 증가하면서 XML을 이용하여 이들 정보를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 이 논문에서는 XML 문서의 효율적인 관리와 구조 검색을 위해 구조 정보 표현과 검색 메카니즘을 제안한다. 기존의 방법은 특정 엘리먼트의 부모, 자식, 형제 엘리먼트에 대한 다양한 구조 검색을 효율적으로 지원하지 못한다. 이 논문에서는 XML 문서의 구조 정보를 표현하기 위해 엘리먼트에 대한 부모 노드와 현재 노드의 계층 정보, 형제 노드 및 동일한 형제 노드의 순서 정보를 갖는 고정된 크기의 LETID를 제안한다. 또한, 구조 정보를 검색하기 위해 내용 색인, 구조 색인 그리고 애트리뷰트 색인 모델과 구조 정보 검색 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법을 이용하여 XML 문서의 구조 정보를 효율적으로 표현 할 수 있을 뿐 아니라 간단한 연산으로 특정 엘리먼트에 직접적인 접근과 다양한 질의 처리가 가능하다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제8권3호
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pp.12-24
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2016
Recently, as the price per bit is decreasing at a fast rate, flash memory is considered to be used as primary storage of large-scale database systems. Although flash memory shows off its high speeds of page reads, however, it has a problem of noticeable performance degradation in the presence of increasing update workloads. When updates are requested for pages with random page IDs, in particular, the shortcoming of flash tends to impair significantly the overall performance of a flash-based database system. Therefore, it is important to have a way to efficiently update the B+-tree, when it is stored in flash storage. This is because most of updates in the B+-tree arise at leaf nodes, whose page IDs are in random. In this light, we propose a new flash B+-tree that stores up-to-date versions of leaf nodes in sibling-leaf blocks (SLBs), while updating them. The use of SLBs improves the update performance of B-trees and provides the mechanism for fast key range searches. To verify the performance advantages of the proposed flash B+-tree, we developed a mathematical performance evaluation model that is suited for assessing B-tree operations. The performance comparisons from it show that the proposed flash B+-tree provides faster range searches and reduces more than 50% of update costs.
공간 또는 다차원 데이터베이스에서는 노드영역의 중첩 및 다차원성 때문에 다수의 색인 노드를 읽어야 하는 질의가 빈번히 나타난다. 이와 관련하여 기존 연구에서는 질의를 처리하기 위해 읽어야하는 노드의 수를 줄일수 있는 새로운 색인방법을 다수 제안하였으며 본 논문에서는 같은 수의 노드를 디스크에서 빨리 읽을 수 있도록 클러스터링하는 간단한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 노드를 형제 노드 군으로 분할하여 한 형제 노드군을 연속된 디스크 블록 군에 저장하고 노드 분할 또는 병합이 일어날때도 이런 클러스터링을 동적으로 유지한다. 약 130,000개의 TIGER 데이터와 Hilbert R-트리를 이용할 실험 결과 , 제안된 형제 노드 클러스터링을 통해 공간 영역 질의, 공간 근접질의, 공간조인 질의 등을 처리할 때 필요한 디스크 접근 시간을 최대 86%까지 줄일 수 있었다. 반면 색인 갱신과정에서 형제노드 클러스터링을 동적으로 유지하는 데 필요한 디스크 읽기 쓰기 회수의 증가량은 1% 미만밖에 되지 않았다.
사물인터넷은 다양한 사물들로부터 발생되는 정보를 수집 공유 분석하여 사람들에게 유용한 정보 서비스를 제공하는 것을 의미한다. 본 논문은 사물인터넷 환경에서 발생하는 서비스 접근제어, 서비스 보안 기술 그리고 ID 관리 기술에 대한 서비스 영역에서의 보안 안전성을 향상시키는 방안을 제시한다. 서비스 보안의 안전성 향상을 위해 공개키 기반의 C&C(Certificate and Capability) 서비스 토큰 인증서를 설계하고 발급할 수 있는 서비스를 구현하였다. 또한 노드 디바이스로부터 수집된 데이터를 기반으로 리소스 서비스의 생성 시 이를 효율적으로 관리하고자 LCRS(Left Child-Right Sibling) 리소스 모델관리 방안과 서비스에 대한 접근제어를 위해 리소스 서비스 URI 보안 관리하는 IoT 서비스 시스템을 구현하였다.
