The nearest neighbor query is an important operation widely used in multimedia databases for finding the object that is most similar to a given query object. Most of techniques for processing nearest neighbor queries employ multidimensional indexes for effective indexing of objects. However, the performance of previous multidimensional indexes, which use N-dimensional rectangles or spheres for representing the capsule of the object cluster, deteriorates seriously as the number of dimensions gets higher. This paper proposes a new index structure based singular value decomposition resolving this problem and the query processing method using it. We also verify the superiority of our approach through performance evaluation by performing extensive experiments.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.2
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pp.331-339
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2017
This paper proposes a thread pool management technique of an websocket server that is applicable to embedded systems. WebSocket is a proposed technique for consisting a dynamic web, and is constructed using HTML5 and jQuery. Various studies have been progressing to construct a dynamic web by Apache, Oracle and etc. Previous web service systems require high-capacity, high-performance hardware specifications and are not suitable for embedded systems. The node.js which is consist of HTML5 and jQuery is a typical websocket server which is made by open sources, and is a java script based web application which is composed of a single thread. The node.js has a limitation on the performance for processing a high velocity data on the embedded system. We make up a multi-thread based websoket server which can solve the mentioned problem. The thread pool is managed by a bit register and suitable for embedded systems. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we uses JMeter that is a network test tool.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.4C
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pp.321-328
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2012
The Mobile device like smart phone is a small computing device and easy to carry around. The Mobile devices are wildly being used as desktop personal computer and can served individual services. Because of compatibility of applications working on mobile devices are not good, so developer need to develop it that match changes in platform fetures. In this paper, we design and implementate ubiquitous healthcare monitoring system that can be runs on many different platforms using HTML5 as a standard web development language and jQuery as a javascript library. Ubiquitous healthcare monitoring system is runs on on many different platforms like mobile platforms and desktop web browsers.
Park Dong-Joo;Park Sangwon;Chung Tae-Sun;Lee Sang-Won
The KIPS Transactions:PartD
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v.12D
no.5
s.101
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pp.673-682
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2005
Distance browsing queries, namely k-nearest neighbor queries, are the most important queries in spatial database applications, e.g., Geographic Information Systems(GISs). Recently, GIS applications trends to extend themselves toward wide multi-user environments such as the Web. Since many techniques for such queries, where Hjaltason and Samet's algorithm is the most efficient one, were optimized for only one query, we need to complement them suitable for multi-user environments. It can be a good approach that we store many individual query results in a cache, i.e., query result caching and reuse them in evaluating incoming queries, j.e., query result matching. In this paper, we propose a complementary Hjaltason and Samet's algerian capable of reusing previous query results in a cache for answering distance browsing queries in multi-user GIS environments. Our experimental results conform the efficiency of our approach.
Kim, Jeong Joon;Kang, Jeong Jin;Rothwell, Edward J.;Lee, Ki Young
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.5
no.2
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pp.1-4
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2013
With the recent development of the ubiquitous computing technology, there are increasing interest and research in technologies such as sensors and RFID related to information recognition and location positioning in various ubiquitous fields. Especially, RTLS (Real-Time Locating Services) dealing with spatio-temporal data is emerging as a promising technology. For these reasons, the ISO/IEC published RTLS standard specification for compatibility and interoperability in RTLS. Therefore, in this paper, we designed and implemented Spatio-temporal Query Processing Systems for efficiently managing and searching the incoming Spatio-temporal data stream of moving objects. Spatio-temporal Query Processing Systems's spatio-temporal middleware maintains interoperability among heterogeneous devices and guarantees data integrity in query processing through real time processing of unceasing spatio-temporal data streams and two way synchronization of spatio-temporal DBMSs. Web Server uses the SOAP(Simple Object Access Protocol) message between client and server for interoperability and translates client's SOAP message into CQL(Continuous Query Language) of the spatio-temporal middleware.
Huang, Chester S.J.;Yang, Stephen J.H.;Su, Addison Y.S.
