In a relational database environment, partitioning of data is directly concerned with the amount of data that needs to be required in a query or transaction. In this paper, we consider non-overlapping, vertical partitioning. Vertical partitioning algorithm in this paper is composed of two phases. In phase 1, we cluster the attributes with zero-one integer program that maximize affinity among attributes. The result of phase 1 is called 'Initial Fragments'. In phase 2, we modify Initial Fragments that is not directly considered by cost factors, making use of a transaction-based partitioning method. A transaction-based partitioning method is partitioning attributes according to a set of transactions. In this phase we select logical accesses which needs to be required in a transaction as comparison criteria. In phase 2, proposed algorithm consider only small number of modification of Initial Fragments in phase 1. This algorithm is so insensible to number of transactions and of attributes that it can applied to relatively large problems easily.
It is important to minimize the number of disk accesses which is necessary to transfer data in disk into main memory when processing transactions in physical database design. A vertical file partitioning method is used to reduce the number of disk accesses by partitioning relations vertically and accessing only necessay fragments. In this paper, SOFM(Self-Organizing Feature Maps) network is used to solve vertical partitioning problems. This paper shows that SOFM network is efficient in solving vertical partitioning problem by comparing approximate solution of SOFM network with optimal solution of N-ary branch and bound method. And this paper presents a heuristic algorithm for allocating duplicate attributes to vertically partitioned fragments. As branch and bound method requires particularly much computing time to solve large-sized problems, it is shown that SOFM network is able to overcome this limitation of branch and bound method and solve large-sized problems efficiently in a short time.
사용자의 질의 요청을 보다 빨리 지원하고 시스템 전체 처리량을 증가시키기 위한 하나의 방법으로 데이터 스키마의 수직 분할 문제가 많이 연구되어 왔다. 수직 분할의 대표적인 응 용 예로는 중앙 집중 시스템에서의 파일 분할, 분산 데이터베이스에서의 데이터 분산, 메모 리 계층사이의 데이터 분할 등이 있다. 일반적으로 수직 분할 알고리즘은 모든 유용한 단편 들의 생성과 임의 분할 지원 등의 두가지 기능을 효율적으로 지원할 수 있어야 한다. 그러 나, 기존의 제안된 방법들은 대부분 첫 번째 기능에 중점을 두고 있어 임의 분할 기능을 지 원하는데 많은 제한이 있다. 그리고 수직 분할 알고리즘에서 데이터 속성들이 포함될 단편 을 결정할 때 기본적으로 모호성 문제를 가지고 있기 때문에 이에 대한 효과적인 처리가 필 요하다. 본 논문에서는 퍼지 이론에 기반한 효율적인 수직 $\alpha$-분할 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 퍼지 그래프 이론을 바탕으로 수직 분할에서의 모호성 문제를 해결하여 복잡한 수학적 계산 없이 모든 유용한 단편들을 생성할 수 있다. 또한, 범용 임의 분할 기능도 효과 적으로 지원할 수 있다.
In this paper, a 0-1 integer programming model for solving vertical partitioning problem minimizing the number of disk accesses is formulated and a branch-and-bound method is used to solve the binary vertical partitioning problem. In relational databases, the number of disk accesses depends on the amount of data transferred from disk to main memory for processing the transactions. Vertical partitioning of the relation can often result in a decrease in the number of disk accesses, since not all attributes in a tuple are required by each transactions. The algorithm is illustrated with numerical examples and is shown to be computationally efficient. Numerical experiments reveal that the proposed method is more effective in reducing access costs than the existing algorithms.
This paper addresses the vertical class fragmentation in distributed object-oriented databases. In the proposed vertical fragmentation, after producing the attribute fragment by partitioning attributes, then the method fragment is produced by gathering methods referring the attribute in each fragment. For partitioning attributes, we define query access matrix(QAM) and method access matrix(MAM) to express attributes that method refers, and extend QAM, MAM and attribute usage matrix(AUM) to universal class environment for representing relationship among other classes through class hierarchy and class composite hierarchy.
