본 논문에서는 대용량 시퀀스 데이터베이스에 타임 워핑을 지원하는 인덱스 기반 서브시퀀스 매칭에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해준다. 최근의 연구에서 타임 워핑을 지원하는 효과적인 전체 매칭 기법을 제안된바 있다. 이 기법은 데이터 시퀀스들로부터 타임 워핑에 영향을 받지 않는 특징 벡터들의 집합을 대상으로 인덱스를 구성한다. 또한, 특징 공간상에서의 필터링을 위하여 삼각형 부등식을 만족하는 타임 워핑 거리의 하한 함수를 사용한다. 본 연구에서는 이 기존의 연구에 슬라이딩 윈도우를 기반으로 하는 접두어-질의 방법을 결합하는 새로운 기법을 제안한다. 인덱싱을 위하여 각 슬라이딩 윈도우와 대응되는 서브 시퀀스로부터 특징 벡터를 추출하고, 이 특징 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 구성한다. 질의 처리를 위하여, 조건을 만족하는 질의 접두어들에 대한 특징 벡터들을 이용하여 다수의 인덱스 검색을 수행한다. 제안된 기법은 대용량의 데이터베이스에서도 효과적인 서브시퀀스 매칭을 지원한다. 본 연구에서는 제안된 기법이 착오 기각을 유발시키지 않음을 증명한다. 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, 제안된 기법은 실제 S&P 500 주식 데이터와 대용량의 생성 데이터 모두에 대하여 큰 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.
모바일 단말에서 소프트웨어의 기능을 구현할 때, 배터리 소모를 최소화 시키는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 모바일 단말에서 파일 전송을 수행함에 있어서 에너지 효율적으로 처리하는 기법을 제안한다. 주요 아이디어는 클라이언트 부분에서 파일 유사도를 사용하여 대표 해시를 서버로 전송한다. 서버에서는 클라이언트에서 보내온 대표 해시와 자신이 가지고 있는 인덱스와 비교하여 유사도를 계산한다. 유사도에 따라 중복제거 파일 전송방식을 사용할지 일반적인 파일 전송을 할지 결정한다. 실험 결과 10%이상의 유사도를 가지는 파일들에 대해서 제안하는 기법이 배터리 소모를 줄일 수 있음을 보였다.
최근 DTD (Document Type Descriptor)를 포함하고 있지 않은 XML 문서의 사용이 증가하고 있다. 따라서 서로 다른 구조를 갖는 많은 양의 XML 문서를 관계형 DBMS에 저장하거나, 인덱스를 이용하여 매핑하는 등 보다 효율적으로 관리하기 위한 다양한 인덱싱 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들 중 경로 비트맵 인덱싱 기법은 경로 구성 유사도를 기반으로 3차원 비트맵 클러스터를 생성하고, 클러스터 단위의 검색을 수행함으로서 빠른 검색 속도를 보여주었다. 그러나 이 기법은 비교하려는 두 경로 중 항상 짧은 경로가 기준 경로가 되는 한계점과, 같은 노드 구성을 가지는 두 경로에서도 노드의 위치에 따라 그 유사도가 크게 변하는 등의 여러 문제점을 가지고 있었다. 이러한 문제점을 해결하고, 정확한 클러스터링을 수행하기 위해서는 합리적인 경로 유사도 계산식이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 해결하고, 보다 정확한 클러스터링을 수행할 수 있는 새로운 경로 유사도 계산식을 제안한다.
