Cho Hyung-Ju;Choi Yong-Jin;Min Jun-Ki;Chung Chin-Wan
Journal of KIISE:Databases
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v.32
no.2
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pp.129-141
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2005
Although spatio-temporal databases have received considerable attention recently, there has been little work on processing range sum queries on the historical records of moving objects despite their importance. Since to answer range sum queries, the direct access to a huge amount of data incurs prohibitive computation cost, materialization techniques based on existing index structures are recently suggested. A simple but effective solution is to apply the materialization technique to the MVR-tree known as the most efficient structure for window queries with spatio-temporal conditions. However, the MVR-tree has a difficulty in maintaining pre-aggregated results inside its internal nodes due to cyclic paths between nodes. Aggregate structures based on other index structures such as the HR-tree and the 3DR-tree do not provide satisfactory query performance. In this paper, we propose a new indexing technique called the Adaptive Partitioned Aggregate R-Tree (APART) and query processing algorithms to efficiently process range sum queries in many situations. Experimental results show that the performance of the APART is typically above 2 times better than existing aggregate structures in a wide range of scenarios.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.348-351
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2009
유비쿼터스 사회를 실현하는 핵심기술인 u-GIS 공간정보 기술은 데이터 스트림 처리 시스템(Data Stream Management System)과 지리정보 시스템(Geography Information System)이 결합된 플랫폼인 u-GIS DSMS를 요구한다. u-GIS DSMS는 GeoSeonsor에서 수집되는 센서 테이터와 GIS의 공간정보 데이터를 결합하여 처리하는 공간영역질의가 다수 요구된다. 이런 공간영역질의들은 특정 지역에 밀집하게 등록되는 경향이 있으며, 유사한 프리디킷을 가질 가능성이 높다. 이러한 특징은 공간영역질의가 특정 지역에 밀집되면 다수의 비슷한 연산들이 반복적으로 처리하기 때문에 시스템 성능이 저하 될 것이다. 이를 해결하기 위해 영역질의 색인기법 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 VCR-Index와 CQI-Index 기법은 질의영역을 셀 구조나 가상구조로 분할하여 처리하기 때문에 자원 및 연산을 공유 할 수 없어 질의 처리 속도가 현저히 저하되기 때문에 대량의 공간영역질의 처리에는 부적합하다. 그래서 본 논문에서는 공간영역질의의 효율적인 연산 공유를 위한 질의영역 밀집도 기반의 그룹화 기법을 제안한다. 이 기법은 질의영역의 밀집도를 이용하여 공간영역질의들을 그룹화 후 색인을 구성한다. 색인된 영역들의 데이터는 단일 큐로 구성 후 질의들의 프리디킷을 분석하여 자원 및 연산 공유기법을 통해 기존의 기법보다 처리 속도 향상 및 메모리 사용을 감소시켰다.
Kim, Ki-Sung;Im, Dong-Hyuk;Kim, Cheol-Han;Kim, Hyoung-Joo
Journal of KIISE:Databases
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v.34
no.6
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pp.546-553
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2007
As ontologies are used widely, interest for semantic similarity search is also increasing. In this paper, we suggest a query evaluation scheme for k-nearest neighbor query, which retrieves k most similar objects to the query object. We use the best match method to calculate the semantic similarity between objects and use the signature tree to index annotation information of objects in database. The signature tree is usually used for the set similarity search. When we use the signature tree in similarity search, we are required to predict the upper-bound of similarity for a node; the highest similarity value which can be found when we traverse into the node. So we suggest a prediction function for the best match similarity function and prove the correctness of the prediction. And we modify the original signature tree structure for same signatures not to be stored redundantly. This improved structure of signature tree not only reduces the size of signature tree but also increases the efficiency of query evaluation. We use the Gene Ontology(GO) for our experiments, which provides large ontologies and large amount of annotation data. Using GO, we show that proposed method improves query efficiency and present several experimental results varying the page size and using several node-splitting methods.
A sensor network consists of a network of sensors that can perform computation and also communicate with each other through wireless communication. Some important characteristics of sensor networks are that the network should be self administered and the power efficiency should be greatly considered due to the fact that it uses battery power. In sensor networks, when large amounts of various stream data is produced and multiple queries need to be processed simultaneously, the power efficiency should be maximized. This work proposes a technique to create an index on multiple monitoring queries so that the multi-query processing performance could be increased and the memory and power could be efficiently used. The proposed SMILE tree modifies and combines the ideas of spatial indexing techniques such as k-d trees and R+-trees. The k-d tree can divide the dimensions at each level, while the R+-tree improves the R-tree by dividing the space into a hierarchical manner and reduces the overlapping areas. By applying the SMILE tree on multiple queries and using it on stream data in sensor networks, the response time for finding an indexed query takes in some cases 50% of the time taken for a linear search to find the query.
