This paper presents a technique for estimating distribution of data stored in a database. This technique is very useful for accurate selectivity estimation, which is essential in query optimization and physical database design. To maintain data distribution, we employ the directory of the multilevel grid file, a multidimensional dynamic file organization. The major advantage of our technique is that data distribution information is maintained dynamically in the multilevel grid file. In contrast, other static methods such as the histogram method use static date structures, which requires periodic restructuring. Furthermore, we propose a method for keeping the abstract information of data distribution in main memory. This is advantageous in the situation where the size of main memory is not sufficient. Finally, We also suggest formulas for calculating selectivies of various queries based on our data distribution information.
질의 최적화에 사용하기 위한 선택도 추정 방법은 히스토그램, 샘플링 그리고 패러미터에 의한 요약 방법 등이 제시되고 있다. 히스토그램을 이용한 선택도 추정은 상용 데이타베이스 시스템에서 가장 보편적으로 사용되는 방법이지만, 이동 객체를 위한 시공간 데이타베이스에서는 데이타 분포가 지속적으로 변화함으로써 기존의 히스토그램 방법을 이용하는 것은 제한이 많게 된다. 특히 미래 질의를 위해서는 데이타 갱신을 반영하는 동적 관리가 가능하며, 정화도를 유지할 수 있는 다른 접근 방법이 필요하다. 따라서 시공간 객체를 위한 선택도 추정 방법은 질의 술어가 요구하는 데이타 분포에 대한 히스토그램이 필요하며, 본 논문에서는 미래의 시공간 영역 질의 술어에 대하여 신속히 히스토그램을 생성할 수 있도록 쌍대성과 한계 분포 방법을 이용한 히스토그램을 제안한다. 쌍대 공간에서 이동 객체에 대한 데이타 시놉시스를 이용하여 구성된 시공간 히스토그램은 이동 궤적의 선형성이 유지하는 시간 동안 정확성을 보장하면서 빠른 시간에 생성이 가능하다. 또한 동적 갱신을 점증적으로 지원함으로써 효율적으로 갱신된 정보를 반영할 수 있고 추정 결과의 정확성을 향상시킬 수 있다.
히스토그램은 데이타베이스 시스템에서 질의 결과 크기를 추정하는 데 널리 이용되고 있다. 히스토그램 기법에서 질의 결과 크기에 대한 추정은 각 버킷 영역 내의 객체들이 균등하게 분포한다는 가정하에 이루어진다. 그러나, 주어진 질의 영역 내의 객체들은 균등하게 분포하지 않을 수 있다. 다시 말해서, 버킷 영역 내에 높은 밀도의 객체 군집 즉 클러스터가 존재할 수 있으며 이로 인하여 히스토그램의 정확도가 현저히 저하될 수 있다. 본 연구의 목적은 히스토그램의 정확도를 향상시키는 데 있다. 이를 위하여 본 연구는 클러스터를 고려한 새로운 히스토그램 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주어진 데이타 분포내에 존재하는 고 밀도 영역을 탐색하고 이를 히스토그램 생성에 활용한다. 제안하는 기법은 클러스터에 의한 정확도 저하를 효과적으로 감소시킴으로써 데이타가 균등하게 분포하지 않은 상황에서 향상된 성능을 제공할 수 있다. 실험을 통해 본 연구는 제안하는 기법이 기존 기법의 성능을 최대 74% 향상시킴을 확인하였다.
본 논문에서는 직교 주파수 분할 다중 접속 방식(Orhogonal Frequency Division Multiple Access) 상향 링크 시스템에서 best linear unbiased estimator (BLUE)의 원리에 기반한 시간 동기 추정 알고리즘을 소개하며, 이 알고리즘을 기반으로 하여, 추정범위 제한 문제를 해결하기 위한 개선된 시간추정 기법을 추가적으로 제안한다. 새로운 추정 알고리즘은 인접한 부반송파 간의 차등 상관관계를 이용하여 주파수 축에서 시간 오차를 추정한다. 차등 상관관계는 시간 오차를 포함한 위상 정보를 나타내고, 채널의 주파수 선택적 특성에 의한 신호 왜곡을 완화시킨다. 기존의 추정 방법과 비교하여 제안된 추정 알고리즘은 비교적 정확한 추정 성능을 보인다. 실험 결과는 제안된 추정기가 상대적으로 작은 오차의 평균과 분산을 가지는 것을 확인하여 준다. 또한 실험은 신호 대 잡음비의 크기가 0에서 20 dB 사이일 때, 시간 추정 오차에 의한 제안된 추정기의 신호 대 잡음비 열화 정도가 0.4 dB 이하인 것을 보여준다. 따라서 제안된 동기 알고리즘은 OFDMA 상향 링크 시스템에서 다중 사용자의 시간동기추정에 적합하다.
