최근 모바일 환경의 급속한 발달로 이동 중인 사용자의 위치에 기반한 다양한 서비스가 가능하게 되면서 모바일 기기에서 지도를 처리하는 모바일 소프트웨어의 개발이 증대되고 있다. 본 논문은 지도를 처리하는 모바일 소프트웨어에서 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소인 공간 인덱스를 효율적으로 구성하는 새로운 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 $AR^*$-tree는 기존의 $R^*$-tree를 변형하여 2차원 공간 데이터의 x축 및 y축에 면적 (a) 축을 추가하여 3차원 데이터를 저장한다. 그리고, 검색 시에도 면적 축에 대한 조건을 추가함으로써 작은 화면을 갖는 모바일 기기에서의 지도 가독성을 증대시키고 시간 효율성도 동시에 향상시킨다.
빅데이터가 다양한 가치를 만들어내기 시작하면서, 더 다양하면서도 막대한 량의 데이터를 수용할 수 있는 데이터베이스가 필요하게 되었다. 그래서 기존 RDBMS의 복잡도와 용량 한계를 극복하기 위한 목적으로 NoSQL 데이터베이스가 등장하게 되었고, 그 중 대표적으로 MongoDB가 많이 사용되며, 오픈 소스로 제공되고 있다. MongoDB에서 사용되는 B-트리 인덱스는 데이터양이 증가함에 따라 그 성능이 현저히 떨어진다. Fractal 트리 인덱스는 B-트리의 삽입 알고리즘을 개선하여 상당한 성능향상을 가능하게 한다. 이 논문에서는 MongoDB에서 B-트리 인덱스를 사용하는 경우와 Fractal 트리 인덱스를 사용하는 경우를 구별하여 그 성능을 비교해 본다.
최근 들어, 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 트리 생성 방법에 많은 관심이 집중되고 있다 그러나 대용량 데이터를 위한 대부분의 알고리즘은 일괄처리 방식으로 데이터를 처리하기 때문에 새로운 데이터가 추가되면 이 데이터를 반영한 결정 트리를 생성하기 위해 처음부터 트리를 다시 생성해야 하다. 이러한 재생성에 따른 비용문제에 보다 효율적인 접근 방법은 결정 트리를 순차적으로 생성하는 접근 방법이다. 대표적인 알고리즘으로 BOAT와 ITI를 들 수 있으며 이들 알고리즘은 수치형 데이터 처리를 위해 지역적 범주화를 이용한다. 그러나 범주화는 정렬된 형태의 수치형 데이터를 요구하기 때문에 대용량 데이터를 처리해야하는 상황에서 전체 데이터에 대해 한번만 정렬을 수행하는 전역적 범주화 기법이 모든 노드에서 매번 정렬을 수행하는 지역적 범주화보다 적합하다. 본 논문은 수치형 데이터 처리를 위해 전역적 범주화를 이용하여 생성된 트리를 효율적으로 재생성하는 순차적 트리 생성 방법을 제안한다. 새로운 데이터가 추가될 경우, 전역적 범주화에 기반 한 트리를 순차적으로 생성하기 위해서는 첫째, 이 새로운 데이터가 반영된 범주를 재생성해야 하며, 둘째, 범주 변화에 맞게 트리의 구조를 변화시켜야한다. 본 논문에서는 효율적인 범주 재생성을 위해 샘플 분할 포인트를 추출하고 이로부터 범주화를 수행하는 기법을 제안하며 범주 변화에 맞는 트리 구조 변화를 위해 신뢰구간과 트리 재구조화기법을 이용한다. 본 논문에서 피플 데이터베이스를 이용하여 기존의 지역적 범주화를 이용한 경우와 비교 실험하였다.
데이터 큐브는 다차원 데이터 분석 및 멀티레벨 데이터 분석에 많이 사용되고 있는 중요한 데이터 구조이다. 최근 데이터 스트림의 온라인 분석에 대한 수요가 증가하면서 스트림 큐브, Flow 큐브, S-큐브 등의 다양한 데이터 큐브 구조와 기법이 제안되었다. 그러나 기존 기법들은 데이터 큐브 생성 시 고비용이 요구되는 단점을 가지고 있어 효과적인 데이터 구조, 질의 방법 및 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 스트림 큐브 기법에서는 H-큐빙 기법을 사용하여 큐보이드를 선택하고, 계산된 셀들을 인기 패스에 있는 큐보이드들로 구성된 H-트리에 저장한다. 그러나 스트림 큐브 기법에서는 H-트리에 데이터를 비순차적으로 삽입하기 때문에 H-큐빙 기법을 사용하여 질의를 처리할 때 제한성을 갖고 있다. 본 논문에서는 데이터의 트리 구조의 각 층에 대한 인덱스를 구축하여 스트림 데이터에 대한 빠른 삽입 연산을 지원하는 $H^*$-tree 구조와, popular-path에 존재하지 않는 큐보이드를 빨리 계산하여 스트림 데이터에 대한 빠른 애드 혹 질의 응답을 지원하는 $H^*$-cubing 기법을 제안한다. 성능평가를 통하여 제안한 $H^*$-tree 기법은 보다 적은 큐브 구축 시간을 지원하며, $H^*$-cubing 기법이 stream cube 기법보다 빠른 애드 혹질의 응답 시간을 소요하며, 보다 적은메모리를 사용함을 보여준다.
