본 논문에서는 구글 클라우드에 1차적으로 저장된 Healthcare API 서비스의 FHIR 객체들을 Big Query 서비스로 전환하고 질의를 작성하여 결과를 확인하는 과정을 설명한다. 이 과정에서 IAM을 위한 Big Query 테이블로의 입력 권한 부여 과정과 중첩된 필드들을 포함하고 있는 FHIR 객체의 명세과정이 핵심적인 단계가 되고 있으며 위 서비스들의 연계에 의해 대용량의 의료정보들이 구글 클라우드 상에 저장되고 사전분석되어 추가적인 정밀 분석을 위한 기저 자료를 제공할 수 있다.
최근 IoT (Internet of Things) 기술의 발전과 더불어 무선 환경에서 특정 영역에 위치하는 센서노드의 위치-센서정보를 에너지 효율적으로 수집하는 센서 네트워크 기반 공간질의처리에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 그리하여 센서노드에서 공간 필터링을 직접 수행하여 센서노드들 간의 통신 횟수를 감소시켜 에너지 소모를 최소화하는 다양한 공간질의처리 알고리즘 및 분산 공간색인방법들이 제안되어 왔다. 그러나 단일 공간질의처리 최적화에 중점을 두었던 기존 공간색인방법 및 알고리즘들은 IoT 환경에서 다수 사용자에 의하여 요청되는 다중 공간질의를 최적화하여 수행하기에는 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 센서 네트워크에서 다중 공간질의를 에너지 효율적으로 처리할 수 있는 최적화 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 다중 공간질의 최적화 알고리즘은 인접 영역에 주어지는 공간질의들을 통합하여 수행하는 '질의통합' 개념을 기본으로 하고 있다. 최적화 과정에서 질의들의 통합 또는 개별 수행에 대한 판단은 각 수행비용을 예측하여 결정하며, 본 논문에서는 질의처리 비용 예측 방법을 추가적으로 제안하고 있다. 끝으로, 성능평가에서는 GR-tree, SPIX, CPS의 공간색인방법에 대한 비교 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능 분석결과를 제시하고 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권7호
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pp.1756-1776
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2012
Wireless sensor networks (WSNs) are likely to be more prevalent as their cost-effectiveness improves. The spectrum of applications for WSNs spans multiple domains. In environmental sciences, in particular, they are on the way to become an essential technology for monitoring the natural environment and the dynamic behavior of transient physical phenomena over space. Existing sensor network query processors (SNQPs) have also demonstrated that in-network processing is an effective and efficient means of interaction with WSNs for performing queries over live data. Inspired by these findings, this paper investigates the question as to whether spatio-temporal and historical analysis can be carried over WSNs using distributed query-processing techniques. The emphasis of this work is on the spatial, temporal and historical aspects of sensed data, which are not adequately addressed in existing SNQPs. This paper surveys the novel approaches of storing the data and execution of spatio-temporal and historical queries. We introduce the challenges and opportunities of research in the field of in-network storage and in-network spatio-temporal query processing as well as illustrate the current status of research in this field. We also present new areas where the spatio-temporal and historical query processing can be of significant importance.
Recently, k-farthest neighbor (kFN) queries have not as much attention as k-nearest neighbor (kNN) queries. Therefore, this study considers moving k-farthest neighbor (MkFN) queries for spatial network databases. Given a positive integer k, a moving query point q, and a set of data points P, MkFN queries can constantly retrieve k data points that are farthest from the query point q. The challenge with processing MkFN queries in spatial networks is to avoid unnecessary or superfluous distance calculations between the query and associated data points. This study proposes a batch processing algorithm, called MOFA, to enable efficient processing of MkFN queries in spatial networks. MOFA aims to avoid dispensable distance computations based on the clustering of both query and data points. Moreover, a time complexity analysis is presented to clarify the effect of the clustering method on the query processing time. Extensive experiments using real-world roadmaps demonstrated the efficiency and scalability of the MOFA when compared with a conventional solution.
