• 호남수학학술지
• /
• 제38권4호
• /
• pp.833-847
• /
• 2016

We are interested in the problem of finding the Hausdorff distance between two objects in ${\mathbb{R}}^2$, or in ${\mathbb{R}}^3$. In this paper, we develop an algorithm for computing the Hausdorff distance between two ellipses in ${\mathbb{R}}^3$. Our algorithm is mainly based on computing the distance between a point $u{\in}{\mathbb{R}}^3$ and a standard ellipse $E_s$, equipped with a pruning technique. This algorithm requires O(log M) operations, compared with O(M) operations for a direct method, to achieve a comparable accuracy. We give an example,and observe that the computational cost needed by our algorithm is only O(log M).

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
• /
• pp.260-262
• /
• 2004

Spatial database system provides many query types and most of them are required frequent disk I/O and much CPU time. k-NN search is to find k-th closest object from the query point and up to now, several k-NN search methods have been proposed. Among these, MINMAX distance method has an aim not to visit unnecessary node by applying pruning technique. But this method access more disk than necessary while pruning unnecessary node. In this paper, we propose new k-NN search algorithm based on density of object. With this method, we predict the radius to be expected to contain k-NN object using density of data set and search those objects within this radius and then adjust radius if failed. Experimental results show that this method outperforms the previous MINMAX distance method. This algorithm visit fewer disks than MINMAX method by the factor of maximum $22\%\;and\;average\;6\%.$

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제2권6호
• /
• pp.280-298
• /
• 2008

For efficient content-based image retrieval, diverse visual features such as color, texture, and shape have been widely used. In the case of leaf images, further improvement can be achieved based on the following observations. Most plants have unique shape of leaves that consist of one or more blades. Hence, blade-based matching can be more efficient than whole shape-based matching since the number and shape of blades are very effective to filtering out dissimilar leaves. Guaranteeing rotational invariance is critical for matching accuracy. In this paper, we propose a new shape representation, indexing and matching scheme for leaf image retrieval. For leaf shape representation, we generated a distance curve that is a sequence of distances between the leaf’s center and all the contour points. For matching, we developed a blade-based matching algorithm called rotation invariant - partial dynamic time warping (RI-PDTW). To speed up the matching, we suggest two additional techniques: i) priority queue-based pruning of unnecessary blade sequences for rotational invariance, and ii) lower bound-based pruning of unnecessary partial dynamic time warping (PDTW) calculations. We implemented a prototype system on the GEMINI framework [1][2]. Using experimental results, we showed that our scheme achieves excellent performance compared to competitive schemes.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.59-70
• /
• 2003

공간 데이터베이스 관리시스템에서 제공하는 공간 질의는 많은 디스크 참조와 CPU 처리시간을 필요로 한다. 이 중에서 k-최근접 질의는 많은 디스크 참조를 요구하는 질의로써 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔다. 트리 구조의 색인을 사용하는 k-최근접 질의 처리방법은 조건을 만족하지 않는 노드를 가지치기 기법을 사용하여 노드 방문횟수를 줄인다. 그러나 이 방법은 가지치기 과정에서 불필요한 디스크 참고가 발생하여 성능을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 가지치기 기법 대신 주어진 k개의 최근접 객체가 존재할 영역을 미리 예측함으로써 디스크 참조횟수를 줄이는 방법을 제시한다. 이 영역을 예측하기 위해서 본 연구에서는 데이터 분포에 대한 밀도를 이용하였다. 실험에 의하면 이러한 방법은 기존의 가지치기 기법을 이용한 방법에 비해서 최고 22%,평균 7% 정도의 디스크 참조횟수의 감소 효과가 있음을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제34권1호
• /
• pp.70-83
• /
• 2007

대부분의 스카이라인 질의에 대한 연구는 정적인 데이타에 관하여 이루어지고 있다. 하지만, 모바일 응용환경의 발전에 따라 이동객체에 대한 연속적인 스카이라인 질의에 대한 필요성이 증대되고 있다. 연속적인 스카이라인 질의를 처리하기 위하여 4단계 스카이라인 영역 결정 기법이 최근 제안되었지만, 이 기법은 스카이라인 영역 계산 비용이 크므로 대량의 데이타 객체에 대해서는 사용되기 힘든 문제점이 있다. 이 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 먼저 4단계 영역 결정 기법에 대해서 이론적으로 분석하고, 이를 바탕으로 4 단계 영역 결정 기법을 위한 점진적인 스카이라인 영역 결정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 거리 기반 가지치기와 영역 결정 선분의 범위 축소 기법을 이용하여 기존 기법의 스카이라인 영역결정 비용을 효율적으로 감소시킨다. 본 논문은 다양한 성능 시험을 통하여 제안된 기법의 효율성을 증명한다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제16권2호
• /
• pp.406-420
• /
• 2020