Bulk-loading an R-tree can be a good approach to build an efficient one. However, it takes a lot of time to bulk-load an R-tree for huge amount of data. In this paper, we propose a parallel R-tree construction scheme based on a Hadoop framework. The proposed scheme divides the data set into a number of partitions for which local R-trees are built in parallel via Map-Reduce operations. Then the local R-trees are merged into an global R-tree that covers the whole data set. While generating the partitions, it considers the spatial distribution of the data into account so that each partition has nearly equal amounts of data. Therefore, the proposed scheme gives an efficient index structure while reducing the construction time. Experimental tests show that the proposed scheme builds an R-tree more efficiently than the existing approaches.
KD-Tree에서 NNS의 구현은 다차원 데이터를 다루는 응용 프로그램에서 필수적이다. 본 논문에서는 자료구조의 동시 수정, 검색이 일어나는 멀티스레드 상황에서 NNS를 지원하는 고성능 Lock-Free KD-Tree인 HD-Tree를 제안한다. HD-Tree는 동기화에 사용되는 노드 수를 최소화하고, 사용하는 원자 연산자의 수를 감소시켜 성능을 개선하였다. 실험 결과 HD-Tree는 8코어 16스레드의 멀티코어 시스템에서 기존의 NNS보다 성능이 최대 95% 향상되었고, 삽입/삭제연산은 코어보다 스레드가 많은 상황에서 기존 알고리즘보다 최대 15%향상된 성능을 보여준다.
Jong-Su, Yim;Dong-Hyeon, Kim;Chi-Ung, Ko;Dong-Geun, Kim;Hyung-Ju, Cho
한국컴퓨터정보학회논문지
/
제28권2호
/
pp.99-110
/
2023
논문은 LiDAR 점군 데이터를 사용하여 흉고 직경과 수고를 예측하는 ForestLi 시스템을 제안한다. ForestLi 시스템이 LiDAR 점군 데이터를 처리하는 과정은 다음과 같이 여러 단계로 진행된다. 다운샘플링, 이상점 제거, 지표면 분할, 지표면 정규화, 수간 추출, 개체목 분할, 흉고 직경 측정, 수고 측정. LiDAR 점군 데이터를 처리하는 상용 시스템 LiDAR360은 하측 식생과 개체목 분할 오류를 사용자가 직접 수정해야 한다. ForestLi 시스템은 하측 식생에 해당하는 LiDAR 점군 데이터를 자동으로 제거한다. 결과적으로 ForestLi 시스템이 LiDAR360보다 전체 수행시간을 줄이고, 흉고 직경과 수고 예측의 정확성을 높였다. 실험을 통해서 제안된 ForestLi가 LiDAR360 시스템보다 흉고 직경과 수고 측정의 정확성과 전체 실행시간 측면에서 우수하다는 것을 보여주었다.
본 연구에서는 GIS 응용에서 이동객체의 궤적을 인덱싱하기 위해 기존에 제안되었던 TB(Trajectory-Bundle)-트리의 성능을 개선시킬 수 있는 연결테이블(LinkTable:L-Table) 기반의 확장된 TB-트리(L-Table TB-Tree:LTB-Tree)를 제안하고 아울러 제안하는 색인기법의 성능평가를 위해 다음과 같은 사항을 고려한다. 첫째, 기존의 R*-트리, TB-트리, 그리고 제안하는 LTB-트리를 성능평가 대상으로 선정한다. 둘째, 실험 데이타 집합으로는 랜덤 데이타 집합 및 실제 데이타 집합을 이용한다. 셋째, 시스템의 가용 메모리의 제약을 고려해 메모리 버퍼 크기에 따른 성능평가를 수행한다. 넷째, 다양한 데이타 분포도를 가지고 있는 실험 데이타를 이용하여 성능평가를 수행한다. 마지막으로 삽입성능 및 검색성능(궤적질의 및 영역질의)을 평가한다. 성능평가를 분석한 결과, 제안하는 색인기법이 기존의 색인기법들에 비해 삽입과 궤적질의의 검색 측면에서 더 우수함을 보인다.
Decision tree is one of the most effective and widely used methods for building classification model. Researchers from various disciplines such as statistics, machine teaming, pattern recognition, and data mining have considered the decision tree method as an effective solution to their field problems. In this paper, an application of decision tree method to classify the faults of induction motors is proposed. The original data from experiment is dealt with feature calculation to get the useful information as attributes. These data are then assigned the classes which are based on our experience before becoming data inputs for decision tree. The total 9 classes are defined. An implementation of decision tree written in Matlab is used for four data sets with good performance results
Communications for Statistical Applications and Methods
/
제16권6호
/
pp.959-969
/
2009
결정나무는 데이터마이닝에서 데이터를 분류하는 기법으로 가장 많이 사용되고 있으며, 데이터 탐색 소프트웨어 DAVIS에서는 동적 기능을 사용하여 데이터 시각화를 하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 동적 데이터 분석의 기본 원리와 이를 결정나무에 적용하는 방법을 소개하고, 생성되는 동적 결정나무의 효율성과 유용성을 실제 데이터를 사용하여 분석한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.