As the Proliferation of the Internet, especially World Wide Web, numerous information resources have been constructed. The characteristics of information resources on the Internet are that the information resources are distributed, autonomous, and heterogeneous. Moreover each information resource has its own query method, data representation, and schema structure. The integration of information resources is one of the most important research issues in the Internet data management. The task of information resources integration system is to answer queries that require extracting and combining data from multiple information sources. In this paper, we propose an XML-based Mediation Framework(XMF) for integrating the Internet information resources.
An integrated fault diagnosis system for heterogeneous manufacturing environments is developed. This system has a contrast with existing diagnosis systems in the respect that they are mostly for diagnosing faults on individual machines. In addition to the usual (e.g., audio, electrical) diagnostic signals, the characteristics of products from the machines are considered as the unifying diagnostic parameters among heterogeneous machines in the diagnosis. The system is composed of a knowledge representation scheme and a diagnostic query processing mechanism. Its knowledge representation scheme allows the diagnostic knowledges from heterogeneous unit diagnostic systems to be uniformly expressed in terms of the causal relations among relevant data items. It is flexible in the sense that causes for one relation can be effects for another may be reflected on our knowledge representation scheme. The diagnosis mechanism is based on a probabilistic inferencing method. This probablistic diagnosis mechanism provides more general diagnosis than existing ones in that it accommodates multiple causes and takes complication among causes into account. These scheme and mechanism are applied to a typical example to demonstrate how our system works.
기존 single sink 센서 네트워크에서의 모든 센서 노드들은 sink로부터 flooding된 질의(query)를 전송 받은 후 센싱 data를 sink로 보냄에 있어서 목적지인 sink 주변 노드의 traffic 집중에 따른 에너지 소비로 인해 전체 네트워크 수명에 영향을 끼쳤다. 이러한 single sink 방식에서의 주변 노드의overhead와 센싱 데이터를 sink로 전달 할 때의 특정 경로상의 노드들의 잔여 에너지량을 고려하여 데이터를 전송하게 함으로써 전체 네트워크 수명을 연장 할 수 있다.
Recently, huge datasets have been generating rapidly in a variety of fields. Then, there is an urgent need for technologies that will allow efficient and effective processing of huge datasets. Therefore the problems of partitioning a huge dataset effectively and alleviating the processing overhead of the partitioned data efficiently have been a critical factor for scalability and performance in distributed database system. In our work we utilized multicore servers to provide scalable service to our distributed system. The partitioning of database over multicore servers have emerged from a need for new architectural design of distributed database system from scalability and performance concerns in today's data deluge. The system allows uniform access through a web service interface to concurrently distributed databases over multicore servers, using SQMD (Single Query Multiple Database) mechanism based on publish/subscribe paradigm. We will present performance results with the distributed database system built on multicore server, which is time intensive with traditional architectures. We will also discuss future works.
Multi-Instance Learning(MIL) performs well to deal with inherently ambiguity of images in multimedia retrieval. In this paper, an effective framework for Contented-Based Image Retrieval(CBIR) with MIL techniques is proposed, the effective mechanism is based on the image segmentation employing improved Mean Shift algorithm, and processes the segmentation results utilizing mathematical morphology, where the goal is to detect the semantic concepts contained in the query. Every sub-image detected is represented as a multiple features vector which is regarded as an instance. Each image is produced to a bag comprised of a flexible number of instances. And we apply a few number of MIL algorithms in this framework to perform the retrieval. Extensive experimental results illustrate the excellent performance in comparison with the existing methods of CBIR with MIL.
최근 의사결정 지원 시스템의 필요성과 중요성이 크게 대두되어 활발히 연구가 진행되고 있는 공간 데이타 웨어하우스는 요약˙분석 작업을 통해 의사 결정에 필요한 정보를사용자에게 효율적으로 제공하기 위하여 과거로부터 누적된 이질적이고 다양한 대용량의 공간 데이타로 구성된다. 본 논문에서는 공간 데이타 웨어하우스 모델링을 위해서 가상적인 시나리오를 토대로 효과적인 공간 다차원 모델을 고찰한다. 또한 사용자가 요구하는 기본적이고 핵심적인 분석 기능들을 모두 표현할 수 있는 공간 다차원 분석 질의의 여러 형태에 대하여 살펴본다.
