• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권7호
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• pp.727-732
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• 2007

시계열에 대한 색인 및 검색 연구는 하나의 속성으로 구성된 시계열에 대하여 주로 수행되어 왔다. 그러나 음악, 비디오 등의 멀티미디어 데이타베이스는 다중속성 시계열 데이타베이스에서 유사 검색을 다룰 수 있어야 한다. 기존의 다중속성 시계열 데이타베이스에 대한 연구는 두 다중속성 시퀀스간의 유사도로 속성 간의 거리의 누적을 사용하고 있기에, 개별적인 속성 시퀀스에 대한 정보를 상실하게 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 속성 시퀀스 측면에서 다중속성 시계열 데이타베이스의 유사검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 검색 공간을 효율적으로 줄일 수 있으며, 착오 누락이 없음을 보장한다. 또한 실험을 통해 제안된 기법의 성능 향상을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권1호
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• pp.43-50
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• 2005

시공간 데이터베이스의 영역에는 그게 이동객체를 다루는 시계열 데이터베이스 영역과 이력객체를 다루는 서열 데이터베이스 영역으로 나뉜다. 최근에는 시공간 데이터베이스의 질의 최적화를 위한 선택도 추정 연구가 활발히 진행되었으나, 기존 연구는 주로 시계열 데이터베이스의 선택도 추정에 의한 질의 최적화에 중점을 두었고 서열 데이터베이스에 대한 질의 최적화 연구는 전무하였다. 따라서 본 논문에서는 시공간 데이터베이스의 질의 최적화를 위한 T-Minskew 히스토그램을 구축하고 이를 이용한 선택도 추정 기법을 제안한다. 또한 임계치 기법을 이용한 효과적인 히스토그램 유지 기법을 제안한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.911-917
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• 2023

오늘날 우리는 전쟁과 기후 위기 등에 의해 에너지 위기 요소를 안고 있게 되었다. 이러한 에너지 위기를 대비하기 위해 많은 연구자가 에너지 관리 시스템이라는 에너지 절감 및 관리와 같은 에너지 모니터링 및 에너지 절감에 대한 시스템에 대한 연구를 지속하고, 이에 발맞춰 국가에서도 에너지 다소비 사업장에서 이를 의무화하고 있다. 이러한 공장은 공간과 에너지적 한계가 존재하여 이를 개선 하고자 낮은 성능의 임베디드 디바이스로 데이터 수집 시스템을 구동하는 방안에 대해 연구를 진행한다. 이때 임베디드 디바이스에서 기존의 데이터베이스가 아닌 Key-value store인 RocksDB의 최적화 버전이 시계열 데이터에 우수한 성능을 보임을 평가를 통해 보인다. 또한 이를 평가하기 위한 범용 데이터베이스 평가 도구를 통해 이종 데이터베이스와 평가를 진행한다. 그 결과 낮은 성능의 디바이스에서 타 데이터베이스 대비 11배 짧은 소요 시간을 기록하는 것을 볼 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.327-340
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• 2009

본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 노이즈 제거 정도를 제어하기 위해 시계열 매칭의 이동평균 변환을 이용한다. 이동평균 변환을 윤곽선 이미지 매칭에 적용하게 된 동기는 이동평균 변환이 시계열의 노이즈를 감소시키므로, 이를 사용하면 윤곽선 이미지 매칭에서도 노이즈 제어 효과를 얻을 수 있을 것이라는 직관에 기반한다. 본 논문에서는 우선 윤곽선 이미지 매칭에 이동평균 변환을 적용한 $\kappa$-계수 이미지 매칭($\kappa$-order image matching)을 제안한다. 제안한 $\kappa$-계수 이미지 매칭은 윤곽선 이미지가 변환된 시계열에 $\kappa$-이동평균 변환을 적용하여 시계열(이미지) 간의 유사성을 판단한다. 다음으로, 대용량 이미지 데이터베이스를 대상으로 $\kappa$-계수 이미지 매칭을 수행하기 위한 인덱스 기반 매칭 방법을 제안하고, 그 정확성을 정형적으로 증명한다. 또한, 계수 $\kappa$와 매칭 결과와의 관계를 정형적으로 분석하고, 이에 기반하여 계수 $\kappa$를 변화시키면서 노이즈 제거 정도를 제어하는 방안을 제시한다. 실험 결과, $\kappa$-계수 이미지 매칭이 노이즈 제거 효과를 가짐을 확인하였으며, 제안한 인덱스 기반 매칭 방법은 순차 스캔에 비해 수 배 에서 수십 배 빠른 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.1505-1514
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• 2004

