Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.4
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pp.141-150
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2008
In this mobile computing environment, data broadcasting is widely used to resolve the problem of limited power and bandwidth of mobile equipments. Most previous broadcast indexing methods concentrate on flat data. However. with the growing popularity of XML, an increasing amount of information is being stored and exchanged in the XML format. We propose a novel indexing method. called TOP tree(Tree Ordering based Path summary tree), for indexing XML document on mobile broadcast environments. TOP tree is a path summary tree which provides a concise structure summary at group level using global IDs and element information at local level using local IDs. Based on the TOP tree representation, we suggest a broadcast stream generation and query Processing method that efficiently handles not only simple Path queries but also multiple path queries. We have compared our indexing method with other indexing methods. Evaluation results show that our approaches can effectively improve the access time and tune-in time in a wireless broadcasting environment.
XML documents consist of elements that are basic units of information. When the structure of XML documents is changed dynamically, we need to update structure information efficiently without changing the information of the index structure for fast retrieval. In this paper, we propose a dynamic indexing model scheme that updates the index structure in real time as the structure of XML documents is changed by insertion and deletion of elements. Our dynamic indexing model consists of a structure information representation method and a dynamic index structure. The structure information representation method supports various types of structure retrievals. Our dynamic index structure processes various structural queries efficiently. We show through various experiments that our method outperforms existing ones in processing various types of queries such as content based queries, structural queries and hybrid queries.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.1
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pp.95-104
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2022
A TPR-tree is a well-known indexing structure that is developed to answer queries about the current or future time locations of moving objects. For the purpose of space efficiency, the TPR-tree employs the notion of VBR (velocity bounding rectangle)so that a regionalrectangle presents varying positions of a group of moving objects. Since the rectangle computed from a VBR always encloses the possible maximum range of an indexed object group, a search process only has to follow VBR-based rectangles overlapped with a given query range, while searching toward candidate leaf nodes. Although the TPR-tree index shows up its space efficiency, it easily suffers from the problem of dead space that results from fast and constant expansions of VBR-based rectangles. Against this, the TPR-tree index is enforced to update leaf nodes for reducing dead spaces within them. Such an update-prone feature of the TPR-tree becomes more problematic when the tree is saved in flash storage. This is because flash storage has very expensive update costs. To solve this problem, we propose a new Bloom filter based caching scheme that is useful for reducing updates in a flash TPR-tree. Since the proposed scheme can efficiently control the frequency of updates on a leaf node, it can offer good performance for indexing moving objects in modern flash storage.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.11
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pp.2911-2921
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1999
We present new methods for an efficient retrieval of SGML documents. We define IDDL (index database description language) which is able to describe various information such as meta data, an indexing range, and the creation and manipulation of a database. In addition, we design IDQL (index database query language) that can deal with querying meta data as well as logical structure. Especially, the retrieval system based on IDDL and IDQL has been developed and implemented, and has been experimented on large number of documents. Experimental result shows that the proposed method provides the dynamic creation of an index database and a convenient retrieval environment.
With the popularity of digital music contents, querying and retrieving music contents efficiently from database has become essential. In this paper, we propose a Fast Melody Finder (FMF) that can retrieve melodies fast and efficiently from music database using frequently queried tunes. This scheme is based on the observation that users have a tendency to memorize and query a small number of melody segments, and indexing such segments enables fast retrieval. To handle those tunes, FMF transcribes all the acoustic and common music notational inputs into a specific string such as UDR and LSR. We have implemented a prototype system and showed on its performance through various experiments.
We propose a fast and powerful Question-answering (QA) system in Korean, which uses a predictive answer indexer based on 2-pass scoring method. The indexing process is as follows. The predictive answer indexer first extracts all answer candidates in a document. Then, using 2-pass scoring method, it gives scores to the adjacent content words that are closely related with each answer candidate. Next, it stores the weighted content words with each candidate into a database. Using this technique, along with a complementary analysis of questions which is based on lexico-syntactic pattern matching method, the proposed QA system saves response time and enhances the precision.
Park, Sang-Hyun;Kim, Sang-Wook;Cho, June-Suh;Lee, Hoen-Gil
Journal of Industrial Technology
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v.21
no.A
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pp.167-179
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2001
This paper discusses an index-based subsequence matching that supports time warping in large sequence databases. Time warping enables finding sequences with similar patterns even when they are of different lengths. In earlier work, we suggested an efficient method for whole matching under time warping. This method constructs a multidimensional index on a set of feature vectors, which are invariant to time warping, from data sequences. For filtering at feature space, it also applies a lower-bound function, which consistently underestimates the time warping distance as well as satisfies the triangular inequality. In this paper, we incorporate the prefix-querying approach based on sliding windows into the earlier approach. For indexing, we extract a feature vector from every subsequence inside a sliding window and construct a multi-dimensional index using a feature vector as indexing attributes. For query precessing, we perform a series of index searches using the feature vectors of qualifying query prefixes. Our approach provides effective and scalable subsequence matching even with a large volume of a database. We also prove that our approach does not incur false dismissal. To verily the superiority of our method, we perform extensive experiments. The results reseal that our method achieves significant speedup with real-world S&P 500 stock data and with very large synthetic data.
Because most researches that were studied so far on XML documents used an absolute coordinate system in most of the index techniques, the update operation makes a large burden. To express the structural relations between elements, attributes and text, we need to reconstruct the structure of the coordinates. As the reconstruction process proceeds through out the entire XML document in a cascade manner, which is not limited to the current changing node, a serious performance problem may be caused by the frequent update operations. In this paper, we propose an index technique based on extensible index that does not cause serious performance degradations. It can limit the number of node to participate in reconstruction process and improve lots of performance capacities on the whole. And extensible index performs the containment relationship query by the simple expression using SQL statement.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.1
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pp.109-116
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2021
Since RDF (Resource Description Framework) triples are modeled as graph, we cannot directly adopt existing solutions in relational databases and XML technology. In order to store, index, and query Linked Data more efficiently, we propose a convergence indexing method combined R*-tree and K-dimensional trees. This method uses a hybrid storage system based on HDD (Hard Disk Drive) and SSD (Solid State Drive) devices, and a separated filter and refinement index structure to filter unnecessary data and further refine the immediate result. We perform performance comparisons based on three standard join retrieval algorithms. The experimental results demonstrate that our method has achieved remarkable performance compared to other existing methods such as Quad and Darq.
This paper proposes a method of player event retrieval using combination of two functions: detection of player name in speech information and detection of sound event from audio information in golf videos. The system consists of indexing module and retrieval module. At the indexing time audio segmentation and noise reduction are applied to audio stream demultiplexed from the golf videos. The noise-reduced speech is then fed into speech recognizer, which outputs spoken descriptors. The player name and sound event are indexed by the spoken descriptors. At search time, text query is converted into phoneme sequences. The lists of each query term are retrieved through a description matcher to identify full and partial phrase hits. For the retrieval of the player name, this paper compares the results of word-based, phoneme-based, and hybrid approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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