This paper proposes an efficient path finding scheme capable of searching the paths to k static objects from a given query point, aiming at both improving the legacy k-nearest neighbor search and making it easily applicable to the road network environment. To the end of improving the speed of finding one-to-many paths, the modified A* obviates the duplicated part of node scans involved in the multiple executions of a one-to-one path finding algorithm. Additionally, the cost to the each object found in this step makes it possible to finalize the k objects according to the network distance from the candidate set as well as to order them by the path cost. Experiment results show that the proposed scheme has the accuracy of around 100% and improves the search speed by $1.3{\sim}3.0$ times of k-nearest neighbor searches, compared with INE, post-Dijkstra, and $na{\ddot{i}}ve$ method.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.927-930
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2010
Recently, continuous k-nearest neighbor query(CkNN) which is defined as a query to find the nearest points of interest to all the points on a given path is widely used in the LBS(Location Based Service) and ITS(Intelligent Transportation System) applications. It is necessary to acquire results quickly in the above applications and be applicable to spatial network databases. This paper proposes a new method to search nearest POIs(Point Of Interest) for moving query objects on the spatial networks. The method produces a set of split points and their corresponding k-POIs as results. There is no order between the POIs. The analysis show that the proposed method outperforms the existing methods.
Various kind of disasters happens in our society. Most of them require immediate treatment to save life or to protect valuable products. When an accident happens in a place, it is reported to the headquarter of emergency measures system. According to the nature of accident several treatments orders are transmitted to the related authorities. In this paper, we introduce an intelligent emergency measures system that uses trigger mechanism of active databases. The system responds to various events spontaneously without intervention of mankind by triggering proper rules. The most important part of an action in the system is the capability of searching places to apply adequate treatments quickly. We have developed a new method for range queries and nearest neighbor queries which utilize the z-ordering technique to get fast responses. Those new methods are further extended to handle more realistic actual distance of road among positions.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06a
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pp.417-418
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2012
우리는 유클리드 공간에서 그림 데이터의 평균화 분산을 이용한 비선형 변환을 이용하여, 그림 데이터에서 최인접검색(nearest neighbor search)을 빠르게 할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 기존의 평균과 분산을 이용한 최인접검색 알고리즘은 고차원 그림 데이터를 그보다 낮은 차원의 유클리드 공간의 데이터로 변환하고, 낮은 차원에서의 비교를 통해 최인접검색의 해가 될 수 없는 그림 데이터를 빠르게 제외하는 방법을 사용한다. 우리는 기존의 방법이 균일하게 나누어지는 크기의 그림 데이터에서만 가능하던 기존방법에 대한 해결책을 이 논문에서 제시하여 일반적인 그림 데이터에서도 평균과 분산을 이용하는 최인접검색을 가능하게 한다.
Traveling salesman problem is to minimize the total cost for a traveling salesman who wants to make a tour given finite number of cities along with the cost of travel between each pair them, visiting each cities exactly once before returning home. Traveling salesman problem is known to be NP-hard, and it needs a lot of computing time to get the optimal solution, so that heuristics are more frequently developed than optimal algorithms. This study suggests a hybrid parallel genetic algorithm(HPGA) for traveling salesman problem The suggested algorithm combines parallel genetic algorithm, nearest neighbor search, and 2-opt. The suggested algorithm has been tested on 7 problems in TSPLIB and compared the results of existing methods(heuristics, meta-heuristics, hybrid, and parallel). Experimental results shows that HPGA could obtain good solution in total travel distance minimization.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.357-360
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2022
본 논문에서는 대용량 데이터에서 빠르게 주변 데이터를 접근하기 위한 자료구조인 최근접 이웃 탐색(Nearest neighbor search, NNS) 문제를 빠르게 풀 수 있는 바이토닉 정렬(Bitonic sort) 기반 해시 테이블을 GPU기반에서 설계하는 방법과 이를 통해 입자 기반 물리 시뮬레이션을 고속화할 수 있는 방법에 대해 살펴본다. 본 논문에서는 CUDA 아키텍처를 이용하여 해시 테이블을 설계하였으며, 계산양이 가장 큰 데이터 정렬부분을 최적화함으로써 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 해시 테이블보다 빠른 결과를 얻을 수 있으며, 이 자료구조를 입자 기반 시뮬레이션에 통합함으로써 고성능 시뮬레이션을 쉽게 제작할 수 있다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.12
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pp.2919-2925
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2014
Because of the rapid growth of mobile communication and wireless communication, Location-based services are handled in many applications. So, the management and analysis of spatio-temporal data are a hot issue in database research. Index structure and query processing of such contents are very important for these applications. This paper addressees algorithms that make index structure by using Douglas-Peucker Algorithm and process nearest neighbor search query efficiently on moving objects trajectories. We compare and analyze our algorithms by experiments. Our algorithms make small size of index structure and process the query more efficiently.
