• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권1호
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• pp.113-128
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• 2000

실체화된 공간 뷰가 사용자의 관점에 따라 재정의되면 기존의 실체화된 뷰 객체들을 변경하는 것이 필요하며， 이것을 공간 뷰의 재작성이라 한다. 공간 뷰의 재작성을 위한 방법으로는 재정의된 뷰 정의 질의를 수행하는 재계산 방법보다는 영향 받는 뷰 객체들만을 변경하는 점진적 변경이 더 효율적이다. 이것은 공간 뷰가 기존 뷰와는 달리 공간연산자를 포함하는 공간 질의에 의해 정의되므로 실체화 시간이 많이 걸리기 때문이다. 본 논문에서는 먼저 공간 뷰의 재정의 유형들을 분류하고, 각 유형들에 따라 재작성을 위한 점진적 변경 방법들을 제시한다. 이 방법들에서는 기존의 실체화된 뷰 객체들과 뷰 객체와 대응되는 소스 객체들간의 뷰 유도관련성을 추가 정보로 이용한다. 그리고 점진적 재작성의 유형은 기존의 실체화된 뷰 객체를 변경하는 것과 새로운 뷰 객체를 삽입하는 것으로 분류한다. 본 논문에서 제시한 점진적 재작성을 실현하기 위하여 고딕상에 공간 뷰 재작성기를 설계 및 구현한다. 또한 실제 데이타를 대상으로 재계산 방법과의 성능 평가를 통하여 점진적 재작성의 우수성을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권4호
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• pp.561-570
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• 2002

본 논문에서는 실체화된 공간뷰의 일관성 유지를 위하여 뷰 유도관련성을 이용한 두 가지 방법인 값 복사 실체화 방법과 식별자 유지 실체화 방법에 대하여 실험 평가한다. 이 실험 결과, 뷰 유도관련성을 이용한 점진적 변경 방법을 값 복사 실체화 방법과 식별자 유지 실체화 방법과 비교할 때, 공간뷰 객체에 대한 변경 시간이 거의 차이가 나지 않는다. 그리고 공간뷰에 대한 질의 수행 실험 결과, 값 복사 실체화가 식별자 유지 실체화보다 질의 수행 시간이 훨씬 빠르다. 결론적으로 실체화와 점진적 변경에 따른 성능 평가를 고려해 볼 때, 전체적으로 식별자 유지 실체화보다 값 복사 실체화를 기반으로 뷰 유도관련성을 이용한 점진적 변경 방법이 가장 바람직하다.

• 대한수학회지
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• 제57권2호
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• pp.401-414
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• 2020

It is computationally expensive to compute principal components from scratch at every update or downdate when new data arrive and existing data are truncated from the data matrix frequently. To overcome this limitations, incremental principal component analysis is considered. Specifically, we present a sliding window based efficient incremental principal component computation from a covariance matrix which comprises of two procedures; simultaneous update and downdate of principal components, followed by the rank-one matrix update. Additionally we track the accurate decomposition error and the adaptive numerical rank. Experiments show that the proposed algorithm enables a faster execution speed and no-meaningful decomposition error differences compared to typical incremental principal component analysis algorithms, thereby maintaining a good approximation for the principal components.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1395-1409
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• 2006

공간 데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 공간 데이터 큐브의 형태로 관리한다. 개념 계층을 지원하는 공간 데이터 큐브의 크기는 삽입되는 데이터에 비해 방대하기 때문에 구축된 큐브의 구조를 최대한 유지하면서 새로 삽입되는 데이터를 반영시킬 수 있는 점진적 갱신 기법이 연구되어 왔다. 하지만 접두 및 접미의 중복을 제거하여 데이터를 압축 저장하는 큐브에서는 병합된 경로 간의 충돌로 인해 큐브 갱신 시 갱신 내용과 상관없는 셀까지 동시에 갱신되어 갱신이상 현상이 발생한다. 본 논문에서는 공간 데이터 큐브의 점진적 일괄 갱신 기법을 제안한다. 제안 기법은 갱신에 필요한 노드 복사본을 관리하는 자료 구조 및 재귀 탐색을 이용하여, 경로 간의 충돌이 발생할 경우 해당 노드의 복사본을 생성한 후 이를 갱신함으로써 갱신이상 현상을 방지한다. 이를 통해 다차원 개념 계층이 포함된 공간 데이터 큐브를 효율적으로 갱신할 수 있다. 성능 평가를 통해 기존 갱신 기법에 비해 제안 기법의 갱신 속도가 향상되었음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권5호
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• pp.476-485
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• 2006

