Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.347-349
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1999
본 논문에서는 대규모 영상 데이터베이스로부터 모양 영상에 대한 검색을 빠르고 효율적으로 수행하기 위해 해싱기법을 변형한 색인구조와 검색방법을 제안한다. 제안된 색인 구조는 이진 모양 영상(binary shape image)의 불변 모멘트 집합(invariant moments set)을 특징 벡터로 사용하여 다차원으로 구성된다. 이 색인 구조를 기반으로 제안된 해싱을 변형한 검색방법은 기존의 방법들에 비해 검색공간을 줄임으로써 검색속도를 높인다. 본 논문에서 제안한 색인구조와 검색방법을 1000개의 이진 모양 영상들에 적용해 본 결과 검색공간이 전체 공간의 10% 미만으로 줄어드는 효과가 있었다.
In this paper, we propose an enhanced concurrency control algorithm that maximizes the concurrency of multi-dimensional index structures. The factors that deteriorate the concurrency of index structures are node splits and minimum bounding region (MBR) updates in multi-dimensional index structures. The proposed concurrency control algorithm introduces PLC(Partial Lock Coupling) technique to avoid lock coupling during MBR updates. Also, a new MBR update method that allows searchers to access nodes where MBR updates are being performed is proposed. To reduce the performance degradation by node splits the proposed algorithm holds exclusive latches not during whole split time but only during physical node split time that occupies the small part of a whole split process. For performance evaluation, we implement the proposed concurrency control algorithm and one of the existing link technique-based algorithms on MIDAS-3 that is a storage system of a BADA-4 DBMS. We show through various experiments that our proposed algorithm outperforms the existing algorithm in terms of throughput and response time. Also, we propose a recovery protocol for our proposed concurrency control algorithm. The recovery protocol is designed to assure high concurrency and fast recovery.
Kim, Jeong-Hyun;Park, Sun-Young;Jang, Hyong-Il;Kim, Ho-Suk;Bae, Hae-Young
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.7
no.3
s.15
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pp.55-65
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2005
This paper presents a bulk insertion technique for efficiently inserting data items. Traditional moving object database focused on efficient query processing that happens mainly after index building. Traditional index structures rarely considered disk I/O overhead for index rebuilding by inserting data items. This paper, to solve this problem, describes a new bulk insertion technique which efficiently induces the current positions of moving objects and reduces update cost greatly. This technique uses buffering technique for bulk insertion in spatial index structures such as R-tree. To analyze split or merge node, we add a secondary index for information management on leaf node of primary index. And operations are classified to reduce unnecessary insertion and deletion. This technique decides processing order of moving objects, which minimize split and merge cost as a result of update operations. Experimental results show that this technique reduces insertion cost as compared with existing insertion techniques.
Due to recent increase in applications requiring huge amount of data such as spatial data analysis and image analysis, clustering on large databases has been actively studied. In a hierarchical clustering method, a tree representing hierarchical decomposition of the database is first created, and then, used for efficient clustering. Existing hierarchical clustering methods mainly adopted the bottom-up approach, which creates a tree from the bottom to the topmost level of the hierarchy. These bottom-up methods require at least one scan over the entire database in order to build the tree and need to search most nodes of the tree since the clustering algorithm starts from the leaf level. In this paper, we propose a novel top-down hierarchical clustering method that uses multidimensional indexes that are already maintained in most database applications. Generally, multidimensional indexes have the clustering property storing similar objects in the same (or adjacent) data pares. Using this property we can find adjacent objects without calculating distances among them. We first formally define the cluster based on the density of objects. For the definition, we propose the concept of the region contrast partition based on the density of the region. To speed up the clustering algorithm, we use the branch-and-bound algorithm. We propose the bounds and formally prove their correctness. Experimental results show that the proposed method is at least as effective in quality of clustering as BIRCH, a bottom-up hierarchical clustering method, while reducing the number of page accesses by up to 26~187 times depending on the size of the database. As a result, we believe that the proposed method significantly improves the clustering performance in large databases and is practically usable in various database applications.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05c
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pp.1575-1578
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2003
이동통신 기술의 발달로 인하여 무선 이동 기기의 사용이 보편화되면서 LBS(Location Based System)의 요구가 나날이 증대되고 있다. 이와 같은 위치 기반 서비스에서 클라이언트인 이동체들은 일정한 보고 주기를 가지고 서버에 위치 데이터를 보고하게 되는데, 빈번한 보고 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서 서버에서는 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요하다. 기존에 제시된 메인 메모리 색인으로는 T-tree 가 있는데, 이는 1차원 데이터를 위한 것이므로 이동체 데이터베이스 환경에 적합하지 못하다. 그리고, 디스크 기반의 다차원 색인으로는 R-tree 계열이 있는데, 이는 메인 메모리에서 효율적인 사용을 보장하지 못한다. 이 논문에서는 이동체 데이터베이스 환경에 적합한 메인 메모리 색인을 고려함에 있어서, 기존의 디스크 기반의 다차원 색인으로 가장 널리 알려진 R-tree 계열의 색인을 메인 메모리에 적재 후 메인 메모리 환경에서 성능에 영향을 주는 요소를 실험을 통하여 제시한다. 실험은 메인 메모리에서는 간단한 알고리즘을 사용하는 것이 성능에 좋고, 삽입 시에는 삽입할 노드를 찾기 위해서 비교하는 엔트리의 수가, 검색 시에는 노드간의 중첩으로 인하여 비교하는 노드의 수와 엔트리의 수가 성능에 영향을 주는 요소임을 보여준다.
