This paper deals with the subsequence searching problem under time-warping. Our work is motivated by the observation that subsequence searches slow down quadratically as the average length of data sequences increases. To resolve this problem, the Segment-Based Approach for Subsequence Searches (SBASS) is proposed. The SBASS divides data and query sequences into a series of segments, and retrieves all data subsequences. Our segmentation scheme allows segments to have different lengths; thus we employ the time warping distance as a similarity measure for each segment pair. For efficient retrieval of similar subsequences, we extract feature vectors from all data segments exploiting their monotonically changing properties, and build a spatial index using feature vectors. The effectiveness of our approach is verified through extensive experiments.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.90-92
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2000
비용모델과 측정(Cost Model and Estimation)은 모든 DBMS에서 성능 측정을 하기 위한 기본적인 도구이다. 지금까지의 질의 수행에 대한 비용모델을 제시하는 연구가 많이 있었지만 대부분이 연구가 특정 부분에 대한 비용-CPU비용, 색인 방법에 대한 I/O횟수, I/O비용 등만을 고려함으로써 질의를 수행하는데 필요한 전체적인 비용을 산출하는데 부족한 점이 있었다. 그리고 병렬 공간 DBMS에 대한 비용모델을 산출하는 연구가 아직까지 이루어지지 않았다. 이 논문에서는 병렬 공간 DBMS에서 질의를 처리하는데 드는 전체적인 비용을 산출하고 있다. 기존의 연구에서 제시하고 있는 비용모델을 적용하고, 병렬 컴퓨터와 공간 데이터가 결합되었을 때의 고려사항을 추가하여 병렬 공간 DBMS에 적합한 전체적인 비용모델을 산출함으로써 병렬 공간 DBMS에서의 효율적인 질의수행에 대한 다른 연구를 수행할 때 비용모델에 대한 초석을 제공한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.51-53
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2000
비용모델과 측정(Cost Model and Estimation)은 모든 DBMS에서 성능 측정을 하기 위한 기본적인 도구이다. 지금까지의 질의 수행에 대한 비용모델을 제시하는 연구가 많이 있었지만 대부분의 연구가 특정 부분에 대한 비용-CPU비용, 색인 방법에 대한 I/O횟수, I/O비용 등만을 고려함으로써 질의를 수행하는데 필요한 전체적인 비용을 산출하는데 부족한 점이 있었다. 그리고 병렬 공간 DBMS에 대한 비용모델을 산출하는 연구가 아직까지 이루어지지 않았다. 이 논문에서는 병렬 공간 DBMS에서 질의를 처리하는데 드는 전체적인 비용을 산출하고 있다. 기존의 연구에서 제시하고 있는 비용모델을 적용하고, 병렬 컴퓨터와 공간 데이터가 결합되었을 때의 고려사항을 추가하여 병렬 공간 DBMS에 적합한 전체적인 비용모델을 산출함으로써 병렬 공간 DBMS에서의 효율적인 질의수행에 대한 다른 연구를 수행할 때 비용모델에 대한 초석을 제공한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.45-48
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2011
본 논문에서는 다양한 타입의 위치기반 데이터들을 하나의 R-tree로 통합합 $R^m$-tree의 구조와 이 $R^m$-tree를 이용하여 질의 포인트로부터 각 타입에서 k개의 가까운 위치기반 데이터를 찾는 mkNN(multi-type k nearest neighbor) 질의 처리기법을 제안하였다. 특히, 다양한 타입의 위치기반 데이터들을 각 타입별로 독립된 R-tree로 유지하지 않고, 하나의 $R^m$-tree로 통합하여 관리함으로써 mkNN 질의 처리시 같은 레벨의 공간의 반복탐색을 줄일 수 있도록 고안하였다. 그리고 각 타입 t에 대한 위치데이터를 관리하는 부가적인 타입정보 자료구조로서 위치정보를 담은 TMBR, 데이터 개수정보를 담은 $I_t$-entry를 새로이 고안하여 mkNN질의 처리시 효율적인 휠터링(filtering)과 검색과정이 이루어지도록 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.121-123
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2005
유클리디언(Euclidean)공간을 가정한 이동객체를 위한 색인구조 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 LBS(Location Based System) 및 텔레매틱스 응용이 활발해짐에 따라, 이를 효과적으로 지원하기 위해서 도로 철도와 같은 공간 네트워크를 고려한 색인구조 연구가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상에서 이동객체를 효율적으로 색인할 수 있는 궤적기반 색인구조를 설계한다. 이를 위해 공간 데이터와 시간 데이터를 분리하여 색인하고, 실세계에서 공간네트워크상의 이동객체에 대한 질의를 시공간+궤적 질의, k-최근접 질의, 시간+궤적 질의로 분류하고, 이를 위한 질의 처리 알고리즘을 설계한다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.3-6
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2004
위치 기반 서비스에서 이동체 정보의 저장 및 관리는 이동체 데이터베이스에 의해 수행되며, 이동체 정보의 표현을 위한 데이터 모델과 별도의 자료 구조를 포함하고 있다. 그러나, 기존 이동체 데이터베이스에 대한 대부분의 연구는 이동체 정보의 관리에 초점을 맞추고 있어 실제 응용에 있어서 대용량 정보의 처리가 불가능하며, 기존의 이동체 색인 구조는 특정분야에 특화되어 위치기반 서비스의 다양한 응용에 적용하기 힘든 문제점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 이동체 질의 처리를 위해 네트워크 상의 여러 저장소존 연결하고 각각의 프로세스들을 다양한 질의 특성에 맞게 구성하는 디스크 클러스터 기반 저장 관리자에서의 질의 처리 구조를 제안한다. 이는 네트워크 기반의 디스크를 구축하고 공간 영역별 그룹 분할, 현재 위치 정보의 분할 저장 및 과거 위치 정보의 중복 저장을 통해 고성능 대용량 처리를 가능하게 하며, 다양한 색인을 지원하여 작업 분산 및 다양한 응용에 적용이 가능한 특징을 갖는다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.124-126
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2005
지난 20년 동안 공간 데이터베이스에서 유클리디언(Euclidean) 공간 기반의 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 최근에는 실제 응용에 적용하기 위해 도로 네트워크 기반의 질의 처리 알고리즘의 연구가 활발히 수행중이다. 본 논문에서는 도로 네트워크에서 제시된 기존 범위 질의처리 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해, Materialization 기법을 이용한 효율적인 범위 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 아울러 성능 평가를 통하여 Materialization 기법을 이용한 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 검색 성능이 우수함을 보인다.
