• 제목/요약/키워드: time-series databases

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시계열 데이터베이스에서 단일 색인을 사용한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 (A Single Index Approach for Subsequence Matching that Supports Normalization Transform in Time-Series Databases)

  • 문양세;김진호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.157-159
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    • 2005
  • 본 논문에서는 단일 색인을 사용하는 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 기존의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법은 질의 시퀀스 길이가 커질수록 성능이 저하되고, 이를 해결하기 위하여 여러개의 색인을 사용하는 방법을 취하였다. 본 논문에서는 하나의 색인을 사용하면서도 다양한 길이의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭을 수행하는 효율적인 방법을 제시한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 정규화 변환의 정의를 확장하여 일반화 정규화 변환 개념을 제시한다. 또한, 이러한 일반화 정규화 변환 개념을 기존 서브시퀀스 매칭 방법들에 적용하는 방안에 대한 이론적 근거를 각각의 정리로서 제시하고 증명하였다. 그리고, 이들 방안을 구현하기 위한 색인 구성 알고리즘 및 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 각각 제시하였다. 본 논문에서 제안한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭은 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있는 우수한 연구결과라 사료된다.

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시계열 데이터베이스에서 임의 계수의 이동평균 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘 (A Subsequence Matching Algorithm Supporting Moving Average Transformation of Arbitrary Order in Time-Series Databases)

  • 노웅기;김상욱;황규영;심규석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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    • pp.334-336
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    • 1999
  • 본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 임의 계수의 이동평균 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 응용분야와 분석하려고 하는 시계열 데이터의 특성에 따라 잡음의 영향을 줄이는 정도와 경향을 파악하는 주기가 달라지므로 이동평균 계수의 선택도 달라진다. 본 논문에서는 하나의 이동평균 계수에 대해서 생성한 인덱스만을 이용하여 인덱스가 생성되어 있지 않은 계수에 대해서도 탐색을 수행하는 방법을 제안한다. 이때, 제안된 탐색 기법이 질의 결과로 반환되어야 할 서브시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 실험 결과, 모든 이동평균 계수에 대해 인덱스가 생성되어 있는 경우와 비교하여 탐색 성능의 저하는 42%이내였으며, 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 초대 2.7배 우수하였다.

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시퀀스 데이터웨어하우스에서 이산푸리에변환과 비트맵을 이용한 시퀀스 스트림 색인 기법 (Sequence Stream Indexing Method using DFT and Bitmap in Sequence Data Warehouse)

  • 손동원;홍동권
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.181-186
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    • 2012
  • 최근 시간적으로 변화된 데이터에서 유사한 값의 움직임 즉 유사 패턴을 검색하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 시간적으로 변화된 데이터는 시계열 데이터 (time series data) 또는 시퀀스 데이터(sequence data)로 분류되며 기존의 스칼라 값을 가지는 데이터와는 매우 다른 의미를 가진다. 본 논문에서 유사 시퀀스 검색은 시퀀스 데이터웨어하우스에서 값의 변화가 유사한 형태를 가지는 시퀀스들을 검색한다. 유사 시퀀스를 검색하기 위하여 본 논문에서는 먼저 시퀀스 원시 데이터에 이 산 푸리에 변환(DFT, Discrete Fourier Transform)을 적용하여 데이터를 변환한다. 변환된 데이터는 그 특성으로 인하여 유사 패턴의 검색에 적합하며 또 유사도를 비교할 때 일부분만 사용되므로 색인에 사용되는 속성의 개수를 줄이는 장점이 있다. 또 데이터웨어하우스 환경이므로 더 좋은 성능을 보일 수 있는 비트맵 색인 기법을 적용하였다. 시퀀스 데이터의 효율적인 검색을 위하여 영역 지정 검색 방법을 제안하고 효율적인 실행을 위한 비트맵을 활용한 다양한 조합의 색인을 생성하고, 질의 최적화기의 연산 비용을 비교하면서 효율적인 검색 연산을 위한 최저 비용의 색인을 선택하는 기법을 연구하였다.

