• 제목/요약/키워드: Distance Join

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DISTANCE SPACES, ALEXANDROV PRETOPOLOGIES AND JOIN-MEET OPERATORS

  • KIM, YOUNG-HEE;KIM, YONG CHAN;CHOI, JONGSUNG
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제39권1_2호
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    • pp.105-116
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    • 2021
  • Information systems and decision rules with imprecision and uncertainty in data analysis are studied in complete residuated lattices. In this paper, we introduce the notions of distance spaces, Alexandrov pretopology (precotopology) and join-meet (meet-join) operators in complete co-residuated lattices. We investigate their relations and properties. Moreover, we give their examples.

다차원 공간에서 거리조인 질의처리를 위한 R-트리의 효율적 접근 (Efficient Accesses of R-Trees for Distance Join Query Processing in Multi-Dimensional Space)

  • 신효섭;문봉기;이석호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제29권1호
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    • pp.72-78
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    • 2002
  • 거리조인은 R-트리를 사용하여 두 공간 데이터 집합 사이의 데이터쌍을 거리 상 가까운 순으로 검색하는 공간조인이다. 거리조인은 R-트리를 하향식으로 순회하면서 생성되는 노드쌍들을 거리값 순으로 우선순위 큐에 저장한다. 본 논문에서는 거리조인 처리시 우선순위 큐 안에서 동점자 노드쌍들의 우선 순위 정책이 알고리즘의 성능을 많이 좌우할 수 있음을 보여주고, 이를 위한 최적화된 2차 우선 순위 기법을 제안한다. 실험을 통하여, 제안한 기법이 다른 기법에 비하여 항상 좋은 성능을 나타냄을 보여준다.

공간 네트워크 데이터베이스에서 POI 기반 실체화 기법을 이용한 Closest Pairs 및 e-distance 조인 질의처리 알고리즘 (Closest Pairs and e-distance Join Query Processing Algorithms using a POI-based Materialization Technique in Spatial Network Databases)

  • 김용기;장재우
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.67-80
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    • 2007
  • 최근 LBS(location-based service) 및 텔레매틱스(telematics) 응용의 효율적인 지원을 위해, 기존 유클리디언(Euclidean) 공간 대신, 실제 도로나 철도와 같은 공간 네트워크(network)를 고려한 다수의 연구가 수행되었다. 그러나 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의는, 하나의 POI(Point Of Interest)를 다루는 대신 POI 집합에 대하여 질의처리를 수행하기 때문에 매우 비용이 많이 든다. 아울러, k 값 및 범위의 증가에 따라 질의처리에 필요한 노드 검색 및 거리 계산의 비용이 매우 크게 증가한다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크를 위한 효율적인 Closest Pairs 질의 및 e-distance 조인 질의 처리를 위해, POI 기반의 실체화 기법을 이용한 효율적인 질의처리 알고리즘을 제안한다. 아울러 기존 질의처리 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 검색 성능이 우수함을 보인다.

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FUZZY COMPLETE LATTICES AND DISTANCE SPACES

  • Ko, Jung Mi;Kim, Yong Chan
    • 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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    • 제28권4호
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    • pp.267-280
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    • 2021
  • In this paper, we introduce the notions of fuzzy join (resp. meet) complete lattices and distance spaces in complete co-residuated lattices. Moreover, we investigate the relations between Alexandrov pretopologies (resp. precotopologies) and fuzzy join (resp. meet) complete lattices, respectively. We give their examples.

공간 데이타베이스에서 최근접 K쌍을 찾는 효율적 기법 (An Efficient Method for Finding K Nearest Pairs in Spatial Databases)

  • 신효섭;이석호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제27권2호
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    • pp.238-246
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    • 2000
  • R 트리와 같은 다차원 인덱스로 구성된 2개의 공간 데이타 집합들에 대하여 거리가 가까운 순서대로 점진적으로 객체 쌍을 찾는 거리조인(distance join) 알고리즘이 이전에 제안된 바 있다. 본 논문에서는 찾고자 하는 객체 쌍의 개수 K를 미리 정할 때 거리 우선순위 큐를 이용한 효율적인 K-거리조인 기법을 제안한다. 특히 양쪽 노드 확장 방식과 스위핑 축 및 방향의 선택 기법을 이용한 최적화된 평면 스위핑 가지치기 기법을 통한 거리조인 알고리즘을 개발한다. 실제 지리정보 데이타 집합을 가지고 실험을 수행하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘들보다 좋은 성능을 나타냄을 확인한다.

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적응적 다단계 거리 조인의 최적화 기법 (Optimization Methods of Adaptive Multi-Stage Distance Joins)

  • 신효섭;문봉기;이석호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제28권3호
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    • pp.373-383
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    • 2001
  • 거리조인은 두 공간 데이터 집합 사이의 데이터쌍을 거리 상 가까운 순으로 검색하는 공간조인이다. 본 논문에서는 [1]에서 제시한 적응식 다단계 거리 조인 기법을 최적화하기 위한 기법들을 제안한다. 첫째, 평면 스위핑 축 선택을 위해 사용되는 스위핑 인덱스 공식을 최적화한다. 둘째, 노드쌍을 관리하는데 사용한 메인큐의 성능 향상을 위하여 노드쌍의 최대 거리값을 큐의 2차 우선 순위로 적용하는 기법을 제안한다. 또한, 균등 분포 및 비균등 분포 가정하의 한계 거리값 예측 기법의 장단점을 비교한다. 실험 결과는 제안하는 기법들을 통하여 알고리즘의 성능이 CPU 비용과 I/O 비용 면에서 크게 향상되었음을 보여준다.