입자 크기에 따라 상전이 경로가 달라지며 매우 큰 응집체로 존재하는 gibbsite 분말과 같은 재료의 정량적인 전이 구조 분석의 전제로서 입자 크기가 선택적인 TEM 시편의 준비가 절실히 요구된다. 입자 크기 선택성을 실현한 TEM 시편 준비의 방법론을 확립하기 위한 방안으로서 본 실험이 전개되었다. 약 1 wt%의 gibbsite 원료 분말을 에탄올 용매에 혼합 한 뒤, ball-milling에 의해 조분쇄 처리를 하고 증류수에 1 : 19의 비로 희석된 분산 조제, Darvan C, 0.25 vol%의 첨가와 함께 ultrasonic 처리를 하여 gibbsite suspension을 만들었다. 제조된 gibbsite suspension의 누적 농도 변화 관찰에 의한 침강 시간의 조정 후 정적 침강 분리에 의해 nm 크기별로 분리된 TEM 시편을 만들 수가 있었다. 시편의 전체적인 양상은 SEM으로 관찰하였고 개개 입자들의 morphology 는 TEM으로 분석하였다. 또한, 공정 과정 중의 상변화 가능성을 검토하기 위해 XRD 분석을 실시하였다.
본 논문에서는 수중 통신 환경에서의 Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) 시스템과 지상에서의 일반적인 OFDM 시스템과의 차이점을 분석하고, 실제 측정된 채널 데이터를 사용한 수중 채널 모델을 기반으로 OFDM 파라미터들을 설정하였다. 또한, 선형 보간법을 이용한 least square (LS) 채널 추정기법을 이용하여 채널의 상태 정보를 획득하였다. Alamouti code를 이용한 space-time block code (STBC) 및 space-frequency blcok code (SFBC)를 적용하여 그 성능을 평가 및 분석 하였으며, 동시에 $1{\times}2$ maximum ratio combining (MRC)을 적용하여 성능을 비교 분석 한 결과, SFBC의 경우 수중 채널의 심각한 주파수 선택적 특성으로 인하여 유효한 BER 특성을 보이지 못하였으나, STBC의 경우 4-column 파일럿 구조를 적용하였을 때, SISO 시스템과 비교하여 약 7dB 정도의 향상된 성능을 나타내고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 IR-UWB 레이다 신호를 이용하여 무호흡 검출과 호흡수를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 무호흡 검출과 호흡수 측정을 동시에 지원하기 위해서 레이다 신호의 크기, 도래시간 및 선택된 주파수 대역에서의 전력 정보를 이용한다. 하드웨어 실험을 통해서 제안한 방법을 사용하여 정확한 호흡수 측정이 가능함을 보인다. 또한, 제안한 방법을 사용하여 무호흡과 호흡의 선택비가 최소 50 dB 이상이 됨을 보인다.
최근에 공간 정보들의 이력 정보를 효과적으로 다를 수 있는 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 기술은 토지 관리 시스템이나 시간에 따라 변하는 지리 정보들을 처리하는 시스템에서 유용하게 사용되어질 수 있다. 본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 변화하는 공간정보 질의들의 최적화를 위한 선택도 추정 기법을 제시한다. 기본 개념은 Minskew 히스토그램을 이용하여 공간 히스토그램을 구축하고, 이를 timestamp에 따라 재구축 한 뒤 유지하는데 기반하고 있다. 또한, 정확한 선택도 추정률을 유지하고 히스토그램 재구축 횟수를 줄이기 위해 히스토그램 변경 내용이 최적의 임계치를 넘어 섰을 때만 시공간 데이터베이스에 현존하는 엔트리를 기반으로 히스토그램을 새로 구축하는 기법을 제시한다.
선택율 추정은 질의 최적화를 위한 기법중의 하나이다. 이동객체에 대한 기존 선택율 추정 기법은 시간에 따른 빈번한 이동객체의 위치 변화를 요약 정보에 반영하지 못함으로써 선택 율 추정시 많은 에러를 발생시키고 있다. 따라서 이 논문에서는 이동객체의 질의에 대한 선택율 추정을 위한 색인 기반의 히스토그램 기법을 제안하였다. 또한 제안된 기법의 구현과 평가를 통 해 제안된 기법의 성능을 분석하였다. 이 논문에서 제안된 기법은 차량 추적 시스템, 위치 기반 서비스, 응급 구조 서비스, 그리고 텔레매틱스 서비스 통과 같은 연속적으로 위치를 변경하는 이동객체의 정보를 실시간으로 관리하고 검색하는 응용분야에 활용 가능할 것이다.
Achieving situation awareness is especially challenging for real-time data stream applications because they i) operate on continuous unbounded streams of data, and ii) have inherent realtime requirements. In this paper we showed how formal data stream modeling and analysis can be used to better understand stream behavior, evaluate query costs, and improve application performance. We used MEDAL, a formal specification language based on Petri nets, to model the data stream queries and the quality-of-service management mechanisms of RT-STREAM, a prototype system for data stream management. MEDAL's ability to combine query logic and data admission control in one model allows us to design a single comprehensive model of the system. This model can be used to perform a large set of analyses to help improve the application's performance and quality of service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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