With the proliferation of multimedia data, there is an increasing need to support the indexing and retrieval of high-dimensional image data. Although there have been many efforts, the performance of existing multidimensional indexing methods is not satisfactory in high dimensions. Thus the dimensionality reduction and the approximate solution methods were tried to deal with the so-called dimensionality curse. But these methods are inevitably accompanied by the loss of precision of query results. Therefore, recently, the vector approximation-based methods such as the VA- file and the LPC-file were developed to preserve the precision of query results. However, the performance of the vector approximation-based methods depend largely on the size of the approximation file and they lose the advantages of the multidimensional indexing methods that prune much search space. In this paper, we propose a new index structure called the GC-tree for efficient similarity search in image databases. The GC-tree is based on a special subspace partitioning strategy which is optimized for clustered high-dimensional images. It adaptively partitions the data space based on a density function and dynamically constructs an index structure. The resultant index structure adapts well to the strongly clustered distribution of high-dimensional images.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.6
no.2
s.12
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pp.23-37
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2004
Location Based Services(LBSs) in mobile environments become very popular recently. For efficient LBSs, spatial database management systems must need a spatial indexing scheme such as R-trees in order to manage the huge spatial database. However, it may need unnecessary disk accesses since it needs to access objects which are not actually concerned to user's location-based queries. In this paper, to support the location-based queries efficiently, we propose a CLR-tree(Cell Leveling R-tree) in which a dynamic cell is built up within the minimum bounding rectangle of R-trees' node. The cell level of nodes is compared with the query's cell level in location-based query processing and determines the minimum search space. Also, we propose the insertion, split, deletion, and search algorithms for CRL-trees. From the experimental results, we see that a CLR-tree is able to decrease $5{\sim}20%$ of disk accesses from those of R-trees. So, a CLR-tree can be used for fast accessing spatial objects to user's location-based queries in LBSs.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.51-54
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2001
퍼지 데이터의 일반적 특성인 불명확한 경계의 문제는 항상 명확한 데이터만을 전제로 데이터 관리를 할 수 있는 기존의 데이터베이스 시스템에서는 이를 효과적으로 저장 관리할 수 없다는 것이다. 실세계에 존재하는 많은 현상들은 항상 명확한 값들로 귀결되지 않고 불명확한 상태로 존재하는 경우가 상당하다. 따라서 데이터베이스 시스템 내에서 이와 같이 불명확한 상태를 반영하기 위한 노력의 일환으로 퍼지 데이터에 대한 표현 및 저장 관리 기법에 대한 연구가 다수 수행되었다. 그러나 기존 연구들은 주로 데이터의 상태변화가 거의 없는 정적 환경에 적합한 뿐 값의 갱신이 빈번히 발생하는 동적 환경에는 적합하지 않은 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 데이터 갱신이 빈번히 발생하는 동적 환경하에서 경계가 불명확한 퍼지 데이터의 관리를 효과적으로 수행하도록 하기 위한 방안으로서 R-Tree를 이용한 퍼지 데이터 색인 방법을 제안한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.6
s.44
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pp.9-17
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2006
Moving objects database systems manage a set of moving objects which changes its locations and directions continuously. The traditional spatial indexing scheme is not suitable for the moving objects because it aimed to manage static spatial data. Because the location of moving object changes continuously, there is problem that expense that the existent spatial index structure reconstructs index dynamically is overladen. In this paper, we analyzed the insertion/deletion costs for processing the movement of objects. The results of our extensive experiments show that the Dynamic Hashing Index outperforms the original R-tree and the fixed grid typically by a big margin.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1997.10a
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pp.425-437
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1997
본 논문은 디지털 도서관에서 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 시스템을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 선율에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 동요를 대상으로 하여 음악 데이터베이스를 생성할 때는 각각의 곡에서 추출한 음정곡선을 이용하여 색인과 메타 데이터를 생성하는데, 색인은 유사 탐색을 용이하게 하기 위해서 Trie 구조를 사용한다. 탐색패턴을 이용해서 메타 데이터를 탐색할 때는 동적 프로그래밍 방법을 이용하여 유사 탐색을 함으로써 노래의 어느 마리를 부르더라도 쉽게 후보곡을 검색할 수 있도록 한다. 통상음악의 첫째 동기를 부르는 경우가 많기 때문에 첫째 악절로 구성한 색인을 먼저 탐색토록하고, 색인에서 탐색을 실패한 경우(음악의 첫째 동기 이후를 부른 경우)에 메타 데이터를 이용한 유사 음표열 탐색을 하도록 하여 효율적인 검색이 되도록 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10c
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pp.28-30
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2002
시간에 따라 연속적으로 위치가 변화하는 객체를 이동체라 한다. 기존의 R-Tree를 사용한 이동체 색인에 관한 연구에서는 현재 위치 질의 시 고비용의 연산이 요구되고, 시간축의 값이 증가하는 방향으로 보고되는 이동체의 위치데이터의 특징을 고려한 노드 분할 정책이 제안되지 않았다. 이 논문에서는 이동체의 현재 위치 및 과거 위치에 대한 색인 방법인 CPTR-Tree(Current Position and Trajectory R-Tree)를 제안한다. 특히, 제안 방법에서 이동체의 현재 위치에 대한 공간차원의 PMBR(Point MBR)을 유지함으로써, 현재 위치 질의 처리시 불필요한 노드 접근 횟수를 줄일 수 있어 성능향상을 할 수 있다. 그리고, 시간축의 값이 증가하는 형태로 보고되는 이동체 위치 데이터의 특징을 고려하여 시간축 분할시 SP(Split Parameter) 분할 방법을 제공함으로써 노드 공간 활용률을 높여 색인의 크기를 줄이고, 공간축 분할시 노드 겹침을 줄이는 동적 클리핑 분할 정책을 제시하여 이동체 과거 위치 검색 효율을 높인다.
