본 논문에서는 새로운 외부 메모리 인덱스 자료 구조인 접미사 B-tree를 제안한다. 접미사 B-tree는 String B-tree와 마찬가지로 문자열을 키로 가지는 B-tree이다. String B-tree의 노드는 복잡한 Patricia ie로 구현된 반면, 접미사 B-tree의 노드는 일반적인 B-tree처럼 배열로 구현되어 보다 간단하고 구현하기 쉽다. 그럼에도 불구하고 접미사 B-tree에서 배열을 이용하여 String B-tree만큼 효율적으로 분기를 찾을 수 있다. 결과적으로 문자열 알고리즘 분야에서 기본적이고 중요한 문제인 문자열 매칭을 String B-tree와 동일한 디스크 접근을 사용하여 수행할 수 있다.
생명 과학의 발전과 많은 게놈(genome) 프로젝트의 결과로 여러 종의 게놈 서열이 밝혀지고 있다. 생물체의 서열을 분석하는 방법은 전역정렬(global alignment), 지역정렬(local alignment) 등 여러 가지 방법이 있는데, 그 중 하나가 k-mer 분석이다. k-mer는 유전자의 염기 서열내의 길이가 k인 연속된 염기 서열로서 k-mer 분석은 염기서열이 가진 k-mer들의 빈도 분포나 대칭성 등을 탐색하는 것이다. 그런데 게놈의 염기 서열은 대용량 텍스트이고 k가 클 때 기존의 온메모리 알고리즘으로는 처리가 불가능하므로 효율적인 자료구조와 알고리즘이 필요하다. 스트링 B-트리는 패턴 일치(pattern matching)에 적합하고 외부 메모리를 지원하는 좋은 자료구조이다. 본 논문에서는 스트링 B-트리(string B-tree)를 k-mer 분석에 효율적인 구조로 개선하여, C. elegans 외의 30개의 게놈 서열에 대해 분석한다. k-mer들의 빈도 분포와 대칭성을 보여주기 위해 CGR(Chaotic Game Representation)을 이용한 가시화 시스템을 제시한다. 게놈 서열과 매우 유사한 서열 상의 어떤 부분을 시그니쳐(signature)라 하고, 높은 유사도를 가지는 최소 길이의 시그니쳐를 찾는 알고리즘을 제시한다.
최근 Human Genome Project(HGP)에서 사람의 염기 서열의 초안이 발표되었다. 생물체의 염기 서열을 분석하는 방법은 매우 많은데, 그 중 하나가 k-mer 분석이다. k-mer는 유전자의 염기 서열내의 길이가 k인 연속된 염기 서열이다. k-mer 분석은 염기서열이 가진 k-mer들의 빈도의 분포나 대칭성 등을 탐색하는 것이다. 그런데 유전자의 염기 서열은 대용량 텍스트이고 k가 줄 때 기존의 온메모리 알고리즘으로는 처리가 불가능하므로 효율적인 자료구조와 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 패턴 일치(pattern matching)에 적합하고 외부 메모리를 지원하는 스트링 B-트리(string B-tree)를 이용한 k-mer 분석 방법을 제시하고, 그것을 구현하였으며 몇 가지 실험 결과에 대하여 기술한다.
Mining high utility itemsets (HUIs) from transaction databases considers such factors as the unit profit and quantity of purchased items. Two-phase tree-based algorithms transform a database into compressed tree structures and generate candidate patterns through a recursive pattern-growth procedure. This procedure requires a lot of memory and time to construct conditional pattern trees. To address this issue, this study employs two compressed tree structures, namely, Utility Count Tree and String Utility Tree, to enumerate valid patterns and thus promote fast utility computation. Furthermore, the study presents an algorithm called single-phase utility computation (SPUC) that leverages these two tree structures to mine HUIs in a single phase by incorporating novel pruning strategies. Experiments conducted on both real and synthetic datasets demonstrate the superior performance of SPUC compared with IHUP, UP-Growth, and UP-Growth+algorithms.
