본 논문에서는 RFID시스템에서 식별영역 내에 있는 태그들을 식별하기 위하여 무기억 특성을 갖는 QT 알고리즘을 개선한 QT_ecfi 알고리즘을 제안한다. QT_efci 알고리즘에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 식별코드 중에서 질의 문자열을 제외한 나머지 비트들로만 응답한다. 리더는 태그들의 응답 문자열 중에서 충돌이 발생한 비트 위치를 알 수 있으므로 충돌이 발생한 위치가 태그 식별코드의 마지막 비트이면, 리더는 더 이상의 질의가 없이 두 개의 태그를 동시에 식별할 수 있다. 한편 태그가 응답하는 동안 리더가 충돌을 감지 하면 리더는 중지 신호를 방송한다. 성능분석의 결과, 본 논문에서 제안한 QT_efci 알고리즘은 QT 알고리즘에 비하여 리더의 질의 횟수와 태그의 응답 비트 수가 월등히 적음을 알 수 있었다.
웹 기술의 발전과 함께 대량의 웹 문서들이 생산되고 있다. 이 웹 문서에는 다양한 공간적 텍스트들을 포함하고 있으며, 이 텍스트들을 공간정보로 변환함으로서 공간질의로 텍스트 문서를 검색할 수 있는 기반이 된다. 이러한 공간 텍스트들에는 행정지명이나 관심 지역(POI)이름 뿐만이 아니라 우편번호나 지역 전화번호 등까지 폭넓은 영역으로 구성되어 있다. 이 논문은 웹 문서내 내에 존재하는 공간 텍스트 정보를 기반으로 위치를 맵핑 할 수 있는 알고리즘들을 제시하고 있다. 이 알고리즘들을 통해 웹 문서들을 일반 웹 단어 기반 문서 검색 뿐만 아니라, 지도상에서 공간 영역과 텍스트의 복합형태로 해당 지역을 설명하는 문서들을 검색할 수 있게 된다. 마지막으로 이 논문에서는 제안된 알고리즘들을 이용하여 웹 공간 텍스트 질의 시스템을 구현함으로써 유용함을 보였다.
A new model management framework is proposed to accommodate wide-spreading algebraic modeling languages (AMLs), and to facilitate a full range of model manipulation functions. To incorporate different modeling conventions of the leading AMLs (AMPL, GAMS, and SML) homogeneously, generic model concepts are introduced as a conceptual basis and are embodied by the structural and operational constructs of an Object-Oriented Database Management System(ODBMS), enabling the framework to consolidate components of DSSs(database, modelbase, and associated solvers) in a single formalism effectively. Empowered by a database query language, the new model management framework can provide uniform model management commands to models represented in different AMLs, and effectively facilitate integration of the DSS components. A prototype system of the framework has been developed on a commercial ODBMS, ObjectStore, and a C++ programming language.
Various security threats exist in the smart grid environment due to the fact that information and communication technology are grafted onto an existing power grid. In particular, smart metering data exposes a variety of information such as users' life patterns and devices in use, and thereby serious infringement on personal information may occur. Therefore, we are in a situation where a de-identification algorithm suitable for metering data is required. Hence, this paper proposes a new de-identification method for metering data. The proposed method processes time information and numerical information as de-identification data, respectively, so that pattern information cannot be analyzed by the data. In addition, such a method has an advantage that a query such as a direct range search and aggregation processing in a database can be performed even in a de-identified state for statistical processing and availability.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권4호
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pp.469-474
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2009
Q-algorithm is proposed at EPC global Class-1 Generation-2 RFID systems to determine the frame size of next query round. In Q-algorithm, the reader calculates the frame size without estimating the number of tags. But, it uses only the slot conditions: empty, success, or collision. Therefore, it wastes less computational cost and is simpler than other algorithms. However, the constant parameter C value, which is used for calculating the next frame size, is not optimized. In this paper, we propose the optimized C values of Q-algorithm according to the number of tags within the identification range of reader through a lot of computer simulations.