ETRI Journal
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v.34
no.4
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pp.591-601
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2012
Unstructured peer-to-peer (p2p) networks usually employ flooding search algorithms to locate resources. However, these algorithms often require a large storage overhead or generate massive network traffic. To address this issue, previous researchers explored the possibility of building efficient p2p networks by clustering peers into communities based on their social relationships, creating social-like p2p networks. This study proposes a social relationship p2p network that uses a measure based on Hebbian theory to create a social relation weight. The contribution of the study is twofold. First, using the social relation weight, the query peer stores and searches for the appropriate response peers in social-like p2p networks. Second, this study designs a novel knowledge index mechanism that dynamically adapts social relationship p2p networks. The results show that the proposed social relationship p2p network improves search performance significantly, compared with existing approaches.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.10C
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pp.990-999
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2007
In this paper, we propose the region-based image retrieval method using JSEG which is a method for unsupervised segmentation of color-texture regions. JSEG is an algorithm that discretizes an image by color classification, makes the J-image by applying a region to window mask, and then segments the image by using a region growing and merging. The segmented image from JSEG is given to a user as the query image, and a user can select a few segmented regions as the query region. After finding the MBR of regions selected by user query and generating the multiple window masks based on the center point of MBR, we extract the feature vectors from selected regions. We use the accumulated histogram as the global descriptor for performance comparison of extracted feature vectors in each method. Our approach fast and accurately supplies the relevant images for the given query, as the feature vectors extracted from specific regions and global regions are simultaneously applied to image retrieval. Experimental evidence suggests that our algorithm outperforms the recent image-based methods for image indexing and retrieval.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.5
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pp.429-437
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2022
Recently, the demand for a QA (Question Answering) system for human-machine communication has increased. Among the QA systems, a closed domain QA system that can handle spatial-related questions is called GeoQA. In this study, a new type of graph database, LPG (Labeled Property Graph) was used to overcome the limitations of the RDF (Resource Description Framework) based database, which was mainly used in the GeoQA field. In addition, GraphQL (Graph Query Language), an API-type query language, is introduced to address the fact that the LPG query language is not standardized and the GeoQA system may depend on specific products. In this study, database was built so that answers could be retrieved when spatial-related questions were entered. Each data was obtained from the national spatial information portal and local data open service. The spatial relationships between each spatial objects were calculated in advance and stored in edge form. The user's questions were first converted to GraphQL through FOL (First Order Logic) format and delivered to the database through the GraphQL server. The LPG used in the experiment is Neo4j, the graph database that currently has the highest market share, and some of the built-in functions and QGIS were used for spatial calculations. As a result of building the system, it was confirmed that the user's question could be transformed, processed through the Apollo GraphQL server, and an appropriate answer could be obtained from the database.
Understanding complex relationships among heterogeneous biological data is one of the fundamental goals in biology. In most cases, diverse biological data are stored in relational databases, such as MySQL and Oracle, which store data in multiple tables and then infer relationships by multiple-join statements. Recently, a new type of database, called the graph-based database, was developed to natively represent various kinds of complex relationships, and it is widely used among computer science communities and IT industries. Here, we demonstrate the feasibility of using a graph-based database for complex biological relationships by comparing the performance between MySQL and Neo4j, one of the most widely used graph databases. We collected various biological data (protein-protein interaction, drug-target, gene-disease, etc.) from several existing sources, removed duplicate and redundant data, and finally constructed a graph database containing 114,550 nodes and 82,674,321 relationships. When we tested the query execution performance of MySQL versus Neo4j, we found that Neo4j outperformed MySQL in all cases. While Neo4j exhibited a very fast response for various queries, MySQL exhibited latent or unfinished responses for complex queries with multiple-join statements. These results show that using graph-based databases, such as Neo4j, is an efficient way to store complex biological relationships. Moreover, querying a graph database in diverse ways has the potential to reveal novel relationships among heterogeneous biological data.
In this paper, we present the concept of generalization in constructing windows for subsequence matching and propose a new subsequence matching method. GeneralMatch, based on the generalization. The earlier work of Faloutsos et al.(FRM in short) causes a lot of false alarms due to lack of the point-filtering effect. DualMatch, which has been proposed by the authors, improves performance significantly over FRM by exploiting the point filtering effect, but it has the problem of having a smaller maximum window size (half that FRM) given the minimum query length. GeneralMatch, an improvement of DualMatch, offers advantages of both methods: it can use large windows like FRM and, at the same time, can exploit the point-filtering effect like DualMatch. GeneralMatch divides data sequences into J-sliding windows (generalized sliding windows) and the query sequence into J-disjoint windows (generalized disjoint windows). We formally prove that our GeneralMatch is correct, i.e., it incurs no false dismissal. We also prove that, given the minimum query length, there is a maximum bound of the window size to guarantee correctness of GeneralMatch. We then propose a method of determining the value of J that minimizes the number of page accesses, Experimental results for real stock data show that, for low selectivities ($10^{-6}~10^{-4}$), GeneralMatch improves performance by 114% over DualMatch and by 998% iver FRM on the average; for high selectivities ($10^{-6}~10^{-4}$), by 46% over DualMatch and by 65% over FRM on the average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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