이 논문에서는 질의의 지연을 최소화하는 효율적인 동시성제어 알고리즘을 제안한다. 다차원 색인구조에서 탐색연산을 지연시키고 전체적인 동시성을 떨어뜨리는 주 요인은 노드 분할과 MBR 변경연산이다. 제안하는 알고리즘에서는 분할 연산에 의한 질의의 지연을 최소화하기 위해 분할 노드에서의 배타 잠금 시간을 최소화한다. 분할 전체 기간동안 노드에 배타 래치를 획득하는 것이 아니고 분할 과정중 노드의 물리적인 분할 단계에서만 배타 래치를 획득한다. 또한, MBR 변경 시 발생하는 질의의 지연을 줄이기 위해 부분 잠금 결합(PLC: Partial Lock-Coupling)을 사용한다. PLC 기법은 MBR 증가 연산에 비해 상대적으로 발생 빈도가 적은 MBR 감소 연산에서만 잠금 결합을 수행하여 동시성을 향상시킨다. 성능평가를 위해 제안하는 알고리즘과 링크 기법을 기반으로 하는 기존의 동시성 제어 기법을 바다-III DBMS의 자료저장 시스템인 MIDAS-III상에서 구현한다 다양한 환경에서의 성능평가를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 동시성 제어기법보다 처리율 및 응답시간에서 뛰어난 성능을 나타냄을 보인다.
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.472-482
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1997
Multi-dimensional data play a crucial role in various fields, as like computer graphics, geographical information system, and multimedia applications. Indexing method fur multi-dimensional data Is a very Important factor in overall system performance. What is proposed in this paper is a new dynamic access method for spatial objects called HL-CIF(Hierarchically Layered Caltech Intermediate Form) tree which requires small amount of storage space and facilitates efficient query processing. HL-CIF tree is a combination of hierarchical management of spatial objects and CIF tree in which spatial objects and sub-regions are associated with representative points. HL-CIF tree adopts "centroid" of spatial objects as the representative point. By reflecting objects′sizes and positions in its structure, HL-CIF tree guarantees the high spatial locality of objects grouped in a sub-region rendering query processing more efficient.
최근 실시간 서비스의 요구 사항을 갖는 위치 기반 서비스와 텔레매틱스 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서 공간 메인 메모리 DBMS에 대한 관심이 급증하고 있다. 이러한 공간 메인 메모리 DBMS에서 기존의 디스크 기반 다차원 인덱스들을 메인 메모리에 최적화하기 위해 엔트리 크기를 줄여 캐시 접근 실패를 최소화한 다차원 인덱스 구조들이 제안되고 있다. 그러나 엔트리 크기를 줄이기 위하여 부모 노드의 MBR을 기준으로 압축하거나 중복된 MBR을 제거하기 때문에 인덱스 갱신 시 MBR 재구성 비용이 증가하고 인덱스 검색 시 효율이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MBR 재구성 비용을 줄이기 위하여 넓은 분포의 경우와 좁은 분포의 경우로 나누어 압축 기준점을 다르게 적용하는 RSMBR(Relative-Sized MBR) 압축 기법을 제시하였다. RSMBR 압축 기법은 넓은 분포일 경우 부모 노드 확장 MBR의 좌하점을 기준으로 압축하고, 좁은 분포일 경우 전체 MBR을 일정 크기의 셀로 나누고 각 셀의 좌하점을 기준으로 압축한다. 또한 인덱스 검색 시 검색 비용을 줄이기 위하여 상대 좌표와 크기를 이용하여 MBR을 압축한다. 마지막으로, 본 논문에서는 실제 데이타를 통한 성능 평가를 수행하여 RSMBR 압축 기법의 우수성도 입증하였다.
다차원 공간 객체를 위한 영역 질의는 다차원 공간상에서 질의 영역과 교차 또는 포함되는 객체들을 검색하는 가장 기본적인 공간 연산이다. 영역 질의 처리를 위한 인덱스 기법으로서 공간 순서화 곡선을 이용하여 다차원 공간 객체의 MBR 정보를 1차원 값으로 변환하여 저장하는 DOT(DOuble Transformation) 인덱스 기법이 알려져 있다. 이 기법은 데이터베이스 시스템의 주색인 기법을 그대로 적용할 수 있는 장점을 갖으나, 중간 공간에 설정된 다차원 질의 영역을 최종 공간상의 1차원 값의 집합으로 변환하는 공간 변환 연산에 대한 오버헤드가 매우 크다는 문제점이 있으며, 원 공간을 2차원 이상으로 확장하여 적용할 수 있는 구체적인 영역 질의 방법이 연구된 바 없다. 본 논문에서는 다차원 공간 질의 영역 상의 공간 순서화 곡선의 규칙성을 분석함으로써 공간 변환 연산의 횟수를 대폭 감소시킨 효율적인 다차원 공간 영역 질의 처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 공간 변환 연산의 비용을 감소시키기 위하여 질의 영역을 공간 순서화 곡선이 연속 운행되는 최대 크기의 쿼터로 분할하는 쿼터 분할 기법을 사용한다. 제안된 기법에 의한 다차원 영역 질의 처리 과정을 시각적으로 확인할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였으며, 이를 이용한 성능평가 결과를 보였다.