시멘틱 웹(semantic web)과 함께 등장한 RDF는 웹 상의 메타데이타 및 데이타를 나타내는 표준으로 자리매김 하고 있다. 이에 따라 RDF에 대한 저장 및 질의 처리에 대한 연구가 많이 이루어졌으며, 대표적인 시스템으로 Sesame, Jena 등이 있다. 그러나 아직 갱신 방법에 대한 연구는 부족하다. RDF 데이타가 지속적으로 갱신이 이루어지는 경우에는 저장된 RDF를 갱신해야 하는 상황이 발생한다. 현존하는 RDF 저장소에서 데이타를 갱신하기 위해서는 기존의 데이타를 모두 삭제한 후 새로운 데이타를 처음부터 다시 저장해야 하는데, 이러한 상황에서는 매우 비효율적이다. 또한 한 RDF 저장소에 여러 RDF가 저장되어 있는 경우에는 갱신 문제가 더욱 복잡해진다. 이에 본 논문에서는 RDF 데이타를 점진적으로 갱신하는 기법을 제안하고자 한다. 제안한 기법은 텍스트 비교 알고리즘을 통해 얻은 결과를 보완하여 기존 RDF 데이타에서 변화된 트리플 문장만을 추출하여 갱신한다. 실제 RDF 데이터를 이용한 실험을 통해 제안한 방법을 사용하여 갱신을 효율적으로 할 수 있음을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.583-593
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• 2003

Engineering design applications require the support of long transactions in cooperative environments. The problem of the existing copy/update/merge approaches is that the partial effects of a committed transaction may be not part of the merged version. This paper introduces a new cooperative transaction model, which allows updates to be progressively notified or propagated into other transactions accessing the same object. To support incremental update propagation and notification, we use the term dynamic dependency to define the intertransaction dependency relationships among all the objects checked out from the public database. Consistency in multiple copies of the same object is achieved by a two-phase delta-merge protocol. Our model provides a synchronization of cooperative updates performed in several workspaces without using locking mechanisms.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권3호
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• pp.77-82
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• 2020

차량에 탑재된 내비게이션의 대부분은 복잡한 구조의 PSF(Physical Storage Format) 파일 기반으로 개발되어 점증적 맵 갱신을 지원하기 어렵다. 이를 해결하기 위한 차세대 내비게이션 방법의 하나로서 DB 기반의 내비게이션 기술이 주목받고 있다. 점진적 맵 갱신을 지원하는 DB 기반 내비게이션 구현에 있어 지속적인 맵 데이터 갱신으로 인한 데이터 단편화현상으로 데이터 접근 비용이 증가할 수 있어 검색 성능의 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 점증적 맵 갱신을 지원하는 DB 기반 내비게이션의 성능 향상 방법의 하나로 데이터 단편화 방지 기법을 제시하고 실제 구현을 통하여 성능 향상 효과가 있음을 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권4호
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• pp.1442-1462
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• 2014

Packet classification is a key technology of the Internet for routers to classify the arriving packets into different flows according to the predefined rulesets. Previous packet classification algorithms have mainly focused on search speed and memory usage, while overlooking update performance. In this paper, we propose PreCuts, which can drastically improve the update speed. According to the characteristics of IP field, we implement three heuristics to build a 3-layer decision tree. In the first layer, we group the rules with the same highest byte of source and destination IP addresses. For the second layer, we cluster the rules which share the same IP prefix length. Finally, we use the heuristic of information entropy-based bit partition to choose some specific bits of IP prefix to split the ruleset into subsets. The heuristics of PreCuts will not introduce rule duplication and incremental update will not reduce the time and space performance. Using ClassBench, it is shown that compared with BRPS and EffiCuts, the proposed algorithm not only improves the time and space performance, but also greatly increases the update speed.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.409-414
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• 2007

Active Appearance Model is a well-known model that can represent a non-rigid object effectively. However, since it uses the fixed appearance model, the fitting results are often unsatisfactory when the imaging condition of the target image is different from that of training images. To alleviate this problem, incremental AAM was proposed which updates its appearance bases in an on-line manner. However, it cannot deal with the sudden changes of illumination. To overcome this, we propose a novel scheme to update the appearance bases. When a new person appears in the input image, we synthesize illuminated images of that person and update the appearance bases of AAM using it. Since we update the appearance bases using synthesized illuminated images in advance, the AAM can fit their model to a target image well when the illumination changes drastically. The experimental results show that our proposed algorithm improves the fitting performance over both the incremental AAM and the original AAM.

• 산업경영시스템학회지
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• 제23권54호
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• pp.1-11
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• 2000

This study suggests the partition algorithm for updating the discovered association rules in large database, because a database may allow frequent or occasional updates, and such update may not only invalidate some existing strong association rules, but also turn some weak rules into strong ones. the Partition algorithm updates strong association rules efficiently in the whole update database reuseing the information of the old large itemsets. Partition algorithms that is suggested in this study scans an incremental database in view of the fact that it is difficult to find the new set of large itemset in the whole updated database after an incremental database is added to the original database. This method of generating large itemsets is different from that of FUP(Fast Update) and KDP(Kim Dong Pil)