유사 시퀀스 매칭에서는 고차원인 시퀀스를 저차원의 점으로 변환하기 위하여 저차원 변환을 사용한다. 그런데, 이러한 저차원 변환은 시계열 데이터의 종류에 따라 인덱싱 성능에 있어서 큰 차이를 나타낸다. 즉, 어떤 저차원 변환을 선택하느냐가 유사 시퀀스 매칭의 인덱싱 성능에 큰 영향을 주게 된다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 하나의 인덱스에서 두 개 이상의 저차원 변환을 통합하여 사용하는 하이브리드 접근법을 제안한다. 먼저, 하나의 시퀀스에 두 개 이상의 저차원 변환을 적용하는 하이브리드 저차원 변환의 개념을 제안하고, 변환된 시퀀스간의 거리를 계산하는 하이브리드 거리를 정의한다. 다음으로, 이러한 하이브리드 접근법 사용하면 유사 시퀀스 매칭을 정확하게 수행할 수 있음을 정형적으로 증명한다. 또한, 제안한 하이브리드 접근법을 사용하는 인덱스 구성 및 유사 시퀀스 매칭 알고리즘을 제시한다. 다양한 시계열 데이터에 대한 실험 결과, 제안한 하이브리드 접근법은 단일 저차원 변환을 사용하는 경우에 비해서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이 같은 결과를 볼 때, 제안한 하이브리드 접근법은 다양한 특성을 지닌 다양한 시계열 데이터에 두루 적용될 수 있는 우수한 방법이라 사료된다.
시퀀스 매칭은 시계열 데이터베이스로부터 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 데이터 시퀀스들을 검색하는 연산이다. 기존의 대부분의 연구에서는 효과적인 시퀀스 매칭을 위하여 다차원 인덱스를 사용하며, 데이터 시퀀스를 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform: DFT)한 후, 단순히 앞의 두 개 내지 세 개의 DFT 계수만을 구성 속성 (organizing attributes)으로 사용함으로써 고차원의 경우 발생하는 차원 저주(dimensionality curse) 문제를 해결한다. 본 논문에서는 기존의 단순한 기법이 가지는 성능 상의 문제점들을 지적하고, 이러한 문제점들을 해결하는 최적의 다차원 인덱스 구성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대상이 되는 시계열 데이터베이스의 특성을 사전에 분석함으로써 변별력이 뛰어난 요소들을 다차원 인덱스의 구성 속성으로 선정하며, 비용 모델(cost model)을 기반으로 한 시퀀스 매칭 비용의 추정을 통하여 다차원 인덱스에 참여하는 최적의 구성 속성의 수를 결정한다. 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 실험을 통한기존 기법과의 성능 비교를 수행하였다 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법에 비교하여 매우 큰 성능 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다.
이 연구에서는 XML 문서의 효율적인 검색을 위해 XML 데이터에서 색인어를 추출하고 가중치를 부여하여 내용기반 인덱스를 구축하고, 질의와 문서간의 유사도가 높은 문서들을 사용자에게 제공함으로써 기존의 경로 중심 혹은 패턴매칭 형태의 XML 문서 검색 기능을 확장하고자 한다. 내용기반 검색을 지원하는 XML 문서 검색시스템을 설계하고, 내용기반 검색과 관련한 이슈들을 논의한다. 개발 중에 있는 연구용 프로토타입 시스템을 이용하여 질의에 대한 내용기반 검색 결과를 간단히 소개한다.
시퀀스 데이타는 크기를 가지는 일련의 값들로 이루어져 있어 일반적인 상품 데이타와는 달리 서로간의 관계성을 파악하기가 어려운 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 관계성을 보이는 시퀀스를 유사 시퀀스로 검색해 내는 기법을 제안한다. 이를 위해 유클리드 거리만으로 유사도가 결정되던 기존의 유사 검색을 변형하여 시퀀스의 상대적 위치와 형태를 고려한 시퀀스의 변화율을 척도로 사용하였으며 고차원이라는 문제를 해결하기 위하여 관계성을 수치로 표현하였다. 또한 본 논문에서는 기존의 하르 웨이블릿을 변형한 기하 웨이블릿을 이용하여 인덱스를 구성하였으며 보정 과정을 통해 기존의 유사 검색 기법으로도 문제가 변형될 수 있음을 보였다.
