Logistics is in the limelight as one of a variety of RFID applications. The RFID technology is actively being applied to improve the competitiveness power of companies through the synthetic management of products and information. The RFID system generates large volume of stream data. It has problems which occur waste of storage and long processing time when storing large data and processing queries. Recently, many studies have been done to solve the problems which are generated in RFID system. In this thesis, we propose an efficient data management scheme for path queries and containment queries which are occurred frequently. The proposed data management scheme considers a change of the containment of products during a transport and supports a path of changed products by representing a path of various containments. Also, the compression utilizing the structure of supply chain reduces the stored data volumes. In order to show the superiority of our approach, we compare it with the existing schemes. As a result, our experimental results show that our scheme outperforms the existing scheme in terms of storage efficiency and query processing time.
Considerable attention has been given to processing graph data in recent years. An efficient method for computing the node proximity is one of the most challenging problems for many applications such as recommendation systems and social networks. Regarding large-scale, mutable datasets and user queries, top-k query processing has gained significant interest. This paper presents a novel method to find top-k answers in a node proximity search based on the well-known measure, Personalized PageRank (PPR). First, we introduce a distribution state transition graph (DSTG) to depict iterative steps for solving the PPR equation. Second, we propose a weight distribution model of a DSTG to capture the states of intermediate PPR scores and their distribution. Using a DSTG, we can selectively follow and compare multiple random paths with different lengths to find the most promising nodes. Moreover, we prove that the results of our method are equivalent to the PPR results. Comparative performance studies using two real datasets clearly show that our method is practical and accurate.
1998년 XML 문서 표준이 제안된 이래, 다양한 응용 분야에서 XML은 데이터를 표현하는 표준으로 자리잡아 가고 있다. 특히, 인터넷상의 많은 데이터들이 XML 형태로 작성되고 변환됨에 따라 다량의 XML 데이터가 생성되고 있다. 따라서 현재 XML 문서의 저장 및 질의 처리 기법의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구는 대용량 XML 문서를 다루기에는 미흡한 점이 있다. 본 논문에서는 인터넷상의 널리 퍼져있는 방대하고, 다양한 구조의 XML문서들을 대상으로 패스 기반 질의를 빠르게 처리할 수 있는 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 인터넷상에 산재해 있는 여러 XML 문서를 관계형 데이터베이스에 효율적으로 저장하고 질의를 통해 인터넷상 XML 문서의 엘리먼트를 빠르게 검색하는데 주안점을 둔다. 먼저, XML 문서를 관계형 데이터베이스에 효율적으로 저장하는 계층형 XML 저장 기법을 제안하고, 정보 검색 시스템에서 많이 사용하는 역 인덱스를 사용하여 저장된 XML 문서에 대한 검색 성능을 향상시킨다.
데이터 교환을 위한 표준 형식으로 XML 활용 증가에 따라 데이터베이스 분야에서 XML 처리의 중요성이 증가하고있다. 현재까지 XML 데이터모델과 정규표현 질의 같은 복잡한 질의처리를 위한 XML대수에 관한 연구가 수행되고 있지만 미디에이터 시스템처럼 XML질의 처리 시 기능이 제한적이다. 따라서 이 논문에서는 반 구조데이터 모델을 확장한 방향 그래프 기반 XML 모델을 설계하고 XML 질의를 위한 XML 대수 연산을 정의하며 그 구현기법을 제시한다. XML 대수 연산 구현을 위해 물리적 저장소인 RDBMS를 접근하기 위한 접근 메소드와 패스 인덱스를 이용하여 알고리즘을 구현한다. 아울러 제안 알고리즘의 효율성을 보이기 위하여 반 구조 특성을 가지는 EST유전체 서열에 대한 XML 문서를 대상으로 성능을 평가한다.
