Kim, Byounghoon;Kim, Daeyun;Ko, Geonsik;Noh, Yeonwoo;Lim, Jongtae;Bok, kyoungsoo;Lee, Byoungyup;Yoo, Jaesoo
KIISE Transactions on Computing Practices
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v.23
no.5
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pp.275-283
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2017
A large amount of RDF data has been generated along with the increase of semantic web services. Various distributed storage and query processing schemes have been studied to efficiently use the massive amounts of RDF data. In this paper, we propose a distributed SPARQL query processing scheme that considers the data locality and query execution path of large RDF data. The proposed scheme considers the data locality and query execution path in order to reduce join and communication costs. In a distributed environment, when processing a SPARQL query, it is divided into several sub-queries according to the conditions of the WHERE clause by considering the data locality. The proposed scheme reduces data communication costs by grouping and processing the sub-queries through the index based on associated nodes. In addition, in order to reduce unnecessary joins and latency when processing the query, it creates an efficient query execution path considering data parsing cost, the amount of each node's data communication, and latency. It is shown through various performance evaluations that the proposed scheme outperforms the existing scheme.
Kim, Jeong Joon;Kang, Jeong Jin;Rothwell, Edward J.;Lee, Ki Young
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.5
no.2
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pp.1-4
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2013
With the recent development of the ubiquitous computing technology, there are increasing interest and research in technologies such as sensors and RFID related to information recognition and location positioning in various ubiquitous fields. Especially, RTLS (Real-Time Locating Services) dealing with spatio-temporal data is emerging as a promising technology. For these reasons, the ISO/IEC published RTLS standard specification for compatibility and interoperability in RTLS. Therefore, in this paper, we designed and implemented Spatio-temporal Query Processing Systems for efficiently managing and searching the incoming Spatio-temporal data stream of moving objects. Spatio-temporal Query Processing Systems's spatio-temporal middleware maintains interoperability among heterogeneous devices and guarantees data integrity in query processing through real time processing of unceasing spatio-temporal data streams and two way synchronization of spatio-temporal DBMSs. Web Server uses the SOAP(Simple Object Access Protocol) message between client and server for interoperability and translates client's SOAP message into CQL(Continuous Query Language) of the spatio-temporal middleware.
Various air indexing and data scheduling schemes for wireless broadcast of spatial data have been developed for energy efficient query processing. The existing schemes are not effective when the clients' data access patterns are skewed to some items. It is because the schemes are based on flat broadcast that does not take the popularity of the data items into consideration. In this paper, thus, we propose a data scheduling scheme letting the popular items appear more frequently on the channel, and grid-based distributed index for non-flat broadcast (GDIN) for window query processing. The proposed GDIN allows quick and energy efficient processing of window query, matching the clients' linear channel access pattern and letting the clients access only the queried data items. The simulation results show that the proposed GDIN significantly outperforms the existing schemes in terms of access time, tuning time, and energy efficiency.
Due to the proliferation of the Internet and intranet, new application domains such as stream data processing have emerged. Stream data is real-timely and continuously generated. In stream data environments, a lot of queries are registered, and then, the arrived data item is evaluated by registered queries. Thus, to accelerate the query performance, diverse continuous query index schemes have been proposed for stream data processing systems. In this paper, we focus on the query index technique for stream data. In general, a stream query contains the range condition. Thus, by using range conditions, the queries can be indexed. In this paper, we propose an efficient query index scheme, called QUISIS, using a modified Interval Skip Lists to accelerate search time. QUISIS utilizes a locality where a value which will arrive in near future is similar to the current value. Through the experimental study, we show the efficiency of our proposed method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.11B
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pp.1269-1276
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2011
In the Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6), the data transmission performance may be degraded when the two communicating hosts are located within the same mobile domain, since all the data packet shall be delivered by way of Local Mobility Anchor (LMA). In this paper we propose an extensional scheme of PMIPv6 using binding query. In the proposed Query-based PMIPv6 (Q-PMIPv6) scheme, the Mobile Access Gateway (NAG) of Correspondent Node (CN) sends a binding query to LMA to obtain the Proxy Care-of-Address of Mobile Node (MN). Since then, CN and MN can communicate with each other by using an optimized data path. For comparison, we performed the numerical analysis and the ns-2 simulations for the proposed Q-PMIPv6 scheme and the existing PMIPv6 and PMIPv6 Localized Routing (PMIPv6-LR). From the results, we can see that the proposed scheme outperforms the existing PMIPv6 and PMIPv6-LR schemes in terms of the signaling control and data delivery costs.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.8
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pp.2031-2041
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1999
