• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제14권12호
• /
• pp.1591-1600
• /
• 2011

The skyline of a multidimensional data set is the maximal subset whose elements are not dominated by other elements of the set. Skyline computation is considered to be very useful for a decision making system that deals with multidimensional data analyses. Recently, a great deal of interests has been shown to improve the performance of skyline computation algorithms. In order to speedup, the number of comparisons between data elements should be reduced. In this paper, we propose a filter lining scheme to accomplish such objectives. The scheme divides the multidimensional data space into angle-based partitions, and places a filter for each partition, and then connects them together in order to establish the final filter line. The filter line can be used to eliminate data, that are not part of the skyline, from the original data set in the preprocessing stage. The filter line is adaptively improved during the data scanning stage. In addition, skylines are computed for each remaining data partition, and are then merged to form the final skyline. Our scheme is an improvement of the previously reported simple preprocessing scheme using simple filters. The performance of the scheme is shown by experiments.

• 응용통계연구
• /
• 제28권6호
• /
• pp.1171-1180
• /
• 2015

다차원척도법(multidimensional scaling)이란 개체간의 비유사성을 저차원 공간에 기하적으로 나타내려는 다변량 분석의 그래프적 기법이다. 일반적으로 다차원척도법은 계량형 다차원척도법과 비계량형 다차원척도법으로 분류할 수 있는데, 계량형 다차원척도법은 양적자료에 적용하게 된다. 그러나 이를 통해서는 개체들에 대한 군집화 정보만을 파악할 수 있으며, 개별 군집의 특징을 파악하기 위해서는 가상점(pseudo-points)을 활용한 변수들의 정보에 대한 추가적인 표현이 요구된다. 이러한 이유로 Gower (1992)는 연속형 변수에 대한 가상점들의 궤적을 표현함으로서 계량형 다차원척도법의 공간 상에 변수 정보를 나타내는 '대체법(replacement method)'을 제안한 바 있다. 그러나 이진수 자료는 계량형 다차원척도법을 적용할 수 있음에도 불구하고 대체법을 적용하면 가상점의 궤적을 표현할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 이진수 자료에 대한 다차원척도법의 공간 상에 가상점을 이용하여 변수 정보를 표현하는 '분할법(partition method)'을 제안하려한다. 분할법은 0과 1의 비율을 모두 고려하여 가상점을 결정한다. 따라서 분할법에 의한 가상점을 활용한 계량형 다차원척도법을 통해 이진수 자료에서 변수와 개체간의 관계를 파악할 수 있게 해준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권10호
• /
• pp.5244-5259
• /
• 2019

With the continuous development of LBS (Location Based Service) applications, privacy protection has become an urgent problem to be solved. Differential privacy technology is based on strict mathematical theory that provides strong privacy guarantees where it supposes that the attacker has the worst-case background knowledge and that knowledge has been applied to different research directions such as data query, release, and mining. The difficulty of this research is how to ensure data availability while protecting privacy. Spatial multidimensional data are usually released by partitioning the domain into disjointed subsets, then generating a hierarchical index. The traditional data-dependent partition methods need to allocate a part of the privacy budgets for the partitioning process and split the budget among all the steps, which is inefficient. To address such issues, a novel two-step partition algorithm is proposed. First, we partition the original dataset into fixed grids, inject noise and synthesize a dataset according to the noisy count. Second, we perform IH-Tree (Improved H-Tree) partition on the synthetic dataset and use the resulting partition keys to split the original dataset. The algorithm can save the privacy budget allocated to the partitioning process and obtain a more accurate release. The algorithm has been tested on three real-world datasets and compares the accuracy with the state-of-the-art algorithms. The experimental results show that the relative errors of the range query are considerably reduced, especially on the large scale dataset.