Park, Bo-Yoon;Kim, Sang-Ho;Nam, Kwang-Woo;Ryo, Keun-Ho
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.467-470
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2003
When user wants to find objects which have the nearest position from him, we use the nearest neighbor (NN) query. The GIS applications, such as navigation system and traffic control system, require processing of NN query for moving objects (MOs). MOs have trajectory with changing their position over time. Therefore, we should be able to find NN object continuously changing over the whole query time when process NN query for MOs, as well as moving nearby on trajectory of query. However, none of previous works consider trajectory information between objects. Therefore, we propose a method of continuous NN query for trajectory of MOs. We call this CTNN (continuous trajectory NN) technique. It ran find constantly valid NN object on the whole query time by considering of trajectory information.
Recently, as growing of interest for LBS(location-based services) techniques, lots of works on moving objects that continuously change their information over time, have been performed briskly. Also, researches for NN(nearest neighbor) query which has often been used in LBS, are progressed variously However, the results of conventional NN Query processing techniques may be invalidated as the query and data objects move. Therefore, they are usually meaningless in moving object management system such as LBS. To solve these problems, in this paper we propose a new nearest neighbor query processing technique, called CTNN, which is possible to meet accurate and continuous query processing for moving objects. Our techniques include an Approximate CTNN(ACTNN) technique, which has quick response time, and an Exact CTNN(ECTNN) technique, which makes it possible to search nearest neighbor objects accurately. In order to evaluate the proposed techniques, we experimented with various datasets. Experimental results showed that the ECTNN technique has high accuracy, but has a little low performance for response time. Also the ACTNN technique has low accuracy comparing with the ECTNN, but has quick response time The proposed techniques can be applied to navigation system, traffic control system, distribution information system, etc., and specially are most suitable when both data and query are moving objects and when we already know their trajectory.
The Hippocratic database model recently proposed by Agrawal et al. incorporates privacy protection capabilities into relational databases. Since the Hippocratic database is based on the relational database, it needs extensions to be adapted for XML databases. In this paper, we propose the Hippocratic XML database model, an extension of the Hippocratic database model for XML databases and present an efficient access control mechanism under this model. In contrast to relational data, XML data have tree-like hierarchies. Thus, in order to manage these hierarchies of XML data, we extend and formally define such concepts presented in the Hippocratic database model as privacy preferences, privacy policies, privacy authorizations, and usage purposes of data records. Next, we present a new mechanism, which we call the authorization index, that is used in the access control mechanism. This authorization index, which is Implemented using a multi-dimensional index, allows us to efficiently search authorizations implied by the authorization granted on the nearest ancestor using the nearest neighbor search technique. Using synthetic and real data, we have performed extensive experiments comparing query processing time with those of existing access control mechanisms. The results show that the proposed access control mechanism improves the wall clock time by up to 13.6 times over the top-down access control strategy and by up to 20.3 times over the bottom-up access control strategy The major contributions of our paper are 1) extending the Hippocratic database model into the Hippocratic XML database model and 2) proposing an efficient across control mechanism that uses the authorization index and nearest neighbor search technique under this model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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