데이터웨어하우스 환경에서는 범위-집계 질의를 효율적으로 수행하기 위해 데이터큐브로 저장뷰를 구성한다. 큐브트리란 이러한 저장뷰를 R-Tree형태로 구성하는 기법으로, 효율적인 데이터 접근성을 제공하지만 범위-집계 질의 범위 내의 모든노드를 접근해야 하는 단점이 있다. 이 논문에서는 중간노드의 MBR에 자식 노드 레코드들의 집단함수 값을 저장하여, 질의 범위에 포함되는 중간노드의 경우 단말노드를 접근하지 않고 효율적으로 범위-집계 질의를 수행할 수 있는 집계큐브트리를 제안하였다. 집계큐브트리는 기존의 큐브트리에 비해, 항상 적은 수의 노드 접근으로 질의를 수행하며 질의 범위의 크기가 커질수록 좋은 성능을 보인다.
계층적 색인 구조는 대용량의 다차원 데이터에 대한 범위질의를 가장 효율적으로 처리하는 색인 구조이다. 계층적 색인 구조에서 범위질의의 속도를 향상시키기 위해서 색인 구조의 구성 시 발생하는 인접노드간의 겹치는 영역을 줄이는 기법들과 다량의 데이터를 한 번에 읽어 상향식 방식으로 색인 구조의 공간 활용도를 증가시키는 벌크 로딩 기법들이 제안되었다. 하지만 CPU기반에서 개별의 노드들을 순차적으로 질의처리 하는 계층적 색인 구조는 공간 활용도의 증가와 노드 간의 중첩 영역을 줄이는 것만으로는 질의 처리 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CPU기반 계층적 색인 구조 중의 대표적인 예인 R-tree의 저장 구조를 GPU 메모리에 적합하도록 변경을 하였다. 또한 기존 CPU기반 계층적 색인 구조의 순차적인 노드 검색을 GPU를 이용해 병렬적으로 노드를 검사하여 성능을 향상시켰다. 이와 같은 방식으로 질의 영역의 크기에 따라서 성능 향상정도가 다르지만 최대 100배 이상의 성능을 향상시켰다.
최근 들어 이동 통신 서비스에서 이동하는 고객의 위치 정보와 관련된 서비스가 중요한 서비스로 부각되고 있다. 이동객체의 경우 갱신 연산이 많고, 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 이러한 위치 기반 서비스에서 범위질의는 중요한 질의 중 하나이다. 범위 질의는 윈도우나 원 형태로 수행되는데 윈도우의 경우에는 질의 범위 밖에 해당하는 객체를 쉽게 필터링 할 수 있는 반면 원 형태일 경우에는 대부분의 경우 거리 계산을 해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 객체의 위치 갱신 연산에 따른 인덱스 구조의 변화를 최소화하기 위해 고정 그리드 방식을 사용하고 VP 필터링 기법을 적용하여 원 범위 질의에서 범위 밖의 객체를 필터링하기 위한 방법을 제시한다.
최근 공간 데이터베이스의 선택률 추정 문제에 대한 관심이 증가하면서, 데이터분포의 편중, 중복 계산, 메모리 공간 최소화등의 문제를 고려한 다양한 기법들이 제안되고 있다. 그러나 이들 기법들 간의 성능 분석을 통한 비교평가는 이루어지지 않고 있다. 따라서, 이 논문에서는 공간 영역 객체의 범위질의에 관한 선택률 추정 기법인 Min-Skew, 웨이블릿, 누적밀도, 오일러 히스토그램을 비교 분석한다. 즉, 실제 데이터셋을 기반으로 여러 형태의 질의에 대한 성능 비교를 통해 각 기법들을 비교 평가한다. 이 연구 결과는 새로운 기법 도출에 이용될 수 있다.
최장 공통 부분 스트링이란 주어진 두 개 이상의 스트링에서 가장 길게 일치하는 공통 부분 스트링을 계산하는 문제이다 최장 공통 부분 스트링은 스트링 프로세싱이나 생물정보학 분야에서 널리 사용되고 있는 중요한 문제이지만, 현재까지 연구된 동적 프로그래밍이나 써픽스 트리를 사용한 방법은 저장 공간을 많이 차지하므로 효율적이지 못하다 따라서 적은 저장 공간을 차지하면서도 최장 공통 부분 스트링을 빨리 구할 수 있는 알고리즘이 필요하며, 본 논문에서는 이를 위해 써픽스 배열을 도입하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 선형 시간, 공간 복잡도를 가지며, 써픽스 트리의 최하 공통 조상(LCA, Lowest Common Ancestor) 연산이나 써픽스 배열에서 사용하는 그와 비슷한 구간 최소 값 질의(RMQ, Range Minima Query)를 전혀 사용하지 않으므로 매우 효율적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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