HummingBird: 향상된 스케일드앤워프트 매칭을 이용한 유사 음악 검색 시스템 (HummingBird: A Similar Music Retrieval System using Improved Scaled and Warped Matching)

  • 이혜환;심규석;박형민
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제34권5호
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    • pp.409-419
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    • 2007
  • 허밍을 통한 유사 검색 질의가 주어질 때 효과적으로 음악 데이타베이스를 검색하는 시스템에 대한 연구는 다양한 방향으로 진행되어 왔다. 최근에는 음악 데이타베이스와 허밍 질의를 시계열 데이터로 변환하여 시계열 데이타의 유사 검색과 관련하여 제안되어 왔던 여러 가지 거리 척도(distance measure)나 인덱싱 기법등을 적용하여 효과적으로 질의를 처리하려는 시도가 계속 되고 있다. 허밍 질의의 특성을 고려하여 균일 스케일링(Uniform Scaling)과 동적 프로그래밍을 사용한 타임 워핑(Dynamic Time Warping)을 함께 고려한 스케일드 앤 워프트 매칭(Scaled and Warped Matching) 거리를 사용하여 효과적인 유사 검색을 하는 방법은 가장 최근 제시된 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 허밍을 통한 유사 검색 시스템인 Humming BIRD(Humming Based sImilaR miDimusic retrieval system)를 제안하고 구현하였다. 슬라이딩 윈도우를 사용하여 음악의 임의의 부분에 대한 허밍 질의를 처리할 수 있도록 하였으며 더 효율적으로 검색하기 위해 이전의 균일 스케일링을 변형하여 중심을 일치시킨(center-aligned) 균일 스케일링을 제안하고 이와 타임 워핑을 결합한 형태의 스케일드 앤워프트 매칭을 제안하였다. 이 거리의 좀 더 타이트한 하한을 계산하는 하계 함수를 사용하여 탐색 공간(search space)을 효과적으로 줄여 더 빠르고 효과적인 유사 검색을 가능하도록 하였다. 마지막으로 실험을 통해 개선된 스케일드 앤 워프트 매칭이 이전에 비해 같은 검객 결과를 얻으면서도 효과적으로 검색함을 탐색 공간을 줄이는 가지치기 성능을 비교함으로써 보였다.

부분 집계 근사법의 MBR-안전 성질을 이용한 효율적인 시계열 서브시퀀스 매칭 (Efficient Time-Series Subsequence Matching Using MBR-Safe Property of Piecewise Aggregation Approximation)

  • 문양세
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제34권6호
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    • pp.503-517
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    • 2007
  • 본 논문에서는 부분 집계 근사법(Piecewise Aggregation Approximation: PAA)이 MBR-안전(MBR-safe) 성질을 가짐을 보이고, 이를 사용한 효율적인 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. MBR-안전 변환이란 고차원 MBR을 직접 변환한 저차원 MBR이 개별 고차원 시퀀스가 변환된 저차원 시퀀스를 모두 포함하는 변환을 의미한다. 이와 같은 MBR-안전 변환을 사용하면 고차원 MBR을 직접 저차원 MBR로 변환할 수 있어 유사 시퀀스 매칭에서 필요한 저차원 변환 횟수를 크게 줄일 수 있다. 또한, PAA는 계산이 간단하고 성능이 우수한 저차원 변환으로 알려져 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 이들 두 개념의 장점을 통합하기 위하여, 기존의 PAA가 MBR-안전 성질을 가짐을 확인하고, 이를 사용하여 서브시퀀스 매칭의 성능을 개선한다. 본 논문의 공헌은 다음과 같다. 첫째, PAA 기반의 MBR 저차원 변환인 mbrPAA를 제안하고, mbrPAA가 MBR-안전함을 정형적으로 증명한다. 둘째, mbrPAA 기반의 새로운 서브시퀀스 매칭 방법을 제안하고, 이 방법의 정확성을 증명한다. 셋째, 서브시퀀스 매칭에서 엔트리 재사용 성질(entry reuse property)의 개념을 제시하고, 이 개념에 기반하여 고차원 MBR을 효율적으로 구성하는 방법을 제안한다. 넷째, 실험을 통해 mbrPAA의 우수성을 입증한다. 실험 결과, 제안한 mbrPAA는 기존 방법에 비해 저차원 MBR 구성을 평균 24.2배 빠르게 수행하고, 서브시퀀스 매칭 성능을 최대 65.9%까지 향상시킨 것으로 나타났다.