XML은 관계형 데이터는 물론 구조화 또는 반구조화된 데이터를 효과적으로 조직화하여 표현할 수가 있다. XQuery는 이러한 XML 데이터를 대상으로 필요한 정보를 편리하게 검색하는 질의어이다. 이 논문은 XQuery 작성기를 설계 및 구현하고, XQuery 처리기에 대한 인터페이스를 제공하여 적합한 프로세서를 등록할 수 있다. XQuery 작성기는 등록된 질의 처리기로 처리된 질의의 결과를 보여준다. 작성기는 파서를 내장하고 있기 때문에 파싱 트리의 영역 정보에 따라 영역 연산자를 사용함으로써 문맥에 따라 대응되는 다양한 대화상자에 의하여 대응하는 구문을 효과적으로 작성할 수 있다. 특히 작성기는 XML 문서의 DTD에 대응하는 엘리먼트의 트리를 그래픽으로 보여주기 때문에 경로식을 쉽게 작성할 수 있다. 엘리먼트의 계층구조에서 경로에 따라 노드를 체크함으로써 엘리먼트의 서술식을 포함하는 경로식을 자동적으로 작성한다.
전자 거래에 있어 XML로 기술된 데이터가 증가하고, 이로부터 효율적인 질의 처리를 수행하는 기능의 중요성이 커지고 있다. 질의 처리 성능을 향상하기 위해 XML질의 결과를 캐쉬하는 방법이 주목을 받고 있는데 XML 질의 캐쉬 기법을 활용하기 위해서는 효율적인 캐쉬 교체 기법이 요구된다. 기존의 XML 캐쉬 교체기법에는 질의 결과를 교체 단위로 하는 방법과 질의 결과 내의 각 경로들을 교체 단위로 하는 방법이 있다. 첫 번째 방법은 간단한 운용이 가능하지만 효율적이지 못하고 두 번째 방법은 첫 번째 방법에 비해 효율적이지만 교체 단위 크기의 차이가 커서 캐쉬의 효율을 높이는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 위 두 방법의 단점을 해결하기 위해 XML질의 결과 내의 모든 엘리먼트를 교체 단위로 하는 방법을 제시한다. 이는 교체 단위의 크기가 작고 최대 크기와 최소 크기의 차이도 작으므로 새로 캐쉬에 추가할 데이터의 크기보다 과도하게 큰 희생자가 발생하지 않고, 교체 후 캐쉬 내의 사용하지 않는 공간도 작아지게 되어 캐쉬의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 방법이다. 캐쉬 적중 빈도, 최근 접근 시간, 인출 지연 시간, XML 시맨틱 영역의 크기, XML 시맨틱 영역 내의 엘리먼트 크기 등을 종합적으로 고려하여 교체 희생자를 선택하기 위한 교체 함수를 바탕으로 하는 XML 시맨틱 캐쉬 교체 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 기법을 적용한 XML 시맨틱 캐쉬 시스템의 프로토타입을 구현하여 실제 LAN 환경에서 실험하였다. 실험 결과 기존의 XML 캐쉬 교체 기법에 비해 본 논문에서 제시한 XML 시맨틱 캐쉬 교체 기법이 더욱 효율적이었다
XML은 인터넷 상에서 데이터 표현 및 교환의 표준으로 떠오르고 있어서 XML 데이터의 양이 급속히 증가하고 있다. 따라서, XML 데이터에 대한 효율적인 저장 및 검색이 필요하다 관계형 데이터베이스를 이용하는 XRel과 같은 XML 저장 관리 기법에서는 단순히 모든 레이블 경로들을 저장함으로써, 다양한 형태의 경로 표현식을 효율적으로 처리하지 못한다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 이용하여 XRel에서 제안된 경로 테이블 기법 보다 효율적인 데이터 저장 및 검색 기법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 XML 경로 인덱스를 관계형 데이터베이스에 저장하고 레이블 경로를 경로 식별자로 대치함으로써 다양한 형태의 XML 질의들을 기존의 방식에 비하여 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 또한 제안된 방식은 관계형 데이터베이스 엔진의 수정을 요구하지 않으며, 기존의 방식에 비하여 보다 적은 디스크 공간을 소비한다. 우리의 실험 결과는 제안된 기법이 기존의 기법에 비하여 좋은 질의 성능을 나타냄을 보인다.
