Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.92-96
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2011
Nowadays, the researches study high rate and real-time query applications seem to be real-time query scheduling protocols and energy aware real time query protocols. Also the WSNs should provide the quality of data in real time query applications that is more and more popular for wireless sensor networks (WSNs). Thus we propose the quality of data function to merge into energy efficiency called energy join quality aware realtime query scheduling (EJQRTQ). Our work calculate the energy ratio that considers interference of queries, and then compute the expected quality of query and allocate slots to real-time preemptive query scheduler.
High-quality image datasets are in high demand for various applications. With many online sources providing manually collected datasets, a persisting challenge is to fully automate the dataset collection process. In this study, we surveyed an automatic image dataset generation field through analyzing a collection of existing studies. Moreover, we examined fields that are closely related to automated dataset generation, such as query expansion, web scraping, and dataset quality. We assess how both noise and regional search engine differences can be addressed using an automated search query expansion focused on hypernyms, allowing for user-specific manual query expansion. Combining these aspects provides an outline of how a modern web scraping application can produce large-scale image datasets.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.5
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pp.2211-2232
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2018
The unstructured and semi-structured big data in social network poses new challenges in query retrieval. This requirement needs to be met by introducing quality retrieval time measures like indexing. Due to the huge volume of data storage, there originate the need for efficient index algorithms to promote query processing. However, conventional algorithms fail to index the huge amount of frequently obtained information in real time and fall short of providing scalable indexing service. In this paper, a new LIndex algorithm, which is a heuristic on Lucene is built on Neo4jHA architecture that holds the social network Big data. LIndex is a flexible and simplified adaptive indexing scheme that ascendancy decomposed shortest paths around term neighbors as basic indexing unit. This newfangled index proves to be effectual in query space pruning of graph database Neo4j, scalable in index construction and deployment. A graph query is processed and optimized beyond the traditional Lucene in a time-based manner to a more efficient path method in LIndex. This advanced algorithm significantly reduces query fetch without compromising the quality of results in time. The experiments are conducted to confirm the efficiency of the proposed query retrieval in Neo4j graph NoSQL database.
Purpose: The purpose of this paper is to evaluate the performance quality of the open source DBMSs. Performance quality is defined as processing time for Join queries. Query processing time is measured and compared in the most widely used open source DBMSs and commercial DBMS. Methods: By varying the number of tuples of two relations to be joined, the average processing time(seconds) of a Join query in each DBMS was obtained experimentally. ANOVA and Tukey HSD test were used in order to compare the performance quality of DBMSs. Results: There was a significant difference between the performance qualities of the three DBMSs at all experimental levels where the number of tuples was 100, 1,000, 2,000, 10,000, and 50,000. As a result of the Tukey HSD test, two open source DBMSs (MariaDB, MySQL) were classified in the same group only at the tuple level of 100. The commercial DBMS (MS-SQL Server) belonged to another group. At level of more than 1,000 tuples, all three DBMSs belonged to different groups. Conclusion: Within the open source DBMS group, MariaDB showed the better performance quality except for a small number of tuples. Thus the results show that MariaDB can be the alternative to MySQL which is currently most widely used. Between open source DBMS and commercial DBMS groups, MS-SQL Server always shows the best performance quality, but the less number of tuples, the less the difference.
Achieving situation awareness is especially challenging for real-time data stream applications because they i) operate on continuous unbounded streams of data, and ii) have inherent realtime requirements. In this paper we showed how formal data stream modeling and analysis can be used to better understand stream behavior, evaluate query costs, and improve application performance. We used MEDAL, a formal specification language based on Petri nets, to model the data stream queries and the quality-of-service management mechanisms of RT-STREAM, a prototype system for data stream management. MEDAL's ability to combine query logic and data admission control in one model allows us to design a single comprehensive model of the system. This model can be used to perform a large set of analyses to help improve the application's performance and quality of service.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.7
no.3
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pp.358-364
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2006
At present age, great many informations are no exaggeration to say that supply information of better quality to users depend on that grasp correctly user's query intention through internet along with fast development of internet. Therefore, this thesis suggest that generating meaning relation between keywords with that result by passing through morpheme analysis and syntactic analysis about Natural Language Query. This approach is implied more meaning relation than query by simple keyword or simple combination between keywords. Therefore, it is going to permit much more efficient information retrieval because of solving problem about existent query form, and generating query that user's query intention is reflected more correctly.
The most popular protein structure prediction method is comparative modeling. To guarantee accurate comparative modeling, the sequence alignment between a query protein and a template should be accurate. Although choosing the best template based on the protein sequence alignments is most critical to perform more accurate fold-recognition in comparative modeling, even more critical is the sequence alignment quality. Contrast to a lot of attention to developing a method for choosing the best template, prediction of alignment accuracy has not gained much interest. Here, we develop a method for prediction of the shift score, a recently proposed measure for alignment quality. We apply support vector regression (SVR) to predict shift score. The alignment between a query protein and a template protein of length n in our own library is transformed into an input vector of length n +2. Structural alignments are assumed to be the best alignment, and SVR is trained to predict the shift score between structural alignment and profile-profile alignment of a query protein to a template protein. The performance is assessed by Pearson correlation coefficient. The trained SVR predicts shift score with the correlation between observed and predicted shift score of 0.80.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.1
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pp.79-86
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2009
The tuple of constraint database consists of constraint logical formula and it could process the presentation and query of the constraint database simply. Query operation processing shall include the constraint formula between related tuple such as selection, union, intersection of spatial data through the constraint database. However, this could produce the increasing of duplicated or unnecessary data. Hence, it will drive up the cost as per quality. This paper identified problems regarding query processing result in the constraint database. Also this paper suggested the tuple minimization summary method for result relation and analyzed the effects for efficient query processing. We were able to identify that the effectiveness of the query processing was enhanced by eliminating unnecessary constraint formula of constraint relation using the tuple minimization method.
As genetic research is getting more active, data construction of genes are needed in the field of biology. Therefore, Gene Ontology Consortium has constructed genetic information by OWL, which is Ontology description language published by W3C. However, previous browsers for Gene Ontology only support simple searching mechanisms based on keyword, tree, and graph, but it is not able to search high quality information considering various relationships. In this paper, we suggest browsing technique which integratesvarious searching methods to support researchers who are doing actually experiment in biology field. Also, instead of typing a query, we propose querv generation technique which constructs query while browsing and query translation technique which translate generated query into SeRQL query It is convenient for user and enables user to obtain high quality information. And by this GO Guide browser, it has been shown that the information of Gene Ontology could be used efficiently.
An indoor environmental monitoring system using IEEE 802.15.4 based wireless sensor network is proposed to monitor the amount of pollutant entering to the room from outside and also the amount of pollutant that is generated in indoor by the building materials itself or human activities. Small-size, low-power wireless sensor node and low power electrochemical sensor board is designed to measure the condition of indoor environment in buildings such as home, offices, commercial premises and schools. In this paper, two query models, the broadcasting query protocol and flooding query protocol, were designed and programmed as a query-based routing protocol in wireless sensor network for an environment monitoring system. The flooding query routing protocol in environment monitoring is very effective as a power saving routing protocol and reliable data transmission between sensor nodes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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