This paper presents a hierarchical structuring method for the multidimensional type inheritance indices (MD-TIXs) that support the processing of XML queries in XML databases. MD-TIX uses a multidimensional index structure for efficiently supporting ancestor-descendant explorations that involve both nested element and type inheritance hierarchies. However, In the case of a long Xpath, the building and maintenance of MD-TIX are very difficult because of index entry construction problem. So, we propose a type inheritance index hierarchy method for solving this difficulty. We first construct base indices that support direct relationship explorations between adjacent two types on a given Xpath, and then, based on these base indices, we construct hierarchically the derived indices that support indirect relationship explorations between any two types of Xpath until constructing one target index for supporting the full Xpath. And we also present an algorithm that efficiently constructs a partial index hierarchy for supporting given a set of sub-pathes explorations.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.131-133
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2000
이 논문에서는 다차원 색인 구조에서 질의를 지연시키는 주된 요인인 노드 분할연산과 MBR(Minimun Bounding Regions)변경 연산에 대해 효율적으로 대처하는 동시성 제어 기법을 제안한다. 분할 시 탐색이 지연되는 시간을 최소화 하기 위해 대부분의 과정에서 질의와 호환되는 공유 래치를 획득한 후 수행하고 분할이 발생된 노드에 엔트리들이 복사되는 동안만 배타 래치를 획득하는 방법을 사용한다. MBR 변경 연산의 동시성을 높이기 위해 부분적인 잠금 결합을 사용한다. 즉, MBR 변경 연산중 주로 발생되는 MBR이 증가되는 삽입연산은 잠금 결합을 수행하지 않고, 감소되는 삭제 연산만 잠금 결합을 수행한다. 또한 성능 평가를 통하여 제안된 동시성 제어 기법이 GiST의 동시성 제어 알고리즘에 비해 처리율 관점에서 성능이 우수함을 보인다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.142-144
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2000
오늘날, 컴퓨터 하드웨어와 네트워크의 발달로 인하여, 사용자의 멀티미디어 정보 검색 시스템에 대한 요구들이 높아져가고 있다. 이러한 멀티미디어 정보 검색 시스템에서 멀티미디어 정보는 그 해당 데이터의 고유한 성질에 알맞은 특징 정보로써 표현되며, 각각의 특징 정보를 이용하여 해당 멀티미디어 정보 검색을 위한 색인을 구성하고 사용자의 질의에 대해 검색을 수행하게 된다. 그러나 이미지나 비디오 등의 다른 멀티미디어 정보 검색에 비해, 음악 정보에 대한 검색은 아직 연구가 미비한 상태이므로 본 논문에서는 음악 정보로부터 추출된 특징 정보를 이용하여 음악정보의 다차원 색인을 구축함으로써, 사용자의 음악 질의에 대해서 보다 나은 기능들과 효율을 가지도록 내용 기반 음악 정보 검색 수행을 지원하는 정보 검색 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.37-40
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2011
계층적 색인 구조는 대용량의 다차원 데이터에 대한 범위질의를 가장 효율적으로 처리하는 색인 구조이다. 계층적 색인 구조에서 범위질의의 속도를 향상시키기 위해서 색인 구조의 구성 시 발생하는 인접노드간의 겹치는 영역을 줄이는 기법들과 다량의 데이터를 한 번에 읽어 상향식 방식으로 색인 구조의 공간 활용도를 증가시키는 벌크 로딩 기법들이 제안되었다. 하지만 CPU기반에서 개별의 노드들을 순차적으로 질의처리 하는 계층적 색인 구조는 공간 활용도의 증가와 노드 간의 중첩 영역을 줄이는 것만으로는 질의 처리 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CPU기반 계층적 색인 구조 중의 대표적인 예인 R-tree의 저장 구조를 GPU 메모리에 적합하도록 변경을 하였다. 또한 기존 CPU기반 계층적 색인 구조의 순차적인 노드 검색을 GPU를 이용해 병렬적으로 노드를 검사하여 성능을 향상시켰다. 이와 같은 방식으로 질의 영역의 크기에 따라서 성능 향상정도가 다르지만 최대 100배 이상의 성능을 향상시켰다.
Sequence matching in time-series databases is an operation that finds the data sequences whose changing patterns are similar to that of a query sequence. Typically, sequence matching hires a multi-dimensional index for its efficient processing. In order to alleviate the dimensionality curse problem of the multi-dimensional index in high-dimensional cases, the previous methods for sequence matching apply the Discrete Fourier Transform(DFT) to data sequences, and take only the first two or three DFT coefficients as organizing attributes of the multi-dimensional index. This paper first points out the problems in such simple methods taking the firs two or three coefficients, and proposes a novel solution to construct the optimal multi -dimensional index. The proposed method analyzes the characteristics of a target database, and identifies the organizing attributes having the best discrimination power based on the analysis. It also determines the optimal number of organizing attributes for efficient sequence matching by using a cost model. To show the effectiveness of the proposed method, we perform a series of experiments. The results show that the Proposed method outperforms the previous ones significantly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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