Park, Jaeyeol;Yoon, Sangwon;Choi, Kitae;Lim, Jongtae;Lee, Byoungyup;Shin, Jaeryong;Bok, Kyoungsoo;Yoo, Jaesoo
The Journal of the Korea Contents Association
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v.15
no.12
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pp.24-34
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2015
With the development of the semantic web, a large amount of data being produced nowadays is in RDF format. RDF is represented by a triple. An RDF database consisting of triples requires the high cost of join query processing. Materialized view is known as a scheme to reduce the query processing cost by accessing materialized views without accessing the database. It is physically stored the results or the intermediate results of the query processing in a storage area. In this paper, we propose a materialized view selection scheme by using decision tree to solve such a problem. The decision tree considers the size and maintenance costs of the materialized view as well as the profit of query response times. It is shown through performance evaluation that the proposed scheme increases the number of materialized views in the limited storage space and decreases the update rates of the materialized views.
A query processing is a critical issue in data warehouse environment since queries on data warehouses often involve hundreds of complex operations over large volumes of data. Data warehouses therefore build a large number of materialized views to increase the system performance. Which views to materialized is an important factor on the view maintenance cost as well as the query performance. The goal of materialized view selection problem is to select an optimal set of views that minimizes total query response time in addition to the view maintenance cost. In this paper, we present an efficient solution for the materialized view selection problem. Although the optimal selection of materialized views is NP-hard problem, we developed a feasible solution by utilizing the characteristics of relational operators such as join, selection, and grouping.
데이터웨어하우스는 데이터분석을 위한 특수 목적의 데이터베이스로, 주로 데이터분석을 위한 질의(이하 OLAP 질의)가 던져진다. 그런데 OLAP질의는 수백만개의 레코드를 가지 테이블에 대해 하나 이상의 aggregation 함수와 group-by 연산자가 포함되므로, 질의 처리 시간은 수 분에서 수 시간이 걸린다. 이를 개선하기위하여 데이터 큐브를 구현함에 있어서의 문제는 디스크 공간이 한정되어 있기 때문에 평균 질의 처리 시간이 훨씬 짧아진다하더라도 모든 셀들을 실체화할수 없다. 따라서 한정된 디스크 공간을 최대한 활용하면서 가능한 빠른 평균 질의 처리 시간을 얻을 수 있도록 데이터 큐브의 일부만을 실체화 시켜야한다. 본 논문의 주제와 관련된 연구로는 Harinarayan[4] 이 제안한 greedy 알고리즘이 있다. 이 알고리즘은 1) 데이터 큐브를 격자구조로 표현한후, 2) 격자의 위에서부터 아래로 차례로 뷰들을 방문하면서 방문한 뷰가 실체화되 경우 데이터 큐브에 주는 이익을 계산한다. 3) 그 중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 3) 그중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 2)와 3)의 과정은 k개의 뷰를 선택할 경우, k번 반복된다. 이 알고리즘의 운영 시간은 데이터 큐브를 구성하는 뷰의 개수가 n개이고 그 중에서 k개를 실체화할 경우에 O(kn2)이다. 본 논문에서는 운영 시간을 향상시킨 수정된 greedy 알고리즘을 제안한다. 알고리즘 내부에서 실체화할 뷰를 선택할 때 격자를 단순화시킨 트리를 사용함으로써, 알고리즘 운영시간을 O(kn2)에서 O(kn)으로 향상시켰다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.28-30
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2004
웹에서 XML 데이터의 양이 많아짐에 따라 XML 질의 처리를 신속하게 해주는 기술이 필요하게 되었다. 이를 가능하게 해주는 것이 XML 질의 캐슁이다. 자주 제기되는 질의에 대하여 질의 결과를 캐쉬한 후 동일 질의에 재사용 함으로써 빠른 응답속도를 보장할 수 있다. 본 논문은 XML질의 캐슁 기법 중 캐쉬되는 데이터의 공간 부담을 줄일 수 있는 XML 뷰 인덱싱 기법에 관한 것으로, 뷰 인덱스의 생성 및 실체화 기법을 제안하고 구현 및 실험을 통한 성능 평가 결과를 기술한다.