기식성 애성을 객관적으로 평가할 수 있는 음향지표는 아직 많은 연구가 되어 있지 않고 단지 청각심리검사에 의존하고 있는 실정이다. 본 저자들은 컴퓨터음향분석의 한 지표로서 기식성 애성에 대한 객관적인 음향지표로 이용될 수 있는 Multi-Dimensional Voice Program(mode1 4305, Kay Elemtrics Corp, USA)의 VTI(voice turbulance index)를 정상인과 성대병변 환자에서 비교 분석함으로써 기식성 애성의 객관적인 음향지표로서의 유용성을 확인하고자 하였다. (중략)
A new control scheme for the state space model of the robot system using the theory of optimal multi-variable structure is presented in this paper. It is proposed to optimize multi-dimensional variable structure systems for obtaining the required stabilizing signal by minimizing a performance index with respect to the state vector in the sliding mode. It is concluded the proposed variable structure controller yields better system dynamic performance than that obtained by using the only linear optimal controller inthat responses for a step disturbance have a shorter setting time, no matter what overshoot values and rising time.
Vegetation segmentation in a field color image is a process of distinguishing vegetation objects of interests like crops and weeds from a background of soil and/or other residues. The performance of the process is crucial in automatic precision agriculture which includes weed control and crop status monitoring. To facilitate the segmentation, color indices have predominantly been used to transform the color image into its gray-scale image. A thresholding technique like the Otsu method is then applied to distinguish vegetation parts from the background. An obvious demerit of the thresholding based segmentation will be that classification of each pixel into vegetation or background is carried out solely by using the color feature of the pixel itself without taking into account color features of its neighboring pixels. This paper presents a new pixel-based segmentation method which employs a multi-layer perceptron neural network to classify the gray-scale image into vegetation and nonvegetation pixels. The input data of the neural network for each pixel are 2-dimensional gray-level values surrounding the pixel. To generate a gray-scale image from a raw RGB color image, a well-known color index called Excess Green minus Excess Red Index was used. Experimental results using 80 field images of 4 vegetation species demonstrate the superiority of the neural network to existing threshold-based segmentation methods in terms of accuracy, precision, recall, and harmonic mean.
일반적으로 이미지나 공간 데이터베이스와 같은 다차원의 특징을 갖는 데이터들은 대용량의 저장공간을 요구한다. 이 대량의 데이터를 하나의 워크스테이션에 저장하고 검색을 수행하는 데는 한계가 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 병렬 컴퓨팅 환경에서 이들에 대한 저장 및 검색을 수행한다면 훨씬 더 높은 성능 향상을 가져 올 수 있을 것이다. 이 논문에서는 기존에 존재하는 병렬 컴퓨팅 환경의 장점을 최대한 이용하는 병렬 고차원 색인구조를 제안한다. 제안하는 색인구조는 nP(프로세서)-nD(디스크)와 lP-nD의 결합 형태인 nP-n$\times$mD의 구조라고 볼 수 있다. 노드 구조는 팬-아웃을 증가시키고 트리의 높이를 줄일 수 있도록 설계되었다. 또한 I/O의 별렬성을 최대화하는 범위 탐색 알고리즘을 제안하고 이것을 K-최근접 탐색 알고리즘에 적용하여 탐색 성능향상을 꾀한다. 마지막으로, 다양한 환경에서의 실험을 통해 제안하는 색인구조의 탐색 성능을 테스트하고 기존에 제안된 병렬 다차원 색인구조와의 비교를 통해 제안한 방법의 우수함을 보인다.
정보사회가 인터넷의 보급과 더불어 복잡해짐에 따라 데이타베이스의 흐름은 문자나 숫자와 같은 일차원적인 데이타가 아닌 지리정보, 멀티미디어 데이타와 같은 다차원의 데이타를 저장하고 이에 대한 질의를 처리할 수 있는 시스템을 요구하고 있다 따라서, 다차원적인 특성을 지니는 데이타에 대한 효율적 검색을 위한 다차원 인덱싱 구조에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 그와 동시에 이러한 인덱싱 구조하에서 효율적인 질의 처리를 위한 연구도 병행되고 있다. 다차원 데이타는 그 다양한 응용분야에 따라 요구되는 질의의 형태가 각각 다르므로 이에 대응할 수 있는 알고리즘의 연구가 필요하다. 현재, 많은 다차원 데이타 처리 시스템이 R-트리계열의 인덱싱구조를 근간으로 구성되었으나, 현재까지의 질의처리 기법은 질의처리시에 필터링 특성을 지니지 않으므로, 객체들간의 다차원 거리계산으로 인하여 많은 질의처리 시간을 소요한다. 본 논문에서는 다차원 데이타를 처리하기 위한 R-트리 계열의 다차원 인덱싱 구조에서의 효율적인 질의처리를 위하여 질의처리 대상 객체를 줄이기 위한 필터링 기법을 소개하였다. 필터링을 수행하기 위하여 VP-트리와 MVP-트리에서 사용되었던 VP(Vantage Point)를 이용한다. 먼저, VP 필터링의 개념을 소개하고, VP 필터링을 영역질의와 포인트 질의의 일종인 추가객체요구질의에 각각 적용한 알고리즘을 제시하였다. VP 필터링을 적용하기 위하여 요구되는 삽입 객체와 VP간의 거리계산 시간은 객체의 삽입시 수행되며, 질의 처리를 수행할 때에는 다시 계산되지 않는다. 논문에서는 제안된 알고리즘의 효율성을 실험을 통하여 증명하였다.
Quality of Life in Pakistan is an understudied and rather unexplored domain. With various definitions and challenges to explaining quality of life, a public opinion poll and scientific surveys have been conducted in order to find out more about the quality of life in Pakistan. Using a nationally representative sample, this paper seeks to identify quality of life measures, find results, and analyze them to see what they mean, specifically in the context of Pakistan.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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