The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.11
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pp.3341-3355
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2000
최근 멀티미디어 문서의 개수가 기하 급수적으로 증가함에 따라, 사용자가 요구하는 멀티미디어 문서를 보다 효과적으로 저장 및 검색할 수 있는 멀티미디어 문서 검색 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 XML로 정의된 문서를 문서 구조 및 이미지 내용을 기반으로 보다 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. 효율적인 구조-기반 검색을 지원하기 위해서 구조 인덱스를 o2store 저장 시스템을 사용하여 구현한다. 아울러 내용-기반 검색을 지원하기 위해서 X-트리에 기반한 효율적인 고차원 색인구조를 구현한다. 마지막으로 구현된 멀티미디어 문서검색 시스템을 검색시간, 저장시간, 부가 저장 공간의 관점에서 성능평가를 수행한다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.3
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pp.13-21
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2011
In mobile environment supporting mobility technologies, user requirements have been increased with respect to utilization of location information. In particular, moving object DBMS has consistently posed in order to efficiently maintain traffic information related to location of vehicle which tents to tremendously change over time. Despite the fact that these sorts of researches must be taken into consideration, empirical studies on moving object in terms of map database for lbs service, spatial attribute of which is continuously changed over time, have rarely performed. Therefore, aim of this paper is to suggest efficient spatial index scheme, which is capable of supporting query processing algorithm and location of moving object over time, by developing new empirical model. As a result, we can come to the conclusion that moving object model based on multi-fixed grid index makes it possible to cut down on the number of entity for retrieving. What's more, this model enables hierarchical data to be accessed through efficient spatial filtering on large-scale lbs data and constraints in accordance with level in order to display map.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.383-385
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1998
ISO에서 문서 교환에 대한 표준으로 제시된 SGML(Standard Generalized Markup Language)은 논문이나 보고서와 같이 내부적으로 복잡한 구조를 가지는 문서를 효과적으로 처리하기 위해 매우 융통성 있는 문법을 제공하고 있다. 이에 각 기업체나 행정기관에서는 기존의 전자 문서들을 SGML 문서로 변환하는 작업이 활발히 진행되고 있다. 따라서 문서의 논리적 구조에 기반한 검색에 대한 요구도 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 SGML 문서의 기본단위인 엘리먼트 단위의 검객과 문서의 논리적인 구조에 기반한 검색을 효율적으로 지원하는 인텍스를 설계하기 위해, K-ary 트리, 문서단위 구문트리와 엘리먼트단위 구문 트리의 3가지 방법에 대해 저장 시간, 삭제 시간, 검색 시간, 부가 저장 공간 측면에서 수학적 모델로서 성능평가를 수행한다.
Research on top-k query processing algorithms for analyzing big data have been spotlighted recently. However, because existing top-k query processing algorithms do not provide an efficient index structure, they incur high query processing costs and cannot support various types of queries. To solve these problems, we propose a top-k query processing algorithm using a view selection method based on a grid index. The proposed algorithm reduces the query processing time by retrieving the minimum number of grid cells for the query range, by using a grid index-based view selection method. Finally, we show from our performance analysis that the proposed scheme outperforms an existing scheme, in terms of both query processing time and query result accuracy.
This paper addresses an indexing scheme capable of efficiently processing range queries in a large-scale trajectory database. After discussing the drawbacks of previous indexing schemes, we propose a new scheme that divides the temporal dimension into multiple time intervals and then, by this interval, builds an index for the line segments. Additionally, a supplementary index is built for the line segments within each time interval. This scheme can make a dramatic improvement in the performance of insert and search operations using a main memory index, particularly for the time interval consisting of the segments taken by those objects which are currently moving or have just completed their movements, as contrast to the previous schemes that store the index totally on the disk. Each time interval index is built as follows: First, the extent of the spatial dimension is divided onto multiple spatial cells to which the line segments are assigned evenly. We use a 2D-tree to maintain information on those cells. Then, for each cell, an additional 3D $R^*$-tree is created on the spatio-temporal space (x, y, t). Such a multi-level indexing strategy can cure the shortcomings of the legacy schemes. Performance results obtained from intensive experiments show that our scheme enhances the performance of retrieve operations by 3$\sim$10 times, with much less storage space.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.2
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pp.411-425
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2000
Information retrieval systems for structured documents which are written in SGML or XML support partial retrieval of document. In order to efficiently process queries based on document structures, low memory overhead for indexing, quick response time for queries, supports to powerful types of user queries, and minimal updates of index structure for document updates are required. This paper suggests the Global Document Instance Tree(GDIT) and proposes an effective indexing scheme and query processing algorithms based on the GDIT. The indexing scheme keeps up indexing and retrieval effciency and also guarantees minimal updates of the index structure when document structures are updated.