• East Asian mathematical journal
• /
• 제28권1호
• /
• pp.101-107
• /
• 2012

For each dimension exceeds 1, determining the number of multi-dimensional partitions of a positive integer is an open question in combinatorial number theory. For n ${\leq}$ 14 and d ${\geq}$ 1 we derive a formula for the function ${\wp}_d(n)$ where ${\wp}_d(n)$ denotes the number of partitions of n arranged on a d-dimensional space. We also give an another definition of the d-dimensional partitions using the union of finite number of divisor sets of integers.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제29권5호
• /
• pp.367-380
• /
• 2002

최근 공간 데이타 분석, 영상 분석 등과 같은 대용량 데이타를 관리하는 다양한 응용 업무들이 증가함에 따라, 대용량의 데이타베이스를 위한 클러스터링 기법이 많이 연구되고 있다. 그 중에서도 계층 클러스터링 기법은 데이타베이스의 계층 분할을 표현하는 계층 트리를 생성하고 이를 이용하여 효율적인 클러스터링을 수행하는 방법으로서, 지금까지는 주로 트리를 하위 계층으로부터 상위 계층으로 생성해 가는 상향식(bottom-up) 계층 클러스터링 기법들이 연구되었다. 이러한 상향식 클러스터링 방법은 트리를 생성하기 위하여 전체 데이타베이스를 한 번 이상 액세스하여야 할 뿐만 아니라, 하위 계층에서부터 검색을 시작하기 때문에 트리의 많은 부분을 검색하여야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대부분의 데이타베이스 응용에서 이미 유지하고 있는 다차원 색인을 이용하여 클러스터링을 수행하는 새로운 하향식(top-down) 계층 클러스터링 기법을 제안한다. 일반적으로 다차원 색인에서는 가까운 객체들이 동일한 (혹은 인접한) 페이지에 저장될 가능성이 큰 클러스터링 성질을 가진다. 이러한 다차원 색인의 클러스터링 성질을 사용하면 각 객체들간의 거리를 일일이 계산하지 않고도 이웃한 객체들을 식별할 수 있다. 우선 객체들의 밀도에 기반하여 클러스터를 정형적으로 정의한다. 이를 위하여, 객체를 포함하는 영역의 밀도를 이용한 영역 대조 분할(region contrast partition) 개념을 사용한다. 또, 클러스터링 알고리즘에서의 빠른 검색을 위하여 분기 한정(branch-and-bound) 알고리즘을 사용하며, 여기서의 한계값(bound)을 제안하고 이의 정확성을 이론적으로 증명한다. 실험 결과, 제안한 방법은 상향식 계층 클러스터링 방법인 BIRCH와 비교하여, 정확성 측면에서 우수하거나 유사한 것으로 나타났으며, 데이타 페이지 액세스 횟수를 데이타베이스 크기에 따라 최고 26～187배까지 감소시킨 것으로 나타났다. 이 같은 결과로 볼 때, 제안한 방법은 대용량 데이타베이스에서의 클러스터링 성능을 크게 향상시키는 기법으로서, 일반 데이타베이스 응용에 실용적으로 적용 가능하다고 판단된다.

• 응용통계연구
• /
• 제31권1호
• /
• pp.67-75
• /
• 2018

다차원척도법은 개체간의 비유사성을 저차원 공간에 기하적으로 표현하기 위한 다변량 자료의 탐색적 분석기법이다. 그러나 일반적인 다차원척도그림에서는 개체들의 유사성 정보만이 표현될 뿐 변수와 관련된 정보가 나타나지 않기 때문에 그림의 해석 상에 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 범주형 자료를 다중표시행렬로 변환하고 Torgerson (1958)의 알고리즘에 의한 다차원척도법을 적용하여 개체들의 군집화 성향과 군집들의 상대적 크기를 다차원척도그림으로 시각화하였다. 그리고 Shin 등 (2015)의 분할법을 적용하여 범주형변수의 범주수준별 정보를 다차원척도그림 상에 투영하여 추가적인 정보를 표현하였다. 따라서 본 연구에서 제안하고자 하는 다차원척도그림을 이용하면 개체들의 유사성 정보와 함께 범주형변수들 사이의 연관성도 탐색할 수 있는 장점이 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제28권2호
• /
• pp.153-167
• /
• 2001