In this paper, we address the problem of improving the performance of multi-step k-NN search using multi-dimensional indexes. Due to information loss by lower-dimensional transformations, existing multi-step k-NN search solutions produce a large tolerance (i.e., a large search range), and thus, incur a large number of candidates, which are retrieved by a range query. Those many candidates lead to overwhelming I/O and CPU overheads in the postprocessing step. To overcome this problem, we propose two efficient solutions that improve the search performance by reducing the tolerance of a range query, and accordingly, reducing the number of candidates. First, we propose a tolerance reduction-based (approximate) solution that forcibly decreases the tolerance, which is determined by a k-NN query on the index, by the average ratio of high- and low-dimensional distances. Second, we propose a coefficient control-based (exact) solution that uses c k instead of k in a k-NN query to obtain a tigher tolerance and performs a range query using this tigher tolerance. Experimental results show that the proposed solutions significantly reduce the number of candidates, and accordingly, improve the search performance in comparison with the existing multi-step k-NN solution.
Recently, there have been various research efforts to develop strategies for accelerating OLAP operations on huge amounts of spatio-temporal data. Most of the work is based on multi-tree structures which consist of a single R-tree variant for spatial dimension and numerous B-trees for temporal dimension. The multi~tree based frameworks, however, are hardly applicable to spatio-temporal OLAP in practice, due mainly to high management cost and low query efficiency. To overcome the limitations of such multi-tree based frameworks, we propose a new approach called Hilbert Cube(H-Cube), which employs fractals in order to impose a total-order on cells. In addition, the H-Cube takes advantage of the traditional Prefix-sum approach to improve Query efficiency significantly. The H-Cube partitions an embedding space into a set of cells which are clustered on disk by Hilbert ordering, and then composes a cube by arranging the grid cells in a chronological order. The H-Cube refines cells adaptively to handle regional data skew, which may change its locations over time. The H-Cube is an adaptive, total-ordered and prefix-summed cube for spatio-temporal data warehouses. Our approach focuses on indexing dynamic point objects in static spatial dimensions. Through the extensive performance studies, we observed that The H-Cube consumed at most 20% of the space required by multi-tree based frameworks, and achieved higher query performance compared with multi-tree structures.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.29
no.4
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pp.101-121
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2012
Since IR systems which adopt only Boolean IR model can not provide ranked search result, users have to conduct time-consuming checking process for huge result sets one by one. This study proposes a method to provide search results ranked by using coupling information between tags instead of index weight information in Boolean IR model. Because document queries are used instead of general user queries in the proposed method, key tags used as queries in a relevant document are extracted. A variety of groups of Boolean queries based on tag couplings are created in the process of extracting queries. Ranked search result can be extracted through the process of matching conducted with differential information among the query groups and tag significance information. To prove the usability of the proposed method, the experiment was conducted to find research trend analysis information on selected research information. Aslo, the service based on the proposed methods was provided to get user feedback for a year. The result showed high user satisfaction.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.44
no.1
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pp.117-135
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2010
We designed a structured folksonomy system in which queries can be expanded through tag control; equivalent, synonym or related tags are bound together, in order to improve the retrieval efficiency (recall and precision) of image data. Then, we evaluated the proposed system by comparing it to a tag-based system without tag control in terms of recall, precision, and user satisfaction. Furthermore, we also investigated which query expansion method is the most efficient in terms of retrieval performance. The experimental results showed that the recall, precision, and user satisfaction rates of the proposed system are statistically higher than the rates of the tag-based system, respectively. On the other hand, there are significant differences among the precision rates of query expansion methods but there are no significant differences among their recall rates. The proposed system can be utilized as a guide on how to effectively index and retrieve the digital content of digital library systems in the Library 2.0 era.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.6
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pp.307-312
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2007
Wireless Sensor Network(WSN) is considered as a core technology necessary for Ubiquitous computing, with its numerous possible applications in many practical areas, is being researched and studied actively by many around the world. WSN utilizes wireless sensors spatially placed to gather information regarding temperature, light condition, motion and change in speed of the objects within their surrounding environment. This paper implements an environmental information monitoring and indexing system based on spatial indexing technique by constructing a WSN system. This Multi-Query Indexing Technique coupled with wireless sensors provides an output based on the pre-defined built-in data index and new input from the sensors. If environment data is occured, system have to perform a proper action after collecting and analyzing this data. This is the purpose of implementing environment data monitoring system. We constructed environmental application using TinyOS and built tested with MICAz sensor bords. We designed and implemented a monitoring system which detects and multi-indexing process environmental data from distributed sensors.
Video information is an important component of multimedia systems such as Digital Library, World-Wide Web (WWW), and Video-On-Demand (VOD) service system. Video information has hierarchical document structure inherently, so it is named "structure video document" in this paper. This paper proposes a data model, a query language, and an indexing scheme for structured video documents in order to store, retrieve, and share video documents efficiently. In representing structured video documents, the object-oriented data modeling technique is used since the hierarchical structure information can be modeled as complex objects. We also define object types for the structure information. Our query language supports not only content-based retrieval, which means the queries based on the structure of video documents, and spatial/temporal relation for video documents. In order to perform structure queries efficiently, as well as to reduce the storage overhead of indices, an optimized inverted index structure is proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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