Comprehensive Transcriptomic Analysis of Cordyceps militaris Cultivated on Germinated Soybeans

  • Yoo, Chang-Hyuk;Sadat, Md. Abu;Kim, Wonjae;Park, Tae-Sik;Park, Dong Ki;Choi, Jaehyuk
    • Mycobiology
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    • 제50권1호
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    • pp.1-11
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    • 2022
  • The ascomycete fungus Cordyceps militaris infects lepidopteran larvae and pupae and forms characteristic fruiting bodies. Owing to its immune-enhancing effects, the fungus has been used as a medicine. For industrial application, this fungus can be grown on geminated soybeans as an alternative protein source. In our study, we performed a comprehensive transcriptomic analysis to identify core gene sets during C. militaris cultivation on germinated soybeans. RNA-Seq technology was applied to the fungal cultures at seven-time points (2, 4, and 7-day and 2, 3, 5, 7-week old cultures) to investigate the global transcriptomic change. We conducted a time-series analysis using a two-step regression strategy and chose 1460 significant genes and assigned them into five clusters. Characterization of each cluster based on Gene Ontology and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes databases revealed that transcription profiles changed after two weeks of incubation. Gene mapping of cordycepin biosynthesis and isoflavone modification pathways also confirmed that gene expression in the early stage of GSC cultivation is important for these metabolic pathways. Our transcriptomic analysis and selected genes provided a comprehensive molecular basis for the cultivation of C. militaris on germinated soybeans.

HyGIS와 SWAT의 연계 시스템 개발 (Development of Interface System to Couple the SWAT Model and HyGIS)

  • 김경탁;최윤석
    • 한국지리정보학회지
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    • 제9권3호
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    • pp.136-145
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    • 2006
  • SWAT은 유역의 지형자료와 시계열 자료 및 토지경작과 오염물질의 거동에 관계하는 많은 매개변수를 포함하고 있으며, 모형의 구동을 위해서는 다양한 공간, 비공간 자료 및 시계열 자료가 요구된다. 지리정보시스템과 SWAT을 연계 운영할 경우 SWAT 구동에 필요한 많은 자료를 데이터베이스화 하여 이용할 수 있으며, 자료의 생성과 입력 및 구동 결과의 분석까지 일괄적으로 수행할 수 있다. 본 연구에서는 HyGIS와 SWAT 모형의 연계 시스템인 HyGIS-SWAT의 개발을 목표로 하고 있다. 이를 위하여 HyGIS-SWAT 데이터 모델을 기반으로 하는 시스템의 운영 프로세스를 정립하였으며, 이에 따른 데이터베이스를 설계 및 구축 하였다. 연구결과 HyGIS-SWAT 시범 시스템을 개발하였으며, HyGIS 데이터 모델과 HyGIS-Model의 운영 환경이 HyGIS-SWAT 개발에 효과적으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다. 또한 본 연구의 수행 과정에서 축적된 기술은 HyGIS와 다양한 수자원 모형의 연계 시스템을 개발할 때 기반기술로 이용될 수 있을 것이다.

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시계열 데이터베이스에서 인덱스 보간법을 기반으로 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘 (An Index Interpolation-based Subsequence Matching Algorithm supporting Normalization Transform in Time-Series Databases)

  • 노웅기;김상욱;황규영
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제28권2호
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    • pp.217-232
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    • 2001
  • 본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환을 시계열 데이터 간의 절대적인 유클리드 거리에 관계 없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 확장 없이 정규화 변환 서브시퀀스 매칭에 단순히 응용할 경우, 질의 결과로 반환되어야 할 서부시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생한다. 또한, 정규화 변환을 지원하는 기존의 전체 매칭 알고리즘의 경우, 모든 가능한 질의 시퀀스 길이 각각에 대하여 하나씩의 인덱스를 생성하여야 하므로, 저장 공간 및 데이터 시퀀스 삽입/삭제의 부담이 매우 심각하다. 본 논문에서는 인덱스 보간법을 이용하여 문제를 해결한다. 인덱스 보간법은 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용하며, 인덱스가 필요한 모든 경우에 대한 탐색을 수행하는 기법이다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 제안된 알고리즘은 질의 시에 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 생성되어 있는 인덱스 중에서 가장 적절한 것을 선택하여 탐색을 수행한다. 이때, 생성되어 있는 인덱스의 개수가 많을수록 탐색 성능이 향상된다. 필요에 따라 인덱스의 개수를 변화함으로써 탐색 성능과 저장 공간 간의 비율을 유연하게 조정할 수 있다. 질의 시퀀스의 길이 256 ~ 512중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과 선택률이 $10^{-2}$일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 2.40배, 선택률이 $10^{-5}$일 때 평균 14.6배 개선되었다. 제안된 알고리즘의 탐색 성능은 탐색 결과 선택률이 작아질수록 더욱 향상되므로, 실제 데이터베이스 응용에서의 효용성이 높다고 판단된다.

