• The KIPS Transactions:PartD
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• v.15D no.1
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• pp.31-40
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• 2008

We generally use lower-dimensional transformations to convert high-dimensional sequences into low-dimensional points in similar sequence matching. These traditional transformations, however, show different characteristics in indexing performance by the type of time-series data. It means that the selection of lower-dimensional transformations makes a significant influence on the indexing performance in similar sequence matching. To solve this problem, in this paper we propose a hybrid approach that integrates multiple transformations and uses them in a single multidimensional index. We first propose a new notion of hybrid lower-dimensional transformation that exploits different lower-dimensional transformations for a sequence. We next define the hybrid distance to compute the distance between the transformed sequences. We then formally prove that the hybrid approach performs the similar sequence matching correctly. We also present the index building and the similar sequence matching algorithms that use the hybrid approach. Experimental results for various time-series data sets show that our hybrid approach outperforms the single transformation-based approach. These results indicate that the hybrid approach can be widely used for various time-series data with different characteristics.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.11
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• pp.1343-1350
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• 2019

Converting boundary images to time-series makes it feasible to perform boundary matching even on a very large image database, which is very important for interactive and fast matching. In recent research, there has been an attempt to perform fast matching considering partial denoising by converting the boundary image into time series. In this paper, to improve performance, we propose an index-building method considering all possible arbitrary denoising parameters for removing arbitrary partial noises. This is a challenging problem since the partial denoising boundary matching must be considered for all possible denoising parameters. We propose an efficient single index-building algorithm by constructing a minimum bounding rectangle(MBR) according to all possible denoising parameters. The results of extensive experiments conducted show that our index-based matching method improves the search performance up to 46.6 ~ 4023.6 times.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.751-754
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• 2015

최근 시계열 데이터베이스 기반의 다양한 응용 분야에서 서브시퀀스 매칭(subsequence matching)연구가 활발히 진행되고 있다. FRM과 DualMatch은 효과적인 서브시퀀스 매칭을 위해 처음 제안된 해결책이다. 이후 이들을 일반화한 GeneralMatch가 제안되었으며, 최근에는 GeneralMatch의 이원적 접근법인 DualGMatch가 제안되었다. 본 논문에서는 GeneralMatch와 DualGMath를 비교 분석 하고자 한다. 이를 위해, 먼저 윈도우 구성 관점에서 GeneralMatch와 DualGMatch를 평가한다. 다음으로, 두 해결책을 최대 윈도우 크기 효과와 인덱스 저장 효율 관점에서 이론적으로 비교 분석한다. 마지막으로, 실제 시계열 데이터를 활용하여 GeneralMatch와 DualGMatch의 인덱스 페이지 접근 횟수를 비교한다. 분석 결과, GeneralMatch가 윈도우 크기 효과와 인덱스 저장 효율 측면에서 DualGMatch보다 우수한 것으로 나타났다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.6
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• pp.600-619
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• 2006

According to recent technical advances on sensors and mobile devices, processing of data streams generated by the devices is becoming an important research issue. The data stream of real values obtained at continuous time points is called streaming time-series. Due to the unique features of streaming time-series that are different from those of traditional time-series, similarity matching problem on the streaming time-series should be solved in a new way. In this paper, we propose an efficient algorithm for streaming time- series matching problem that supports normalization transform. While the existing algorithms compare streaming time-series without any transform, the algorithm proposed in the paper compares them after they are normalization-transformed. The normalization transform is useful for finding time-series that have similar fluctuation trends even though they consist of distant element values. The major contributions of this paper are as follows. (1) By using a theorem presented in the context of subsequence matching that supports normalization transform[4], we propose a simple algorithm for solving the problem. (2) For improving search performance, we extend the simple algorithm to use $k\;({\geq}\;1)$ indexes. (3) For a given k, for achieving optimal search performance of the extended algorithm, we present an approximation method for choosing k window sizes to construct k indexes. (4) Based on the notion of continuity[8] on streaming time-series, we further extend our algorithm so that it can simultaneously obtain the search results for $m\;({\geq}\;1)$ time points from present $t_0$ to a time point $(t_0+m-1)$ in the near future by retrieving the index only once. (5) Through a series of experiments, we compare search performances of the algorithms proposed in this paper, and show their performance trends according to k and m values. To the best of our knowledge, since there has been no algorithm that solves the same problem presented in this paper, we compare search performances of our algorithms with the sequential scan algorithm. The experiment result showed that our algorithms outperformed the sequential scan algorithm by up to 13.2 times. The performances of our algorithms should be more improved, as k is increased.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.24 no.10
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• pp.91-99
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• 2019