In order to make up the deficiencies of the existing research results which cannot effectively deal with the nearest neighbor query based on the line segments in obstacle space, the k nearest neighbor query method of line segment in obstacle space is proposed and the STA_OLkNN algorithm under the circumstance of static obstacle data set is put forward. The query process is divided into two stages, including the filtering process and refining process. In the filtration process, according to the properties of the line segment Voronoi diagram, the corresponding pruning rules are proposed and the filtering algorithm is presented. In the refining process, according to the relationship of the position between the line segments, the corresponding distance expression method is put forward and the final result is obtained by comparing the distance. Theoretical research and experimental results show that the proposed algorithm can effectively deal with the problem of k nearest neighbor query of the line segment in the obstacle environment.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.157-162
• /
• 2011

이 논문에서는 추상 그래프 기반의 경로 탐색 알고리즘에서 탐색된 경로의 비용이 증가하는 문제점을 보완하기 위해 탐색 영역 확장 기법들을 제안한다. 제안하는 기법들은 버퍼링 셀을 추출하여 유효 셀과 함께 탐색 영역으로 설정하는 기법으로, 단순 버퍼링 기법, 속력 제한 버퍼링 기법, 거리제한 버퍼링 기법을 제안하고 성능 평가하였다. 단순 버퍼링 기법은 유효 셀의 인접 셀들을 버퍼링 셀로 추출하며, 속력 제한 버퍼링 기법과 거리 제한 버퍼링 기법은 단순 버퍼링 기법을 통해 추출된 버퍼링 셀을 속력과 거리에 대해 제한하여 임계값을 미치지 못하는 버퍼링 셀을 제외하는 기법이다. 성능 평가 결과 탐색 영역을 확장함으로써 탐색된 경로의 비용을 줄일 수 있었다. 제안한 기법은 경로탐색, 물류관리 등 텔레매틱스 응용 서비스의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제24권10호
• /
• pp.79-89
• /
• 2019

본 연구에서는 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 검색을 위한 효율적인 FANS(k-FArthest Neighbor Search) 알고리즘을 제안한다. 양의 정수 k, 질의 객체 q, 일련의 데이터 객체 집합 P가 주어지면, k-최원접 이웃 질의는 질의 객체 q에서 가장 멀리 있는 k개의 데이터 객체를 찾는다. 데이터베이스 분야에서 대부분의 연구는 k-최근접 이웃 질의에 중점을 두고 있어서, k-최원접 이웃 질의라는 중요한 근접 질의유형은 별다른 관심을 받지 못했다. 이 논문에서는 도로 네트워크에서 가장 멀리 있는 이웃을 찾는 문제를 다룬다. 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 질의를 처리하는 연구는 거의 없었다. 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 질의를 처리해야 하는 문제는 최단 경로 거리를 계산하는 횟수를 줄이는 것인데, 이는 도로 네트워크와 유클리드 공간의 질의 처리에서 가장 중요한 차이다. 질의 객체와 데이터 객체 사이의 최단 경로 거리에 대한 중복 계산을 줄이기 위하여 공유 계산 전략을 사용한다. 질의 객체에서 데이터 세그먼트까지 최대 거리를 기반으로 효과적으로 후보군을 제거하는 방법은 제시한다. 마지막으로 실제 도로 지도를 사용한 광범위한 실험을 통해 제시된 방법의 효율성과 확장성을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제34권5호
• /
• pp.409-419
• /
• 2007

허밍을 통한 유사 검색 질의가 주어질 때 효과적으로 음악 데이타베이스를 검색하는 시스템에 대한 연구는 다양한 방향으로 진행되어 왔다. 최근에는 음악 데이타베이스와 허밍 질의를 시계열 데이터로 변환하여 시계열 데이타의 유사 검색과 관련하여 제안되어 왔던 여러 가지 거리 척도(distance measure)나 인덱싱 기법등을 적용하여 효과적으로 질의를 처리하려는 시도가 계속 되고 있다. 허밍 질의의 특성을 고려하여 균일 스케일링(Uniform Scaling)과 동적 프로그래밍을 사용한 타임 워핑(Dynamic Time Warping)을 함께 고려한 스케일드 앤 워프트 매칭(Scaled and Warped Matching) 거리를 사용하여 효과적인 유사 검색을 하는 방법은 가장 최근 제시된 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 허밍을 통한 유사 검색 시스템인 Humming BIRD(Humming Based sImilaR miDimusic retrieval system)를 제안하고 구현하였다. 슬라이딩 윈도우를 사용하여 음악의 임의의 부분에 대한 허밍 질의를 처리할 수 있도록 하였으며 더 효율적으로 검색하기 위해 이전의 균일 스케일링을 변형하여 중심을 일치시킨(center-aligned) 균일 스케일링을 제안하고 이와 타임 워핑을 결합한 형태의 스케일드 앤워프트 매칭을 제안하였다. 이 거리의 좀 더 타이트한 하한을 계산하는 하계 함수를 사용하여 탐색 공간(search space)을 효과적으로 줄여 더 빠르고 효과적인 유사 검색을 가능하도록 하였다. 마지막으로 실험을 통해 개선된 스케일드 앤 워프트 매칭이 이전에 비해 같은 검객 결과를 얻으면서도 효과적으로 검색함을 탐색 공간을 줄이는 가지치기 성능을 비교함으로써 보였다.