Recently, policy trends related to various information including the geospatial information have changed to openness and sharing. Therefore, it is necessary to apply geospatial standards to ensure a high level interoperability across heterogeneous geospatial information systems. These geospatial standards are essential to advancing data access, query, management, processing and interoperability of geospatial information systems. However, geospatial information companies which provide GIS software and service or construct geospatial data have been many difficulties to implement and adopt geospatial standards, because the geospatial standards of Korea were not systematically managed. So this study analyzed the various problems such as redundancy, version-mismatch and similarity of domestic geospatial standards through reviewing the present status of domestic geospatial standards as well as the international geospatial standards. Moreover, it is judged that the result of this study will be able to efficiently contribute to the domestic policy on geospatial standards for management, organization and laws in the National Spatial Data Infrastructure.
The choice of an effective indexing method is crucial to guarantee the performance of the spatial join operator which is heavily used in geographical information systems. The $R^*$-tree based method is renowned as one of the most representative indexing methods. In this paper, we propose an efficient spatial join technique based on the DOT(Double Transformation) index, and compare it with the spatial Join technique based on the $R^*$-tree index. The DOT index transforms the MBR of an spatial object into a single numeric value using a space filling curve, and builds the $B^+$-tree from a set of numeric values transformed as such. The DOT index is possible to be employed as a primary index for spatial objects. The proposed spatial join technique exploits the regularities in the moving patterns of space filling curves to divide a query region into a set of maximal sub-regions within which space filling curves traverse without interruption. Such division reduces the number of spatial transformations required to perform the spatial join and thus improves the performance of join processing. The experiments with the data sets of various distributions and sizes revealed that the proposed join technique is up to three times faster than the spatial join method based on the $R^*$-tree index.
In this article we address some system characteristics and challenging issues in developing Context-aware Middleware for Ubiquitous Computing. The functionalities of a Context-aware Middleware includes gathering context data from hardware/software sensors, reasoning and inferring high-level context data, and disseminating/delivering appropriate context data to interested applications/services. The Middleware should facilitate the query, aggregation, and discovery for the contexts, as well as facilities to specify their privacy policy. Following a formal context model using ontology would enable syntactic and semantic interoperability, and knowledge sharing between different domains. Moddleware should also provide different kinds of context classification mechanical as pluggable modules, including rules written in different types of logic (first order logic, description logic, temporal/spatial logic, fuzzy logic, etc.) as well as machine-learning mechanical (supervised and unsupervised classifiers). Different mechanisms have different power, expressiveness and decidability properties, and system developers can choose the appropriate mechanism that best meets the reasoning requirements of each context. And finally, to promote the context-trigger actions in application level, it is important to provide a uniform and platform-independent interface for applications to express their need for different context data without knowing how that data is acquired. The action could involve adapting to the new environment, notifying the user, communicating with another device to exchange information, or performing any other task.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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