차량 항법 시스템에서 가장 중요한 기능중의 하나는 현재 위치로부터 목적지까지의 가능한 경로들 최단경로를 계산하는 일이다. 차량 항법 시스템의 중요한 어려움 중 하나는 대용량 디지털 로드맵상에서 최단경로를 구할 때 많은 계산 시간이 소요된다는 점이다. 차량 항법 시스템은 실시간 시스템이므로, 제한 시간을 만족하여 최소 비용 경로를 계산하는 것은 매 우 중요하다. 본 논문에서는 대용량의 디지털 로드맵(Road Maps)에서 최단 경로 계산을 효 율적이고 빠르게 하기 위해서 디지털 로드맵을 효율적으로 계층 구조화하는 HiTi(Hierarchical MulTi) 그래프 모델을 개발하였다. 제안된 HiTi 그래프 모델에 기반을 둔 SPAH라는 새로운 최단 경로 알고리즘을 제안하고, SPAH가 계산한 최단경로의 최적성 (Optimality)을 증명하였다. SPAH의 성능분석을 통하여 SPAH가 기존의 다른 최단 경로 계 산 알고리즘들 보다 훨씬 빠르게 최단경로를 계산한다는 것을 보여주었다. HiTi 그래프 방 법은 여러 가지 측면에서 다른 유사한 방법들과 상세하게 성능실험을 통하여 장.단점이 비 교 분석되어 졌다.
위치기반서비스와 지능형교통시스템 등의 응용분야에서는 이동 중인 경로 상에 존재하는 모든 지점에 대해 k개의 최근접 객체를 탐색하는 연속 k 최근접 객체 탐색 질의가 폭넓게 사용되고 있다. 최근접 질의는 위와 같은 응용에 빠른 응답을 요구하고, 공간 네트워크 데이터베이스에 적용가능해야 한다. 또한 잦은 POI(Point of Interest) 객체의 변경에 유연하게 대처해야 한다. 이 논문에서는 도로 네트워크에서 이동 중인 질의 객체를 위한 최근접 객체를 효율적으로 탐색하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 다수의 분할점과 그에 상응하는 k개의 최근접 객체 집합들을 결과로 추출하며, POI들 간에는 순서가 없다. 실제 데이터를 이용한 실험은 제안한 기법에 기존 기법에 비해 우수함을 보인다. 최적의 조건에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 짧은 연산 시간(15%)을 보인다.
외판원 순회문제(Traveling Salesman Problem)는 세일즈맨이 한 도시(node)를 출발하여 모든 도시를 한 번씩 방문한 후 다시 출발점으로 되돌아오는 최적 경로를 반환한다. 이 기법은 도시의 수가 늘어날수록 연산횟수가 기하급수적으로 늘어나는 단점으로 인해 실생활에서 여러 노드(node)를 방문해야 하는 놀이동산이나 택배에 적용하기에는 탐색 성능에 한계가 있다. 또한, 최적 경로 탐색은 각 노드 사이의 거리를 1차원 속성으로 사용하기 때문에 이동시간, 관심도, 대기시간 등의 다차원속성을 고려하는 사용자의 요구를 만족하기 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 해결하기 위하여 Top-n 스카이라인 질의(Skyline query)를 이용한 다차원 외판원 순회문제(TS-MDT, Top-n Skyline-Multi Dimensional TSP) 알고리즘을 제안한다. 제안기법은 스카이라인의 지배원칙에 따라 다중 속성의 노드들을 제거함으로써 연산횟수의 감소를 통한 신속한 연산과 최적 경로를 반환한다. 실험에서는 1차원 속성의 데이터를 사용한 기존의 동적 계획법과 다차원속성을 처리하는 제안기법의 연산시간을 비교한 결과, 같은 데이터 개수일 때 다차원속성을 처리하는 제안기법이 더 빠른 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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