최근 PDA와 같은 모바일 장치와 무선 인터넷의 사용이 확대되고, GPS의 개발로 인하여 위치 기반 서비스가 활발히 연구되고 있다. 그러나, 위치 기반 서비스의 중요한 요소인 이동 객체는 이동에 따른 갱신 비용이 높기 때문에 이전의 디스크 기반의 GIS에서 사용되던 인덱스를 이용하는 것은 효과적 이 지 못하다. 본 논문에서는 위치 기반 서비스를 위한 효과적인 현재 위치 데이타 처리를 위해 공간 해쉬 인덱스와 R-tree 인덱스를 결합한 형태인 HB(Hash Based)R-tree 인덱스를 개발하였다. HBR-tree 인덱스는 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 위치 데이타가 빈번하게 갱신된다는 특징을 이용하여 갱신 작업은 HBR-tree 인덱스의 공간 해쉬 테이블 내에서 처리하고, 생성된 공간 해쉬 테이블을 이용하여 R-tree 인덱스를 구성함으로써 빠른 검색 질의 처리가 가능하고 갱신 비용을 줄일 수 있다는 장점이 있다.
이동 객체를 효율적으로 처리하기 위해 여러 가지 색인 기법들이 제안되었다. 이들 중 3D R-tree와 같은 색인 기법은 시간과 공간을 동일한 차원으로 생각하고 있으나, 실제로 이 두 차원은 단위와 성격이 다르므로 분리해서 처리해야 한다. 특히 본 논문에서 고려하는 환경은 실내와 같은 한정된 공간이므로, 이런 환경에서는 시간과 공간이 같이 성장하는 것이 아니라 공간은 한정되어 있는 반면 시간 차원만이 성장한다. 따라서 R-tree와 1차원(시간차원)의 TB-tree 두 개의 색인을 유지하여, 공간정보와 고정된 객체는 R-tree에, 시간 정보와 이동 객체는 TB-tree에 저장하는 시공간 분리 트리(STS-tree : Separation of Time and Space tree)를 제안한다.
최근 이동통신 및 GPS 기술의 발달로 위치기반서비스 요구가 점점 증가하고 있고, 대용량의 위치데이터가 저장되는 위치기반서비스의 구현을 위한 이동체외 저장 및 검색에 관한 연구가 활발하다. 이동체의 위치 정보를 점으로 모델링하여 색인 할 경우 KDB-Tree의 성능이 우수하다. 그러나 KDB-Tree는 시공간에서의 이동체 위치데이터 색인을 고려할 경우 시간 도메인의 특성으로 인해 성능 저하의 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 이동체 위치데이터의 색인을 위한 KDB-Tree의 사용에서 시간 도메인의 특성을 반영한 분할 도메인 선정 방법과 분할 정책을 제시한다. 새로운 분할 정책은 색인의 공간활용도를 높이고 색인의 크기를 작게 하여 검색의 성능을 높인 최근 시간 분할 기법과 LD(Last Division) 분할 정책이다. 본 논문에서는 KDB-Tree의 변경된 분할 정책을 구현하고 성능평가론 수행한다. 이 성능 평가 실험을 통해서 변경된 분할 정책을 사용한 KDB-Tree에서 공간활용도가 높고 검색 성능이 우수함을 보인다.
In this paper, a new indexing technique is proposed for efficient evaluation of nested queries on aggregation hierarchy in object-oriented data model. As an index data structure, an extended $B^{+}$ tree is introduced in which instance identifier to be searched and path information used for update of index record are stored in leaf node and subleaf node, respectively. the retrieval and update algorithm on the introduced index data structure is provided. Comparisons under a variety of conditions are given with current indexing techniques, showing improved performance in cost, i.e., the total number of pages accessed for retrieval and update.
There are numerous approaches to improve the performances of database systems. The most efficient ones are considered to be implementing an effective database indexing technique. This must guarantee the balance between the memory, storage resources and processor of the database server according to the type, structure, the physical organization and the cardinality of data, the type of queries and the number of competing transactions. The challenge is to find an appropriate index type that would suite these requirements. In this paper, we provide an overview of the most used database indexing techniques such as B-tree index and Bitmap index, present an analysis of these techniques and discuss their limitations.