신장해슁이나 B+-트리와 같은 기존의 색인구조들은 문자열의 부분검색을 지원하지 못하거나 부분검색에 제약점을 가지고 있다. 최근 웹 환경에서 동작하는 정보검색 엔진들이 사용하는 역파일의 빠른 검색성능을 가지면서 문자열 부분검색을 효율적으로 지원하는 색인기법을 제안한다. 제안된 색인기법은 기본적으로 역파일 구조이며, 2음절 단위의 패턴으로 색인을 구성함으로써 문자열 부분검색을 지원한다. 제안된 색인기법의 특성을 분석하기 위해 제안된 방법의 성능을 다양한 환경에서 실험을 통하여 비교하고 분석한다. 또한 성능평가를 위해 기존의 역파일 기법, 요약 파일 기법들과 제안하는 색인기법의 분석적 모델을 검색시간과 저장공간 측면에서 세시하고, 그 모델을 기반으로 그들의 성능을 비교한다. 분석적 비교모델을 통한 성능비교 결과, 제안된 부분검색을 위한 색인기법은 저장공간의 오버헤드는 크지만 기존 요약 파일 기법에 비해 검색성능을 상당히 향상시킨다.
최근 활발한 소단위 게놈 프로젝트의 수행으로 많은 생물체의 유전체 전체 서열이 밝혀짐에 따라서 전유전체(whole genome)를 기본 단위로 하여 개별 유전자나 그에 관련된 기능 연구가 매우 활발히 이루어지고 있다. 전유전체의 염기 서열은 수백만 bp(base pairs)에서 수백억 bp(base pairs) 정도의 대용량 텍스트 데이터이기 때문에 단순한 온라인 문자 일치(on-line string matching) 알고리즘으로 분석하는 것은 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 대용량의 유전체 서열을 분석하는데 적합한 자료 구조인 스트링 B-트리를 사용하여 유전체 서열의 분석과 가시화를 위한 워크벤치를 개발한 과정을 소개한다. 본 연구에서 개발한 시스템은 크게 질의문 부분과 가시화 부분으로 나뉘어 진다. 질의문 부분에는 유전체 서열에 특정 서열이 나타나는 부분의 위치와 횟수를 알아보거나 k번 나타나는 서열을 조사하는 것과 같은 기본적인 패턴 검색 부분과 k-mer 분석을 위한 질의어가 다양하게 준비되어 있다. 가시화 부분은 전유전체 서열과 주석(annotation)을 보여주거나, 유전체 분석을 용이하도록 여러 가시화 방법, CGR(Chaos Game Representation), k-mer graph, RWP(Random Walk Plot) 등으로 생물학자들이 쉽게 전체 구조와 특성 파악할 수 있도록 도와준다. 본 논문이 제안하는 분석 시스템은 생물체의 진화적 관계를 밝히고, 염색체 내에 아직 알려지지 않은 새로운 유전자나 기능이 밝혀지지 않은 junk DNA들의 기능 등을 연구하는데 사용할 수 있다.
범위 술어에 대한 문자열 선택도 추정은 해당 문자열 범위를 숫자 표현으로 변환 해야 하는 어려움이 있다. 하지만 문자열을 숫자 표현으로 변환할 경우 각각의 바이트에 대한 모든 경우의 수를 모두 고려해야 한다. 따라서 변환 시 문자열 뒷부분에 대한 정보를 고려할 수 없는 문제가 발생한다. 최근 연구되고 있는 부분 문자열에 대한 선택도 추정 방식을 적용할 경우 통계정보와 추정에 대한 연산이 증가되는 단점이 있다. 따라서 이는 범위 술어에 대한 추정만을 위해 사용하기에는 적합하지 않다. 따라서 이 논문에서는 B+ Tree 인덱스의 제한적인 통계정보만을 가지고 범위 술어에 대한 문자열 선택도를 추정하는 방법으로 알티베이스에 구현하였다.
An efficient large eddy simulation algorithm is used to compute surface pressure distributions on an eleven story (target) building on the NIST campus. Local meteorology, neighboring buildings, topography and large vegetation (trees) all play an important part in determining the flows and therefore the pressures experienced by the target. The wind profile imposed at the upstream surface of the computational domain follows a power law with an exponent representing a suburban terrain. This profile accounts for the flow retardation due to friction from the surface of the earth, but does not include fluctuations that would naturally occur in this flow. The effect of neighboring buildings on the time dependent surface pressures experienced by the target is examined. Comparison of the pressure fluctuations on the single target building alone with those on the target building in situ show that, owing to vortices shed by the upstream buildings, fluctuations are larger when such buildings are present. Even when buildings are lateral to or behind the target, the pressure disturbances generate significantly different flows around this building. A simple grid-free mathematical model of a tree is presented in which the trunk and the branches are each represented by a collection of spherical particles strung together like beads on a string. The drag from the tree, determined as the sum of the drags of the component particles, produces an oscillatory, spreading wake of slower fluid, suggesting that the behavior of trees as wind breakers can be modeled usefully.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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