다차원 온라인 분석처리(Multidimensional On-Line Analytical Processing: MOLAP)에서 집계 연산은 중요한 기본 연산이다. 기존의 MOLAP 집계 연산은 다차원 배열 구조를 기반으로 한 파일 구조에 대해서 연구되어 왔다. 이러한 파일 구조는 편중된 분포를 갖는 데이터에서는 잘 동작하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 편중된 분포에도 잘 동작하는 다차원 파일구조를 사용한 집계 알고리즘을 제안한다. 먼저, 새로운 분리-포함 분할이라는 개념을 사용한 집계 연산 처리 모델을 제안한다. 집계 연산 처리에서 분리-포함 분할 개념을 사용하면 페이지들의 액세스 순서를 미리 알아 낼 수 있다는 특징을 가진다. 그리고, 제안한 모델에 기반하여 원-패스 버퍼 크기(one-pass buffer size)를 사용하여 집계 연산을 처리하는 원-패스 집계 알고리즘을 제안한다. 원-패스 버퍼 크기란 페이지 당 한 번의 디스크 액세스를 보장하기 위해 필요한 최소 버퍼 크기이다. 또한, 제안한 집계 연산 처리 모델 하에서 제안된 알고리즘이 최소의 원-패스 버퍼 크기를 갖는다는 것을 증명한다. 마지막으로, 많은 실험을 통하여 이론적으로 구한 원-패스 버퍼 크기가 실제 환경에서 정확히 동작함을 실험적으로 확인하였다. 리 알고리즘은 미리 알려진 페이지 액세스 순서를 이용하는 버퍼 교체 정책을 사용함으로써 최적의 원-패스 버퍼 크기를 달성한다. 제안하는 알고리즘을 여 러 집계 질의가 동시에 요청되는 다사용자 환경에서 특히 유용하다. 이는 이 알고리즘이 정규화 된 디스크 액세스 횟수를 1.0으로 유지하기 위해 반드시 필요한 크기의 버퍼만을 사용하기 때문이다.

• Journal of Communications and Networks
• /
• 제6권3호
• /
• pp.258-268
• /
• 2004

We demonstrate rotationally invariant space-time (ST) trellis codes with a 4-D rectangular signal constellation for data transmission over fading channels using two transmit antennas. The rotational invariance is a good property to have that may alleviate the task of the carrier phase tracking circuit in the receiver. The transmitted data stream is segmented into eight bit blocks and quadrature amplitude modulated using a 256 point 4-D signal constellation whose 2-D constituent constellation is a 16 point square constellation doubly partitioned. The 4-D signal constellation is simply the Cartesian product of the 2-D signal constellation with it-self and has 32 subsets. The partition is performed on one side into four subsets A, B, C, and D with increased minimum-squared Euclidian distance, and on the other side into four rings, where each ring includes four points of equal energy. We propose both linear and nonlinear ST trellis codes and perform simulations using an appropriate multiple-input multiple-output (MIMO) channel model. The 4-D ST codes constructed here demonstrate about the same frame error rate (FER) performance as their 2-D counterparts, having however the added value of rotational invariance.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제31권12호
• /
• pp.726-734
• /
• 2004

본 논문은 애니메이터로 하여금 계층적 가시화 기법에 의한 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 실시간적으로 선택하게 함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 기법을 기술한다 본 시스템에서는 약 2400여개의 표정 프레임을 이용하여 2차원 표정공간을 구성하였으며, 이를 위해서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴 특징 점들 간의 상호거리를 표시하는 거리 행렬을 사용한다. 또한 두 표정 간의 최단거리를 구하기 위해 다이내믹 프로그래밍 기법을 사용한다. 그리고 다차원 공간인 표정공간을 항해하기 위해서 다차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화한다. 그러나 표정의 수가 너무 많아 애니메이터가 항해를 하는데 어려움이 많기 때문에 계층적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 계층적으로 분할하기 위해, 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 약 10개의 클러스터 센터(후보 키 프레임)를, 단계가 증가될 때마다 후보 키 프레임의 수를 두 배로 하여 클러스터링하고 2차원 평면에 표시한다. 애니메이터는 초기 단계의 후보 키 프레임들 중에서 특정 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 생성한다. 특정 단계에서는 그전 단계의 항해경로를 따라 새로운 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 갱신하고, 마지막 단계에서 항해경로를 갱신하면 애니메이션 설정이 끝난다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 얼굴 애니메이션을 생성하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.