GR-tree and query aggregation techniques have been proposed for spatial query processing in conventional spatial query processing for wireless sensor networks. Although these spatial query processing techniques consider spatial query optimization, time query optimization is not taken into consideration. The index reorganization cost and communication cost for the parent sensor nodes increase the energy consumption that is required to ensure the most efficient operation in the wireless sensor node. This paper proposes itinerary-based R-tree (IR-tree) for more efficient spatial-temporal query processing in wireless sensor networks. This paper analyzes the performance of previous studies and IR-tree, which are the conventional spatial query processing techniques, with regard to the accuracy, energy consumption, and query processing time of the query results using the wireless sensor data with Uniform, Gauss, and Skew distributions. This paper proves the superiority of the proposed IR-tree-based space-time indexing.
본 논문에서는 자연언어 처리 기술인 구문 분석 모듈을 도입해 단어 이상의 단위인 구 단위를 색인과 검색의 단위로 삼는 구 단위 색인 및 검색 기법의 사용을 제안한다. 초기의 정보검색의 방법으로 단일 주제어를 키워드로 색인하여 검색하는 방식이 널리 사용되어 왔으나 문서의 내용을 정확히 표현하기 어렵고 검색 결과의 문서 집합 또한 너무 커서 사용자의 만족도가 낮다 고도의 문서 처리 측면에서는 웹 문서들 자체가 갖는 다양한 오류들로 인해 현실적으로 충분히 만족할 만할 우수한 성능의 구문 분석 모듈이 구현되기는 어려우므로 상향식 구문 분석 모듈을 구현하여 완전한 구문 분석 결과를 얻지 못하는 많은 문장에 대해서도 가능한 구 단위 색인을 이용하여 검색 정확률과 재현률이 향상되고 검색 과정의 처리 부하도 줄이는 장점을 얻는다.
본 논문에서는 움직임 벡터와 빛의 세기를 이용하여 비디오의 인덱싱과 검색 기법에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 특징과 빛의 세기를 계산하여 각 샷 당하나의 대표프레임을 추출하였다. 각각의 대표프레임은 빛의 흐름을 계산하였다. 즉 움직임벡터의 특징은 빛의 흐름으로부터 얻어냈고, BMA 는 움직임 벡터를 찾기 위해 사용했다. 그리고 빛의 세기 값을 히스토그램으로 변환 한 후 컷 검출에 사용하였다. 비디오 프레임의움직임 벡터와 빛의 세기 특징을 기반으로 비디오 데이터를 구성하고 인덱싱 하였다. 비디오 데이터베이스는 비디오의 접근을 위해 내용기반을 제공하고, 인덱스 특징은 B+ 트리 검색을 사용했고, 내부적으로 구성되어 단 노드 방식으로 저장되어 컴퓨터 저장장치에 직접 접근할 수 있게 했다. 본 논문에서는 비디오 데이터 모델을 기반으로 한 비디오 인덱스의 문제를 정의하였다.
Kim, Byung-Gon;Han, Jong-Woon;Lee, Jaeho;Haechull Lim
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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pp.294-297
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2000
Among the multi-dimensional query types, ranking query is needed if we want the object one by one until we satisfy for the result. In multi-dimensional indexing structures like R-tree or its variants, not many methods are introduced in this area. In this paper, we introduce new ranking query processing algorithm which use the filtering mechanism in the R-tree variants.
주기억 색인 기법인 Tmr-트리가 R-트리에 비해서 삽입시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 본 논문은 L2 캐시를 최대한 활용하여 기존 Tmr-트리의 장점을 가지는 새로운 CSTmr-트리(Cache Sensitive Tmr-트리)구조를 제안하고, 이 구조에 삽입, 삭제 등의 알고리즘을 제안하였다. 제안한 구조와 알고리즘을 다른 인덱스 구조와 비교하여 CSTmr-트리의 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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