In relational databases the number of disk accesses depends on the amount of data transferred from disk to main memory for processing the transactions. N-ary vertical partitioning of the relation can often result in a decrease in the number of disk accesses, since not all attributes in a tuple are required by each transactions. In this paper, a 0-1 integer programming model for solving n-ary vertical partitioning problem minimizing the number of disk accesses is formulated and a branch-and-bound method is used to solve it. A preprocessing procedure reducing the number of variables is presented. The algorithm is illustrated with numerical examples and is shown to be computationally efficient. Numerical experiments reveal that the proposed method is more effective in reducing access costs than the existing algorithms.
벽면비등 모델로 열분배모델을 채택하는 CFD 스케일의 전산해석코드는 저압 조건에서 미포화비등 발생 시 2상유동 변수의 해석 정확도가 낮은 것으로 알려진다. 본 연구에서는 열분배모델을 기반으로 벽면비등 현상을 예측하는 열수력 기기해석코드인 CUPID 코드를 이용하여 수직상향류 미포화비등 실험을 해석하였다. 10 bar 이상의 고압 조건에서는 CUPID 코드의 기포율 예측 정확도가 높았으나, 대기압 주변의 저압 조건에서는 기포율 분포에 대한 해석결과가 실험결과와 큰 차이를 보였다. 따라서 열분배모델 내 주요 인자에 사용되는 부모델에 대한 민감도 분석을 수행하였으며, 저압 조건 미포화비등 예측에 적합한 최적 부모델 조합을 선정하였다. 또한, 열분배모델 내 주요 인자 중 하나인 K-인자가 기포율에 미치는 영향을 평가하였다.
Image coding based on a fractal theory of iterated transformations presents highly compressed image. In this paper, we compress image using the partitioning method which devides image adaptively in horizon and vertical axis. This method can encode image more compactly than the quadtree partitioning method. The maximum range size can be selected as $32{\times}32$ blocks and the minimum size can be $4{\times}4$ blocks. And the domain size is twice as many as the range size.
본 논문에서는 웜홀 스위칭 방식을 이용하는 메쉬 구조를 갖는 네트워크에서 경로를 기반으로 하는 효율적인 다중전송 알고리즘을 제안한다. 제안한 다중전송 알고리즘은 웜홀 스위칭 방식의 경로 기반 다중전송이 갖는 특성을 이용하고, 종래의 하나의 해밀톤 경로만 이용한 알고리즘의 단점을 극복한다. 제안한 다중전송 알고리즘은 2개의 각 가상채널에 해밀톤 경로를 사용하여 다중전송 메시지가 트래픽의 양에 따라 임의의 해밀톤 경로를 선택하여 전송하기 때문에 기존의 단일 해밀톤 경로를 사용한 방법보다 링크를 보다 효율적으로 사용하여 전반적인 성능을 향상시킨다. 그리곤 본 논문에서 제안한 다중전송 알고리즘이 교착 상태가 없음을 증명하고 기존의 방법에 비해서 약 15∼20%의 성능 향상을 보임을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
비기상 에코뿐만 아니라 강수와 같은 산란 효과가 큰 기상 에코는 윈드프로파일러 바람 자료의 오류를 유발한다. 강우 상황에서 윈드프로파일러의 도플러 스펙트럼에는 강우 신호와 대기 신호가 모두 첨두로 나타난다. 낙하하는 강우 입자에 의해서 강우 신호의 시선 속도가 매우 크게 나타난다. 강우에 의해 오염된 시선 속도는 수평 바람 벡터의 정확도를 낮추고 부정확한 기상 분석을 초래한다. 본 연구에서는 윈드프로파일러의 원시 데이터를 처리하는 알고리즘을 개발하였고, 강우 환경에서 도플러 스펙트럼에 대한 이중 첨두를 분리하여 강우 신호와 대기 신호를 구분하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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