질의 영역에 대한 단일 값의 통계 정보를 반환하는 범위 집계 질의와는 달리, 범위 모자이크 질의는 질의 영역 내의 데이타 분포를 모자이크 형태로 반환한다. 즉, 범위 모자이크 질의는 질의 영역을 다차원 격자로 나눈 후, 나뉜 각 영역에 대해 집계값을 구해서 결과로 반환하는 질의이다 이 논문에서는 범위 모자이크 질의와, 범위 모자이크 질의를 SQL문으로 표현하기 위한 mosaic-by 연산자를 제안한다. 그리고 이 논문에서는 집계 R-트리를 이용한 범위 모자이크 질의의 효율적인 수행 알고리즘을 소개한다. 알고리즘은 모든 모자이크 셀의 집계값을 한 번의 트리 순회만으로 계산하며, 집계 R-트리의 집계값을 이용하여 질의 영역 내의 모든 노드를 접근하지 않고도 작은 수의 노드 접근만으로 질의를 수행할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 생성된 데이타와 실제 데이타 모두에 대해 좋은 성능을 보이는 것을 알 수 있다.
데이타웨어하우스는 의사결정시스템의 질의처리에 사용되는데, 통상적으로 의사결정질의의 응답 속도는 OLTP 질의 응답속도에 비해 수십 배 이상 오래 걸린다. 의사결정은 대부분 빠른 시간 안에 이루어지는 것이 필수적이므로 의사결정질의 응답 속도를 단축시키는 기술은 중요하다. 본 논문에서는 기존의 질의결과를 캐싱하여 주어진 질의처리에 이용하는 기법을 제시한다. 이를 위해 먼저 의사결정시스템이 이 기법에 적합한 환경을 가지고 있는지 살펴본다. 그 다음, 임의 형태의 모든 질의를 처리한다는 것은 불가능하므로 우리가 다루는 질의 형태인 정규화형태를 정의한다. 질의가 정규화형태를 따르지 않으면 단순 스트링 매칭을 하고, 정규화된 경우라면 질의스플릿이란 질의 변환 과정과 질의종속그래프를 통해 캐시된 질의결과를 찾은 후 그 결과 위에서 질의를 수행한다. 캐시 관리자는 질의응답시간을 최소화하도록 캐시를 유지해야한다. 이를 위해 질의 수행비용, 질의결과의 크기, 레퍼런스비율, 베이스 테이블의 업데이트비율 및 그에 따른 질의결과 유지비용 등을 고려하여 캐싱하는 동적 캐시효환기법을 제안한다. 제안된 기법은 실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
Performing continuous skyline queries of dynamic data sets is now more challenging as the sizes of data sets increase and as they become more volatile due to the increase in dynamic updates. Although previous work proposed support for such queries, their efficiency was restricted to small data sets or uniformly distributed data sets. In a production database with many concurrent queries, the execution of continuous skyline queries impacts query performance due to update requirements to acquire exclusive locks, possibly blocking other query threads. Thus, the computational costs increase. In order to minimize computational requirements, we propose a method based on a multi-layer grid structure. First, relational data object, elements of an initial data set, are processed to obtain the corresponding multi-layer grid structure and the skyline influence regions over the data. Then, the dynamic data are processed only when they are identified within the skyline influence regions. Therefore, a large amount of computation can be pruned by adopting the proposed multi-layer grid structure. Using a variety of datasets, the performance evaluation confirms the efficiency of the proposed method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1168-1188
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2018
Social Network Aggregators are used to maintain and manage manifold accounts over multiple online social networks. Displaying the Activity feed for each social network on a common dashboard has been the status quo of social aggregators for long, however retrieving the desired data from various social networks is a major concern. A user inputs the query desiring the specific outcome from the social networks. Since the intention of the query is solely known by user, therefore the output of the query may not be as per user's expectation unless the system considers 'user-centric' factors. Moreover, the quality of solution depends on these user-centric factors, the user inclination and the nature of the network as well. Thus, there is a need for a system that understands the user's intent serving structured objects. Further, choosing the best execution and optimal ranking functions is also a high priority concern. The current work finds motivation from the above requirements and thus proposes the design of a query processing system to retrieve information from social network that extracts user's intent from various social networks. For further improvements in the research the machine learning techniques are incorporated such as Latent Dirichlet Algorithm (LDA) and Ranking Algorithm to improve the query results and fetch the information using data mining techniques.The proposed framework uniquely contributes a user-centric query retrieval model based on natural language and it is worth mentioning that the proposed framework is efficient when compared on temporal metrics. The proposed Query Processing System to Retrieve Information from Social Network (QPSSN) will increase the discoverability of the user, helps the businesses to collaboratively execute promotions, determine new networks and people. It is an innovative approach to investigate the new aspects of social network. The proposed model offers a significant breakthrough scoring up to precision and recall respectively.