시퀀스 매칭은 시계열 데이터베이스로부터 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 데이터 시퀀스들을 검색하는 연산이다. 기존의 대부분의 연구에서는 효과적인 시퀀스 매칭을 위하여 다차원 인덱스를 사용하며, 데이터 시퀀스를 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform: DFT)한 후, 단순히 앞의 두 개 내지 세 개의 DFT 계수만을 구성 속성 (organizing attributes)으로 사용함으로써 고차원의 경우 발생하는 차원 저주(dimensionality curse) 문제를 해결한다. 본 논문에서는 기존의 단순한 기법이 가지는 성능 상의 문제점들을 지적하고, 이러한 문제점들을 해결하는 최적의 다차원 인덱스 구성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대상이 되는 시계열 데이터베이스의 특성을 사전에 분석함으로써 변별력이 뛰어난 요소들을 다차원 인덱스의 구성 속성으로 선정하며, 비용 모델(cost model)을 기반으로 한 시퀀스 매칭 비용의 추정을 통하여 다차원 인덱스에 참여하는 최적의 구성 속성의 수를 결정한다. 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 실험을 통한기존 기법과의 성능 비교를 수행하였다 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법에 비교하여 매우 큰 성능 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.294-297
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• 2005

Time series are comprehensively appeared and developed in many applications, ranging from science and technology to business and entertainrilent. Similarity search under time warping has attracted much interest between the time series in the large sequence databases. DTW (Dynamic Time Warping) is a robust distance measure and is superior to Euclidean distance for time series, allowing similarity matching although one of the sequences can elastic shift along the time axis. Nevertheless, it is more unfortunate that DTW has a quadratic time. Simultaneously the false dismissals are come forth since DTW distance does not satisfy the triangular inequality. In this paper, we propose an efficient range query algorithmbased on a new similarity search method under time warping. When our range query applies for this method, it can remove the significant non-qualify time series as early as possible before computing the accuracy DTW distance. Hence, it speeds up the calculation time and reduces the number of scanning the time series. Guaranteeing no false dismissals, the lower bounding function is advised that consistently underestimate the DTW distance and satisfy the triangular inequality. Through the experimental result, our range query algorithm outperforms the existing others.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.381-392
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• 2002

본 논문에서는 시계열 데이타베이스에서의 모양 기반 검색 문제에 관하여 논의한다. 모양 기반 검색은 실제 요소 값과 관계없이 질의 시퀀스와 유사한 모양을 갖는 (서브)시퀀스를 찾는 연산이다. 본 연구에서는 모양 기반 서브시퀀스 검색을 위한 새로운 기법을 제안한다. 먼저, 시프팅, 스케일링, 이동 평균, 타임 워핑 등 변환들의 다양한 조합을 지원하는 모양 기반 검색을 위하여 새로운 유사 모델을 제시한다. 또한, 이러한 유사 모델을 기반으로 하는 모양 기반 검색을 효과적으로 처리하기 위하여 효율적인 인덱싱 및 질의 처리 기법들을 제안한다. 제안된 기법의 유용성을 규명하기 위하여 실제 데이타인 S&P 500 주식 데이터를 이용한 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 질의 시퀀스의 모양과 유사한 모양을 갖는 서브시퀀스들을 성공적으로 검색할 뿐만 아니라 순차 검색 기법과 비교하여 66배까지의 상당한 성능 개선 효과를 갖는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.35-40
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• 2019

In this paper, we design and implement a partial denoising boundary matching system using indexing techniques. Converting boundary images to time-series makes it feasible to perform a fast search using indexes even on a very large image database. Thus, using this converting method we develop a client-server system based on the previous partial denoising research in the GUI(graphical user interface) environment. The client first converts a query image given by a user to a time-series and sends denoising parameters and the tolerance with this time-series to the server. The server identifies similar images from the index by evaluating a range query, which is constructed using inputs given from the client and sends the resulting images to the client. Experimental results show that our system provides many intuitive and accurate matching results.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.69-74
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• 2006

최근 멀티미디어 내용기반 검색 기술의 발달로 음악 정보 검색 기술 중 하나인 오디오 특징을 이용한 뮤지션 검색에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 이와 관련한 음악 데이타베이스의 인덱싱 기법에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 시계열 패턴 인덱스 화일의 공간 분할 방법을 이용하여 오디오 특징 데이터를 사용한 뮤지션 검색 기법을 제시한다. 뮤지션 탐색을 위하여 오디오의 특징을 사용하며, 유사한 후보 뮤지션의 곡을 탐색하기 위한 인덱싱 기법으로 시계열 패턴 인덱스 화일을 사용한다. 실험 결과, 윤번 공간 분할 방법을 사용한 시계열 패턴 인덱스 화일이 뮤지션 검색에 있어서 효율적임을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제6권2호
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• pp.163-176
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• 2010

Nowadays due to the rapid advances in the field of information systems, transactional databases are being updated regularly and/or periodically. The knowledge discovered from these databases has to be maintained, and an incremental updating technique needs to be developed for maintaining the discovered association rules from these databases. The concept of Temporal Association Rules has been introduced to solve the problem of handling time series by including time expressions into association rules. In this paper we introduce a novel algorithm for Incremental Mining of General Temporal Association Rules (IMTAR) using an extended TFP-tree. The main benefits introduced by our algorithm are that it offers significant advantages in terms of storage and running time and it can handle the problem of mining general temporal association rules in incremental databases by building TFP-trees incrementally. It can be utilized and applied to real life application domains. We demonstrate our algorithm and its advantages in this paper.