In this paper, we propose partial denoising boundary matching based on an index for faster matching in very large image databases. Attempts have recently been made to convert boundary images to time-series with the objective of solving the partial denoising problem in boundary matching. In this paper, we deal with the disk I/O overhead problem of boundary matching to support partial denoising in a large image database. Although the solution to the problem superficially appears trivial as it only applies indexing techniques to boundary matching, it is not trivial since multiple indexes are required for every possible denoising parameters. Our solution is an efficient index-based approach to partial denoising using $R^*-tree$ in boundary matching. The results of experiments conducted show that our index-based matching methods improve search performance by orders of magnitude.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.31-34
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• 2004

서브시퀀스 매칭은 시계열 데이터베이스에서 질의 시퀀스와 유사한 서브시퀀스틀 찾아내는 연산이다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘들은 하나의 인덱스만을 사용하여 검색을 수행하기 때문에, 인덱스를 생성하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 추출한 윈도우의 크기와 질의 시퀀스의 길이 간의 차이가 커질수록 검색 성능이 급격히 저하되는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 알고리즘의 문제점을 해결하기 위하여 인덱스 보간법에 기반한 새로운 서브시퀀스 매칭 기법을 제안한다. 인덱스 보간법이란 하나 이상의 인덱스를 구축하고 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 적절한 인덱스를 선택하여 검색을 수행하는 기법이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭 비용 공식을 산출하고, 이 비용 공식에 기반하여 제안된 기법의 성능을 최적화 하도록 다수의 인덱스를 구성하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 실제 데이터를 이용한 여러 가지 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 정량적으로 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1077-1078
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• 2012

시계열 데이터는 기상데이터, 주식데이터, 센서 데이터, 네트워크 트래픽 데이터, 의료 데이터 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그 중에서 서브시권스 매칭 방법은 시계열 데이터베이스 어플리케이션에서 많은 주목을 받고 있다. 기존의 서브시권스 매칭 방법은 단일 윈도우만을 비교하여 서브시권스 매칭을 수행하였으나, 착오해답을 줄이는 데에는 한계가 있었다. 따라서 다중 윈도우를 비교하여 착오해답을 줄이고 성능을 높일 수 있는 다중 윈도우를 이용한 서브시퀀스 매칭 방법을 구현하였다. 그 결과 단일 윈도우를 사용했을 때보다 약 4.8배까지 후보집합의 수가 줄어드는 것을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.152-154
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• 2000

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환은 시계열 데이터간의 절대적인 유클리드 거리에 관계없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 본 논문에서는 이와 같이 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용한 탐색 기법을 인덱스 보간법이라 부른다. 질의 시퀀스의 길이 256~512 중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과를 선택률이 10-5일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 14.6배 개선되었다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.2
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• pp.217-232
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• 2001

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환을 시계열 데이터 간의 절대적인 유클리드 거리에 관계 없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 확장 없이 정규화 변환 서브시퀀스 매칭에 단순히 응용할 경우, 질의 결과로 반환되어야 할 서부시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생한다. 또한, 정규화 변환을 지원하는 기존의 전체 매칭 알고리즘의 경우, 모든 가능한 질의 시퀀스 길이 각각에 대하여 하나씩의 인덱스를 생성하여야 하므로, 저장 공간 및 데이터 시퀀스 삽입/삭제의 부담이 매우 심각하다. 본 논문에서는 인덱스 보간법을 이용하여 문제를 해결한다. 인덱스 보간법은 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용하며, 인덱스가 필요한 모든 경우에 대한 탐색을 수행하는 기법이다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 제안된 알고리즘은 질의 시에 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 생성되어 있는 인덱스 중에서 가장 적절한 것을 선택하여 탐색을 수행한다. 이때, 생성되어 있는 인덱스의 개수가 많을수록 탐색 성능이 향상된다. 필요에 따라 인덱스의 개수를 변화함으로써 탐색 성능과 저장 공간 간의 비율을 유연하게 조정할 수 있다. 질의 시퀀스의 길이 256 ~ 512중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과 선택률이 $10^{-2}$일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 2.40배, 선택률이 $10^{-5}$일 때 평균 14.6배 개선되었다. 제안된 알고리즘의 탐색 성능은 탐색 결과 선택률이 작아질수록 더욱 향상되므로, 실제 데이터베이스 응용에서의 효용성이 높다고 판단된다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.3 no.2
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• pp.43-46
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• 2014

A time-series data is the collection of real numbers over the time intervals. One of the main tasks in time-series data is efficiently to find subsequences similar to a given query sequence. In this paper, we propose an efficient subsequence matching method, which is called Instance-Match (I-Match). I-Match constructs a virtual window in order to reduce false alarms. Through the experiment with real data set and query sets, we show that I-Match improves query processing time by up to 2.95 times and significantly reduces the number of candidates comparing to Dual Match.