센서 네트워크 환경에서 스트림 데이터를 모니터링 하기 위해서는 스트림 데이터에 대한 연속적인 질의들을 효과적으로 처리하는 것이 필요하다. 이러한 연속적인 질의를 빠르게 검색하고 처리하기 위하여 낮은 저장 비용과 빠른 탐색 성능을 가진 질의 색인 기법이 많이 활용되고 있다. 기존 연구들은 사전에 삽입될 Interval 을 알고 트리를 구성하므로 동적인 삽입, 삭제가 불가능하거나 삽입된 Interval 수와 Interval 의 범위에 따라 높은 저장 비용이나 상대적으로 느린 탐색 속도를 보인다. 따라서 이 논문에서는 연속적인 질의 처리를 효율적으로 하기 위하여 Hashed Multiple Lists 를 제안한다. 제안된 기법은 빠른 선형 탐색 성능과 낮은 저장 비용을 요구하며 삽입, 삭제가 용이하고 다양한 범위를 표현할 수 있는 장점이 있다. 제안된 색인 기법은 센서 네트워크를 응용한 시스템과 상황 인식 시스템 등에서 연속적인 질의를 처리하는데 활용할 수 있다.
구조적 문서들에 대한 검색시스템은 구조 기반 검색 질의를 지원하여 다양한 수준의 검색 기능을 제공한다. 완전한 구조 기반 질의를 처리하기 위해서는 구조적 문서가 가지는 엘리먼트 간의 구조적 포함관계나 순서에 관한 정보를 유지되어야 한다. 본 논문에서는 엘리먼트와 엘리먼트 사이의 구조적 상관관계와 엘리먼트의 발생순서에 관련된 질의 등 여러 유형의 순수 구조 질의를 처리할 수 있는 네 가지 색인구조를 제시하고 그 성능을 평가한다. 제안된 색인 알고리즘은 전체 문서 인스턴스 트리 개념에 바탕을 두고 있다.
XML 문서에 대한 다양한 질의를 위해서 W3C에서는 XQL, XML-QL, XML-GL, XQUERY와 같은 질의어를 제안하였다. 이들 질의어는 다양한 질의 유형의 분류와 표현은 가능하나, 조인 질의의 경우 단순 조인 질의만을 지원할 뿐, XML 문서의 구조나 텍스트 정보의 유사성을 이용한 보다 다양한 조인 질의에 대한 연구가 미비하였다. 본 논문에서는 다중 문서에 대한 조인 질의를 체계적이고 효과적으로 표현하기 위해, 문서에 대한 조인 질의를 여러 타입으로 분류하였다. 또한 효율적인 질의처리를 위하여 다양한 일반 조인 질의 및 정보검색 기능을 지원하는 유사성 조인 연산자(similarity join operator), 순수 구조 기반 조인을 지원하는 구조 조인 연산자(structured join operator)를 지원하도록 XML 질의어인 QUILT를 확장하였다. 특히, 구조 정보만을 이용한 질의시 구조의 깊이(depth)정보를 이용하여 사용자의 요구에 맞게 질의 검색 범위를 설정하고, XML 문서에 대한 질의 문을 좀더 간결하게 표현할 수 있도록 설계하였다.
다중 공간 질의는 동시에 2개 이상 수행되는 영역 질의로 정의되며 인터넷 기반 지도 보기 응용의 주요 연산이 되므로, 질의 처리 속도의 향상을 위해서 병렬로 처리되어야 하고 디스크 입출력 비용을 최대한 줄일 필요가 있다. 그런데 다중 공간 질의는 디스크 입출력 비용을 개선하기 위해 다중 CPU/다중 디스크 구조 상에서 디클러스터링을 수행하더라도 디스크 임의 탐색이 발생하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 디클러스터링 된 공간 데이터베이스에서 다중 공간 질의를 처리할 때 발생하는 문제점인 질의 간임의 탐색을 분석하고, 해결 방안으로 질의 간 위치 관련성과 질의 처리 이력을 이용한 질의 스케줄링 기법을 제안하고 구현하였다. 실험을 통한 성능 평가 결과, 질의 스케줄링을 수행 할 경우 디스크 입출력 비용을 줄일 수 있어 다중 공간 질의 처리시의 성능을 개선할 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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