유사 멜로디 검색은 질의 멜로디와 유사한 멜로디들을 음악 데이터베이스로부터 찾는 연산이다. 본 논문에서는 유사 멜로디 검색을 기반으로 하는 표절 감지 시스템 개발에 관하여 논의한다. 먼저, 정합 및 이동 변환을 지원하는 새로운 유사 모델을 제안한다. 또한, 각 멜로디의 특징들을 인덱싱 하는 방법과 인덱스를 기반으로 표절 감지를 처리하는 방법을 제시한다. 제안된 표절 감지 시스템을 이용하여 작곡가는 자신의 멜로디와 유사한 멜로디를 가지는 곡들을 음악 데이터베이스에서 효과적으로 검색할 수 있다. 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 순차 검색을 기반으로 하는 방법과 비교하여 약 31배까지의 성능 개선 효과를 보였다.
일정 기간 동안 객체의 변화한 값들을 기록한 것을 그 객체에 대한 시계열 데이타 시퀀스라고 부르며, 이들의 집합을 시계열 데이타베이스라고 한다. 서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이타베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭의 성능을 극대화하기 위한 방안을 제시한다. 먼저, 윈도우 크기 효과로 인한 서브시퀀스 매칭의 심각한 성능 저하 현상을 정량적으로 관찰하여, 하나의 윈도우 크기를 대상으로 만든 단 하나의 인덱스만을 이용하는 것은 실제 응용에서 만족할만한 성능을 제공할 수 없다는 것을 규명하였다 또한, 이러한 문제로 인해 다양한 윈도우 크기들을 기반으로 다수의 인덱스들을 구성하여 서브시퀀스 매칭을 수행하는 인덱스 보간법의 응용이 필요함을 보였다. 인덱스 보간법을 응용하여 서브시퀀스 매칭을 수행하기 위해서는 먼저 다수의 인덱스들을 위한 윈도우 크기들을 결정해야 한다. 본 연구에서는 물리적 데이타베이스 설계 방식을 이용하여 이러한 최적의 다수의 윈도우 크기들을 선정하는 문제를 해결하였다. 이를 위하여 시계열 데이터 베이스에서 수행될 예정인 질의 시퀀스들의 집합과 인덱스 구성의 기반이 되는 윈도우들의 크기의 집합이 주어질 때, 전체 서브시퀀스 매칭들을 수행하는 데에 소요되는 비용을 예측할 수 있는 공식을 산출하였다. 또한, 이 비용 공식을 이용하여 전체 서브시퀀스 매칭들의 성능을 극대화 할 수 있는 최적의 윈도우 크기들을 결정하는 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘의 최적성과 효율성을 이론적으로 규명하였다. 끝으로, 실제 주식 데이타와 대량의 합성 데이타를 이용한 실험 결과, 제안된 기법은 기존의 단순한 기법과 비교하여 1.5배에서 7.8배 성능이 향상됨을 보였다.
본 논문에서는 증강 현실 환경에서 실시간 마커리스 트래킹을 수행하기 위한 특징 서술자 데이터베이스 생성 및 검색 방법을 제안한다. 먼저, 특징 서술자를 효율적으로 검색하기 위하여 특징 서술자의 형태를 기준으로 정수 부호화 하여 총 4 단계의 인덱스 데이터베이스를 구성한다. 특정 특징 서술자의 검색은 데이터베이스에서 각 단계별로 유사성 있는 후보 특징 서술자의 인덱스를 탐색하고 입력된 특징 서술자와 탐색된 모든 후보 특징 서술자들의 유클리드 거리 값 비교를 통해 이루어진다. 본 연구에서 제안한 검색방법은 형태를 기반으로 유사하지 않은 특징 서술자들을 검색 대상에서 제외하여 검색의 효율을 높였다. 제안된 방법은 기존 KD-Tree 방법에 비해서 특징 서술자당 약 16ms의 검색 속도 개선이 있었음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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