최근 다양한 응용 분야에서 이동 객체의 현재 위치를 기반으로 미래 위치를 검색하기 위한 필요성이 증가되고 있다. 이와 함께, 대용량의 이동 객체를 빠르게 검색하기 위한 색인 구조의 필요성이 증가되고 있다. 기존에 제안된 색인 구조들은 이동 객체의 위치를 검색하는 과정에서 불필요한 노드의 확장을 유발시켜 검색 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 객체의 이동성을 고려한 공간 분할 방식의 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 노드의 오버플로우를 처리하기 위해 형제 노드와 병합 분할을 수행하고 형제 노드와 병합을 수행하여 오버플로우를 처리할 수 없을 경우에는 이동성을 고려하여 분할을 수행한다. 제안하는 색인 구조는 분할된 영역들 사이에 겹침 영역이 발생하지 않으며 속도, 이동 객체가 노드의 영역을 벗어나는 시간, 노드의 갱신 시간과 같은 파라미터를 고려하여 분할 위치를 판별한다. 중간 노드에서는 공간 분할 방식의 색인 구조에서 발생하는 연속 분할을 방지하기 위한 분할 위치를 판별한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 이동 객체에 대한 검색 성능을 비교 분석한다. 성능 평가 결과 제안하는 색인 구조는 현재 위치 검색에 대해서는 $17%{\sim}264%$ 그리고 미래 위치 검색에 대해서는 $107%{\sim}19l%$ 성능 향상을 나타낸다.
공간 데이터 웨어하우스는 SOLAP(Spatial On-Line Analytical Processing)을 이용하여 의사 결정에 필요한 분석 정보를 제공한다. SOLAP은 대용량 데이터를 분석하기 때문에 사전집계를 이용하여 분석비용을 줄이기 위한 많은 연구가 진행되었다. 기존 기법들은 고정크기노드를 갖는 색인을 이용하여 개념계층을 지원하였다. 따라서 산개분포 영역에는 빈 공간이 많이 발생하며, 밀집분포 영역에는 개념계층을 지원할 수 없다. 본 논문은 공간 데이터의 개념계층기반으로 사전집계 색인의 동적 구성 기법을 제안한다. 제안 기법은 트리구조를 이용하여 개념계층의 레벨을 트리의 레벨과 같도록 지원한다. 하나의 노드는 데이터가 적을 경우 엔트리를 분할하여 서로 다른 부모 엔트리를 가질 수 있으며, 데이터가 많을 경우 노드의 연결리스트를 이용하여 같은 레벨에 순차적으로 저장한다. 따라서 데이터가 산개된 분포의 노드에 대해서 저장 공간의 낭비를 최소화하며, 데이터가 밀집한 영역의 노드에 대해서도 노드의 연결리스트로 노드가 분할되지 않으므로 개념계층을 지원할 수 있다. 성능평가를 통하여 색인 구축 시간이 다른 기법과 비슷하고, 색인의 저장 공간이 감소하며, 집계정보의 검색 성능이 다른 기법에 비해 우수한 것을 보인다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권3호
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pp.274-279
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2015
본 연구는 스탠포드 감성 트리 말뭉치를 이용하여 감성 분류 시스템을 구현하였으며, 분류기로는 지지벡터기계(Support Vector Machines)를 이용하여 긍정, 중립, 부정 등의 3가지 감성으로 분류하였다. 먼저 감성 문장의 품사를 부착한 후 의존구조를 부착하였다. 트리 말뭉치의 모든 노드와 감성 태그를 자동으로 추출하여 문장 레벨의 지지벡터 분류 시스템과 노드 레벨의 지지벡터 분류 시스템을 각각 구현하였다. 자질로는 어휘, 품사, 감성어휘, 의존관계, 형제관계 등 다양한 자질의 조합을 이용하였다. 평가 말뭉치를 이용하여 3클래스로 분류한 결과, 노드 단위에서는 74.2%, 문장 단위에서는 67.0%의 정확도를 얻었으나 2클래스 분류에서는 현재 알려진 최고의 시스템에 어느 정도 필적하는 성능을 거두었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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