최근 무선 통신과 전자 기기의 발전으로 초소형이고 고성능이며 저렴한 센서 노드 개발이 가능해졌다. 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks: WSN)는 환경 감지 및 데이터 처리를 할 수 있으며 무선 통신이 가능한 많은 센서 노드들로 구성된다. 본 논문은 WSN에서 사용자의 질의들을 처리하기 위한 복합 질의 처리(Hybrid Query Processing: HQP) 알고리즘을 제안한다. 연속 질의만을 고려한 기존 연구와는 달리, HQP는 연속 질의 (continuous query)와 순간 질의(ad-hoc query)를 모두 지원한다. 구체적으로, HQP는 앞서 실행된 연속 질의의 실행 결과로 각 센서 노드에 캐싱된 데이터를 이용하여 순간 질의의 실행에 사용되는 에너지 소비를 줄일 수 있도록 한다. 뿐만 아니라 질의 결과의 정확도와 소비된 에너지 수준 사이에서 적절한 trade-off를 제공한다. 다양한 WSN 환경에서 모의실험을 수행하여 HQP의 성능을 분석한다.
XQuery가 XML 데이터를 위한 표준 질의어로 제안되면서, XQuery를 효율적으로 처리하기 위한 연구는 새로운 연구의 주제가 되었고, 몇몇 연구자들은 XQuery 질의를 최적화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 그러나 앞선 대부분의 연구들은 XML 데이터 관리 시스템에 특화된 최적화 규칙만을 정의하고 있을 뿐 어떠한 시스템에서도 일반적으로 사용할 수 있는 최적화 방법과는 거리가 멀다. 또한 앞선 몇몇 연구에서는 XML 스키마 또는 DTD와 같은 미리 정의된 XML데이터의 구조정보를 이용하여 최적화하는 방법을 제안하고 있다. 그러나 현재 모든 응용이 XML 데이터를 위한 구조정보를 포함하고 있지는 않은 것이 현실이다. 그러므로 본 논문에서는 XQuery 질의의 특성을 파악하고 XQuery 질의 자체만을 이용한 최적화 방법들을 제안한다. 본 논문에서는 XQuery질의의 특성들을 고려한 세 가지 XQuery질의를 최적화 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 XQuery질의에 존재하는 불필요한 표현을 제거하는 것이고, 두 번째 방법은 질의 재배치를 이용한 최적화 방법이다. 마지막으로 세 번째 방법은 XQuery가 For절에 의해서 중첩된다는 점을 고려하여 For절에 의해서 발생하는 불필요한 반복을 최소화하는 방법이다. 성능 평가를 통해 논문에서 제안한 방법들에 의해 재작성 된 질의의 처리시간은 원본 질의의 처리 시간보다 뛰어나다는 것을 알 수 있다. 또한 각 방법들은 독립적으로 수행될 수 있으므로 XQuery 엔진의 필요에 따라 개별적으로 사용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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