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TOPOLOGICAL STRUCTURES IN COMPLETE CO-RESIDUATED LATTICES

  • Kim, Young-Hee;Kim, Yong Chan
    • 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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    • 제29권1호
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    • pp.19-29
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    • 2022
  • Information systems and decision rules with imprecision and uncertainty in data analysis are studied in complete residuated lattices. In this paper, we introduce the notions of Alexandrov pretopology (precotopology) and join-meet (meet-join) operators in complete co-residuated lattices. Moreover, their properties and examples are investigated.

An Efficient Block Index Scheme with Segmentation for Spatio-Textual Similarity Join

  • Xiang, Yiming;Zhuang, Yi;Jiang, Nan
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제11권7호
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    • pp.3578-3593
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    • 2017
  • Given two collections of objects that carry both spatial and textual information in the form of tags, a $\text\underline{S}patio$-$\text\underline{T}extual$-based object $\text\underline{S}imilarity$ $\text\underline{JOIN}$ (ST-SJOIN) retrieves the pairs of objects that are textually similar and spatially close. In this paper, we have proposed a block index-based approach called BIST-JOIN to facilitate the efficient ST-SJOIN processing. In this approach, a dual-feature distance plane (DFDP) is first partitioned into some blocks based on four segmentation schemes, and the ST-SJOIN is then transformed into searching the object pairs falling in some affected blocks in the DFDP. Extensive experiments on real and synthetic datasets demonstrate that our proposed join method outperforms the state-of-the-art solutions.

최단 거리 단말기를 이용하는 비점진적 계층 회의 구성 방법 (A Non-Incremental Hierarchical Conference Organization Using Shortest Distance Terminal)

  • 이건배
    • 전기전자학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.248-254
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    • 2014
  • 계층 회의는 회의에 참가한 단말기 간 교환되는 데이터가 계층 구조로 전달되기 때문에 정보 지연이 발생되게 된다. 본 논문에서, 단말기 사이의 평균 경로 거리를 최소화하고 단말기의 컴퓨터 자원을 고려하여 비점진적 계층 회의를 구성하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 참가를 원하는 단말기들을 현재 구성중인 계층 회의에 포함 시키고자 할 때, 제안한 알고리즘은 회의 내에서 컴퓨터 자원을 고려하여 참가한 단말기들을 가운데 연결 가능한 단말기들을 선택한다. 그 다음, 참가를 원하는 단말기들과 선택 단말기들 간의 거리를 계산하고 거리가 최소가 되는 단말기 쌍을 선택한 뒤, 이 단말기 쌍을 연결하여 계층 회의를 확장한다. 이러한 방법은 모든 단말기 들이 회의에 포함될 때까지 반복된다. 제안한 방법을 이용하여 모의실험 한 결과 비점진적 계층 회의 방법이 단말기 간의 평균 경로 거리 관점에서 점진적 계층회의 방법보다 24% 효율적으로 구성될 수 있음을 알 수 있다.

대용량 데이터 분석을 위한 맵리듀스 기반 kNN join 질의처리 알고리즘 (A MapReduce-based kNN Join Query Processing Algorithm for Analyzing Large-scale Data)

  • 이현조;김태훈;장재우
    • 정보과학회 논문지
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    • 제42권4호
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    • pp.504-511
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    • 2015
  • 최근 모바일 기술의 발달 및 소셜 네트워크 서비스의 활성화를 통해 사용자 데이터가 급격히 증대되고 있다. 이에 따라 대용량 데이터에 대한 효율적인 데이터 분석 기법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대표적인 대용량 데이터 분석 기법으로는 맵리듀스 환경에서 보로노이 다이어그램을 이용한 k 최근접점 조인(VkNN-join) 알고리즘이 존재한다. 데이터집합 R, S에 대해, VkNN-join 알고리즘은 부분집합 Ri에 연관된 부분집합 Sj만을 후보탐색 영역으로 선정하여 질의처리를 수행하기 때문에, 대용량 데이터에 대한 join 질의처리 시간을 감소시키는 장점이 존재한다. 그러나 VkNN-join은 보로노이 다이어그램을 사용하기 때문에, 색인 구축 비용이 높은 단점이 존재한다. 아울러 kNN 질의처리를 위한 후보 영역 선정 시 k값에 비례하여 후보영역의 크기가 증가하기 때문에, kNN 연산 오버헤드가 증가하는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 대용량 데이터 분석을 위한 맵리듀스 기반 kNN join 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 질의처리 알고리즘은 시드 기반의 동적 분할을 통해 색인구조 구축비용을 절감한다. 또한 시드 간 평균 거리를 기반으로 질의 처리 후보 영역을 선정함으로써, kNN-join 질의를 위한 연산 오버헤드를 감소시킨다. 아울러, 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 질의처리 시간 측면에서 기존 기법에 비해 우수함을 보인다.