Kim, Hyeong-Il;Kim, Hyeong-Jin;Shin, Youngsung;Chang, Jae-woo
Journal of KIISE
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v.43
no.12
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pp.1437-1457
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2016
In outsourced databases, the cloud provides an authorized user with querying services on the outsourced database. However, sensitive data, such as financial or medical records, should be encrypted before being outsourced to the cloud. Meanwhile, k-Nearest Neighbor (kNN) query is the typical query type which is widely used in many fields and the result of the kNN query is closely related to the interest and preference of the user. Therefore, studies on secure kNN query processing algorithms that preserve both the data privacy and the query privacy have been proposed. However, existing algorithms either suffer from high computation cost or leak data access patterns because retrieved index nodes and query results are disclosed. To solve these problems, in this paper we propose a new kNN query processing algorithm on the encrypted database. Our algorithm preserves both data privacy and query privacy. It also hides data access patterns while supporting efficient query processing. To achieve this, we devise an encrypted index search scheme which can perform data filtering without revealing data access patterns. Through the performance analysis, we verify that our proposed algorithm shows better performance than the existing algorithms in terms of query processing times.
Join operation exert a great effect on the performance of system in temporal database as in the relational database. Especially, as for the temporal join, the optimization of interval partition decides the performance of query processing. In this paper, to improve the efficiency of parallel join query in temporal database. I proposed Minimum Interval Partition(MIP) scheme that time interval partitioning. The validity of this MIP algorithm that decides minimum breakpoint of the partition is proved by example scenario and I confirmed improved efficiency as compared with existing partition algorithm.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.06a
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pp.97-100
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2013
최근 4세대(4G) 통신망으로의 전환의 가속화와 스마트 모바일 기기의 확산으로 인하여 무선 통신망에서 데이터 트래픽이 급증하고 있다. 이러한 급증하는 데이터 트래픽을 분산시키기 위하여 2개의 주파수 밴드를 사용하는 멀티 캐리어 기술이 선보이고 있다. 방송 디스크는 서버가 데이터베이스에 저장된 모든 데이터를 연속적으로 다수의 모바일 클라이언트에게 방송하고, 클라이언트는 방송 채널을 감시하여 원하는 데이터가 방송될 경우 방송 채널로부터 데이터를 수신하는 통신 구조이다. 이런 관점에서 방송 채널은 클라이언트가 데이터를 액세스할 수 있는 디스크의 역할을 담당한다. 본 논문에서는 무선 통신망이 멀티 캐리어를 지원할 경우, 클라이언트에서 실행되는 읽기 전용 트랜잭션의 정확성을 보장하기 위한 동시성 제어 기법(Dual-Channel based Concurrency Control: DCC)을 제안한다. 기존에 동시성 제어 기법들은 단일 방송채널에서 트랜잭션의 철회률을 줄이기 위하여 추가적인 제어 정보들을 방송하거나 방송 데이터의 타임스탬프 필드를 이용하고 있다. 클라이언트에서 실행되는 트랜잭션은 단일 방송 사이클이 아니라 여러 방송 사이클에 걸쳐서 실행된다. 이러한 방송 디스크 환경의 특징은 클라이언트 트랜잭션이 디스크에서 방송 인덱스를 판독하여 방송 프로그램 상에서 트랜잭션에 필요한 데이터가 방송 될 때까지 기다리게 된다. 이와는 달리 DCC는 주력 망과 보조 망에서 방송되는 방송 프로그램의 순서를 서로 다르게 하여 데이터 판독에 필요한 대기 시간을 줄일 수 있다. 보조망의 방송 프로그램의 순서는 주력망의 방송 프로그램 순서의 역순서로 방송함으로써 보조 망 또는 주력 망에서 실행되고 있는 트랜잭션이 다른 방송 채널의 방송 인덱스를 판독하지 않아도 방송 프로그램 순서를 예측할 수가 있다. 그 결과, DCC는 방송 디스크의 데이터 판독에 요구되는 대기시간을 줄여 읽기 전용 트랜잭션의 철회률을 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.
Data cube plays an important role in multi-dimensional, multi-level data analysis. Meeting on-line analysis requirements of data stream, several cube structures have been proposed for OLAP on data stream, such as stream cube, flowcube, S-cube. Since it is costly to construct data cube and execute ad-hoc OLAP queries, more research works should be done considering efficient data structure, query method and algorithms. Stream cube uses H-cubing to compute selected cuboids and store the computed cells in an H-tree, which form the cuboids along popular-path. However, the H-tree layoutis disorderly and H-cubing method relies too much on popular path.In this paper, first, we propose $H^*$-tree, an improved data structure, which makes the retrieval operation in tree structure more efficient. Second, we propose an improved cubing method, $H^*$-cubing, with respect to computing the cuboids that cannot be retrieved along popular-path when an ad-hoc OLAP query is executed. $H^*$-tree construction and $H^*$-cubing algorithms are given. Performance study turns out that during the construction step, $H^*$-tree outperforms H-tree with a more desirable trade-off between time and memory usage, and $H^*$-cubing is better adapted to ad-hoc OLAP querieswith respect to the factors such as time and memory space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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