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스키마 통합 기반 생명정보 검색시스템(BIRS) 설계에 관한 연구 (A Study on Design of Schema Integration based Biological Information Retrieval System)

  • 한건;이상호;안부영
    • 정보관리연구
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    • 제40권1호
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    • pp.217-234
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    • 2009
  • 컴퓨터로 옮겨 놓은 생물학 실험실에서 생명과학을 연구하는 연구자가 생명정보를 확인하려면 1차적으로 생물다양성 관련 데이터베이스에서 생명체에 관한 종정보, 생태정보, 분포정보를 검색해야 한다. 그리고 그 생명체를 구성하는 유전자 서열정보와 단백질 구조정보를 Genbank, PDB 등의 유전자/단백질 데이터베이스에서 검색해야 한다. 또한 그 생명체에 관한 학술적 내용이 수록된 학술논문까지 별도로 검색해야만 그 생명체에 관한 포괄적이고도 정확한 정보를 획득하여 연구에 활용할 수 있다. 이런 일련의 과정은 연구자에게 불편함과 함께 많은 시간이 소요됨으로 인해 연구의 효율성을 저하시키는 요인이 되고 있다. 이런 불편함을 해결하기 위하여 통합검색하기 위한 여러 방법을 분석하고, 그중 스키마 통합을 선택하였다. 또한 스키마 통합을 위하여 각각의 데이터베이스의 스키마를 분석하고 메타데이터를 추출하여 Mediated 스키마를 설계하였다. 본 논문에서 설계한 생명정보 검색시스템(BIRS, Biological Information Retrieval System)과 인터페이스를 사용하여 생명과학을 연구하는 연구자들의 연구의 효율성을 향상시킬 수 있을 것이다.

시계열 데이터베이스에서 단일 색인을 사용한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 (A Single Index Approach for Subsequence Matching that Supports Normalization Transform in Time-Series Databases)

  • 문양세;김진호;노웅기
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제13D권4호
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    • pp.513-524
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    • 2006
  • 정규화 변환은 시계열 시퀀스를 구성하는 엔트리들의 전체적인 패턴을 분석하는데 매우 유용하다. 본 논문에서는 단일 색인을 사용한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 기존의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법은 다양한 길이의 질의 시퀀스를 지원하기 위하여 여러 개의 색인을 생성해야 하고, 이에 따라 색인 저장 공간의 오버헤드와 색인 관리의 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 하나의 색인을 사용하면서도 다양한 길이의 질의 시퀀스에 대한 정규화 변환을 지원하는 효율적인 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 이를 위하여, 우선 정규화 변환을 일반화한 포함-정규화 변환(inclusion-normalization transform) 개념을 제시한다. 포함 정규화 변환이란 색인에 저장할 윈도우에 대해서 해당 윈도우를 포함하는 서브시퀀스의 평균과 표준편차로 정규화하는 것으로서, 기본적인 정규화 변환을 윈도우 및 서브시퀀스 개념을 사용하여 확장한 것이다. 다음으로, 포함-정규화 변환을 기존 서브시퀀스 매칭 연구에 적용하기 위한 이론적 근거를 정리로서 제시하고 증명한다. 그리고, 이 방안을 구현하기 위한 색인 구성 알고리즘 및 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 각각 제시한다. 실제 주식 데이터에 대한 실험 결과, 제안한 방법은 기존 방법에 비해 최대 $2.5{\sim}2.8$배까지 성능을 향상 시킨 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭은 정규화 변환 이외의 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있다. 따라서, 제안한 방법은 정규화 변환을 포함하는 많은 다른 종류의 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭에 폭넓게 적용될 수 있는 좋은 연구결과라 사료된다.