ACE (Advanced Collaboration Environment) [1] aims to provide people to have remote collaboration as they are in the same Space. To provide tele-presence in remote collaboration, quality of audio and sharing of view which can show overall environment. Visual Sharing focuses on providing interactive view sharing among remote participants. A user can see remote collaboration space from any direction and can share his working screen view with others. In this paper, we summarize the development plan of Visual Sharing and relevant elementary techniques for developing Visual Sharing.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.106-108
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2004
데이터 웨어하우스는 OLAP의 질의 처리 성능을 놓이고 사용자에게 빠른 응답을 제공하기 위긴 데이터 큐브의 결과를 실체화된 뷰로 저장한다. 최적의 사용자 응답 시간을 제공하기 위해서는 데이터 큐브의 전체를 저장하는 것이 졸지만 실체화 뷰는 일반적으로 물리적 저장소에 저장되기 때문에 데이터 큐브 전체를 저장하는 것은 저장 공간의 오버헤드를 초래하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 데이터베이스 클러스터에 대용량의 실제화 부를 저장하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실체화 뷰의 선택 기준으로 부의 실체화 이익과 뷰들 간의 의존성을 데이터베이스 클러스터 환경에 맞게 제시하고 선택 기준에 따라 실체화 뷰를 서로 다른 노드에 저장함으로서 각 노드들의 실체화 이익을 균등하게 유지한다. 이는 질의가 하나의 노드에 집중되는 현상을 방지함으로서 각 노드의 효율성을 최대로 높일 수 있는 기법이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.335-337
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2012
전투공간 시뮬레이션 결과를 가시화할 뿐 아니라 시나리오 가시화 중에 사용자가 선택한 엔티티의 상세한 관찰을 제공하기 위해 스테레오 3D 모델 뷰어를 개발하여 가시화 시스템의 프로토타입을 구성하였다. 전투공간 가시화를 위해서는 가시화 스프트웨어인 SIMDIS를 사용하였다. 사용자는 시뮬레이션 가시화 스크린 상에서 엔티티를 선택할 수 있으며, 이 엔티티의 자세한 관찰은 스테레오 3D 모델 뷰어에 가시화 된다. 모델 뷰어는 사용자에게 엔티티 관찰 시 몰입감과 인지도를 향상시키기 위하여 헤드 트래킹 기술을 적용하였다. 사용자의 위치를 추적하기 위해서는 깊이 카메라를 이용하였으며, 획득한 깊이 영상을 통해 실시간 사용자 헤드 트래킹을 적용하였다. 구현된 시스템은 SIMDIS를 이용한 전투공간 시뮬레이션 가시화와 스테레오 3D 뷰어를 각각 가시화하기 위하여 2D 디스플레이와 3D TV를 사용하였다.
Sparse-view computed tomography (CT) imaging technique is able to reduce radiation dose, ensure the uniformity of image characteristics among projections and suppress noise. However, the reconstructed images obtained by the sparse-view CT imaging technique suffer from severe artifacts, resulting in the distortion of image quality and internal structures. In this study, we proposed a convolutional neural network (CNN) with wavelet transformation and residual learning for reducing artifacts in sparse-view CT image, and the performance of the trained model was quantitatively analyzed. The CNN consisted of wavelet transformation, convolutional and inverse wavelet transformation layers, and input and output images were configured as sparse-view CT images and residual images, respectively. For training the CNN, the loss function was calculated by using mean squared error (MSE), and the Adam function was used as an optimizer. Result images were obtained by subtracting the residual images, which were predicted by the trained model, from sparse-view CT images. The quantitative accuracy of the result images were measured in terms of peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity (SSIM). The results showed that the trained model is able to improve the spatial resolution of the result images as well as reduce artifacts in sparse-view CT images effectively. Also, the trained model increased the PSNR and SSIM by 8.18% and 19.71% in comparison to the imaging model trained without wavelet transformation and residual learning, respectively. Therefore, the imaging model proposed in this study can restore the image quality of sparse-view CT image by reducing artifacts, improving spatial resolution and quantitative accuracy.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.1B
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pp.35-41
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2010
In this paper, we propose a 3D view design scheme which arranges 2D information in a 3D virtual space with a flexible interface and voice information. The scheme allows the user interface of the 2D image in 3D virtual space anytime from any view point. Voice information can be easily attached. It is this simple and efficient image and voice information arrangement in 3D virtual space that improves information transfer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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