In this paper, we present the HVIS (Hybrid Video Information System) which bolsters up meaning retrieval of all the various users by integrating feature-based retrieval and annotation-based retrieval of unformatted formed and massive video data. HVIS divides a set of video into video document, sequence, scene and object to model the metadata and suggests the Two layered Hybrid Object-oriented Metadata Model(THOMM) which is composed of raw-data layer for physical video stream, metadata layer to support annotation-based retrieval, content-based retrieval, and similarity retrieval. Grounded on this model, we presents the video query language which make the annotation-based query, content-based query and similar query possible and Video Query Processor to process the query and query processing algorithm. Specially, We present the similarity expression to appear degree of similarity which considers interesting of user. The proposed system is implemented with Visual C++, ActiveX and ORACLE.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.10
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pp.1-10
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2016
In this paper, we propose an approach to generate machine readable context annotations for SPARQL Results. According to W3C Recommendations, the retrieved data from RDF or OWL data sources are represented in tabular form, in which each cell's data is described by only type and value. The simple query result form is generally useful, but it is not sufficient to explain the semantics of the data in query results. To explain the meaning of the data, appropriate annotations must be added to the query results. In this paper, we generate the annotations from the basic graph patterns in user's queries. We could also manipulate the original queries to complete the annotations. The generated annotations are represented using the RDFa syntax in our study. The RDFa expressions in HTML are machine-understandable. We believe that our work will improve the trustworthiness of query results and contribute to distribute the data to meet the vision of the Semantic Web.
As distributed computing platforms like Hadoop MapReduce have been developed, it is necessary to perform the conventional query processing techniques, which have been executed in a single computing machine, in distributed computing environments efficiently. Especially, studies on similarity join query processing in distributed computing environments have been done where similarity join means retrieving all data pairs with high similarity between given two data sets. But the existing similarity join query processing schemes for distributed computing environments have a problem of skewed computing load balance between clusters because they consider only the data transmission cost. In this paper, we propose Matrix-based Load-balancing Algorithm for efficient similarity join query processing in distributed computing environment. In order to uniform load balancing of clusters, the proposed algorithm estimates expected computing cost by using matrix and generates partitions based on the estimated cost. In addition, it can reduce computing loads by filtering out data which are not used in query processing in clusters. Finally, it is shown from our performance evaluation that the proposed algorithm is better on query processing performance than the existing one.
Recent applications on continuous queries on moving objects are extended quickly to various parts. These applications need not only 2-dimensional space data but also high-dimensional space data. If we use previous index for overlapped continuous range queries on high-dimensional space data, as the number of continuous range queries on a large number of moving objects becomes larger, their performance degrades significantly. We focus on stationary queries, non-exponential increase of storage cost and efficient processing time for large data sets. In this paper, to solve these problems, we present a novel query indexing method, denoted as PAB(Projected Attribute Bit)-based query index. We transfer information of high-dimensional continuous range query on each axis into one-dimensional bit lists by projecting technique. Also proposed query index supports incremental update for efficient query processing. Through various experiments, we show that our method outperforms the CES(containment-encoded squares)-based indexing method which is one of the most recent research.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.3
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pp.145-152
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2010
With the recent development of the ubiquitous computing technology, there are increasing interest and research in technologies such as sensors and RFID related to information recognition and location positioning in various ubiquitous fields. Especially, RTLS(Real-Time Locating Services) dealing with spatio-temporal data is emerging as a promising technology. For these reasons, the ISO/IEC published the RTLS standard specification for compatibility and interoperability in RTLS. Therefore, in this paper, we designed and implemented Spatio-temporal Query Processing Systems for efficiently managing and searching the incoming Spatio-temporal data stream of moving objects. Spatio-temporal Query Processing Systems's spatio-temporal middleware maintains interoperability among heterogeneous devices and guarantees data integrity in query processing through real time processing of unceasing spatio-temporal data streams and two way synchronization of spatio-temporal DBMSs. Web Server uses the SOAP(Simple Object Access Protocol) message between client and server for interoperability and translates client's SOAP message into CQL(Continuous Query Language) of the spatio-temporal middleware. Finally, this thesis proved the utility of the system by applying the spatio-temporal Query Processing Systems to a real-time Locating Services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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