Park, Yong-Hun;Seo, Dong-Min;Song, Seok-Il;Yoo, Jae-Soo
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.185-190
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2010
최근 위치 인식 기술과 휴대 장치의 발달로 인해 이동하는 객체를 기반으로 하는 위치 기반 서비스(Location Based Service, LBS)의 관심이 점점 증가하고 있고 그에 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이동 객체의 응용은 빈번하게 변경되는 이동객체의 위치정보를 효과적으로 처리할 수 있는 색인구조를 필요로 한다. 위치정보를 색인하기 위해 R-tree 기반의 색인들이 제안되었다. 하지만 R-tree는 변경보다는 검색 연산에 초점이 맞추어진 색인구조이기 때문에 잦은 변경을 다루어야 하는 이동객체 환경에 적합하지 못하다. 최근 이러한 객체의 빠른 위치 변경을 지원하는 그리드 기반의 색인 구조가 제안되었다. 하지만 셀의 객체 점유율에 따라 검색 속도가 저하되는 단점은 여전히 해결되지 못하고 있다. 이러한 단점은 객체들이 특정 영역에 몰리는 경우 또는 그리드의 해상도를 잘못 지정한 경우 더욱 부각된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 가상 셀 기반의 색인 구조를 제안한다. 데이터 페이지에 객체의 점유율을 보장하기 위해 여러 개의 인접한 셀들의 데이터를 한 데이터 페이지에 함께 저장한다. 공간 채움 곡선을 기반으로 순서화된 셀들로 셀의 인접성을 결정한다. 또한 공간 채움 곡선의 차수를 동적으로 지정하여 객체가 집중된 셀에 대해서는 셀의 단위 크기를 작게 지정한다. 뿐만 아니라 셀을 표현하기 위한 식별자를 위해 비트를 이용한 표현식을 제안하였다. 이로 인해 노드의 팬아웃을 증가시켰고, 저장공간을 절약하였다. 실험을 통해서 제안하는 색인 기법의 우수성을 증명하였다.
A navigation system for virtual environments using low-quality HMD(head mounted display)must quantize images when the system presents true-color image with restricted number of colors. Such navigation system quantizes an image by using fixed palette. If the system represents an image by using a variable palette which is made considering a region around the viewpoint then user can perceive a virtual environments more vividly because human visual system is sensitive to the colors variation in the region around the viewpoint. In this paper we propose a color quantization algorithm that quantize a region around the viewpoint more finely than other regions at each variation of viewpoint for virtual environments navigation system and compose virtual environments navigation system using proposed algorithm. The system quantizes an image at each variation of viewpoint and shows a quantized image to user through HMD. We tested user preferences for our proposed system and the results show that users preferred our system.
In order to increase the performance of spatial database systems, a spatial indexing method is necessary to manage spatial objects efficiently in both dynamic and static environments. A spatial indexing method considering a spatial locality is required to increase the retrieval performance. And the spatial locality is related to the location property of objects. The previous spatial indexing methods did not consider the circular location property of objects. In this paper, we introduce the CR-Tree that is a spatial index structure for clustering spatially adjacent objects in which a search space is constructed with the circular and linear domains. Using a spatial index structure considered a circular location property of objects, we show that high hit ratio and bucket utilization are increased through the simulation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.10
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pp.2140-2146
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2009
Since tags do not have location informations, the identifiers of tags which are symbolic data are used as the location informations. Therefore, it is difficult to define the proxmity between two trajectories of tags and inefficient to process the user queries for tags. In this paper, we define the perceptual space to model the location of a tag and propose the proximity of the perceptual spaces. The proximity of the perceptual spaces is composed of the static proximity and dynamic proximity. Using the proximity of the perceptual spaces, it is possible to measure the proximity between two trajectories of tags and build the efficient indexes for tag trajectories. We evaluated the performance of the proposed proximity function for tag trajectories on the IR-tree and the $R^*$-tree.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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