본 논문에서는 모바일 P2P 환경에서 질의 처리 정확성 및 통신 비용을 향상시키기 위한 새로운 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사전 스카이라인 구축, 질의 배포 범위 확장 정책과 연속 스카이라인 질의 처리 과정으로 구성된다. 사전 스카이라인에서는 질의 처리 이전에 필터링 객체로 선정될 가능성을 가지고 있는 후보 객체 집합을 선정하여 질의 처리에서의 필터링 비용을 감소시킨다. 질의 배포 범위 확장 정책에서 질의 배포 범위를 확장함으로써 정확성을 향상시킨다. 또한, 최초 스카이라인 질의 처리한 후 모니터링을 수행하여 연속 스카이라인 질의를 처리한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과 성능 평가를 수행한 결과 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수한 성능을 보였다.
스카이라인을 응용한 다양한 질의처리기법 중에 하나로 리버스 스카이라인이 연구되었다. 하지만 리버스 스카이라인을 이용한 다양한 위치기반서비스를 제공하기 위해서는 지금까지 연구된 리버스 다이나믹 스카이라인만으로는 제공할 수 있는 서비스에 한계가 있으며, 질의처리를 위한 비용도 크다는 단점이 존재했다. 본 논문에서는 거리공간의 객체정보를 대상으로 질의처리가 가능한 효과적인 연속 리버스 스카이라인 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 제안하는 기법과 기존에 연구된 리버스 스카이라인 질의처리기법에 대한 성능평가를 수행하고 비교 분석했다. 그 결과, 기존의 기법보다 제안하는 기법이 연속질의를 처리하는데 우수한 성능을 보이는 것을 확인했다.
최근의 기업중심의 서비스를 위해서 리버스 스카이라인 질의 처리가 연구되었다. 하지만 지금까지의 리버스 스카이라인에 대한 연구는 모두 다이나믹 스카이라인을 기반으로 한 리버스 다이나믹 스카이라인이고, 위치 기반 서비스를 위한 거리공간에서의 리버스 스카이라인 질의 처리 기법은 전무하다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 스카이라인에 적용 가능하고 거리공간을 고려한 리버스 스카이라인 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존의 공간 색인을 활용하여 거리공간에서 리버스 스카이라인을 처리하며, 객체의 단색적인 환경과 양색적인 환경을 모두 고려한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 제안하는 기법과 기본적인 리버스 스카이라인 질의 처리 기법과의 성능평가를 수행하고 그 결과를 비교 분석했다. 그 결과 기존의 기법보다 약 5000배 우수한 성능을 보였다.
최근에 검색서비스에서 스카이라인 질의 처리는 상당한 주목을 받고 있다. 스카이라인은 모든 속성들 측면에서 다른 객체에 지배되지 않는 관심 있는 객체들을 포함한다. 이에 관련된 기존 많은 연구들은 정적 데이터에 대한 스차이라인이거나 유클리디언 공간상에서 움직이는 대상에 대한 스차이라인 처리이다. 그러나 본 논문은 스카이라인 질의를 요청한 객체가 도로망에서 연속적으로 이동하는 것을 가정한다. 본 논문은 전처리된 객체들의 최단영역을 통하여 도로망에서 효과적인 연속적 스카이라인 질의처리를 위한 새로운 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 검색 대상에 대한 미리 연산된 최단거리 범위 데이터를 통하여 연속 스카이라인을 처리한다. 성능평가는 질의처리속도 측면에서 제안하는 기법이 기존방법보다 약 100배 정도 빠르다는 것을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권4호
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pp.1931-1953
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2017
The reverse skyline query plays an important role in information searching applications. This paper deals with continuous reverse skyline queries in sensor networks, which retrieves reverse skylines as well as the set of nodes that reported them for continuous sampling epochs. Designing an energy-efficient approach to answer continuous reverse skyline queries is non-trivial because the reverse skyline query is not decomposable and a huge number of unqualified nodes need to report their sensor readings. In this paper, we develop a new algorithm that avoids transmission of updates from nodes that cannot influence the reverse skyline. We propose a data mapping scheme to estimate sensor readings and determine their dominance relationships without having to know the true values. We also theoretically analyze the properties for reverse skyline computation, and propose efficient pruning techniques while guaranteeing the correctness of the answer. An extensive experimental evaluation demonstrates the efficiency of our approach.
Performing continuous skyline queries of dynamic data sets is now more challenging as the sizes of data sets increase and as they become more volatile due to the increase in dynamic updates. Although previous work proposed support for such queries, their efficiency was restricted to small data sets or uniformly distributed data sets. In a production database with many concurrent queries, the execution of continuous skyline queries impacts query performance due to update requirements to acquire exclusive locks, possibly blocking other query threads. Thus, the computational costs increase. In order to minimize computational requirements, we propose a method based on a multi-layer grid structure. First, relational data object, elements of an initial data set, are processed to obtain the corresponding multi-layer grid structure and the skyline influence regions over the data. Then, the dynamic data are processed only when they are identified within the skyline influence regions. Therefore, a large amount of computation can be pruned by adopting the proposed multi-layer grid structure. Using a variety of datasets, the performance evaluation confirms the efficiency of the proposed method.
최근 들어 e-비즈니스 환경에서도 증권 거래, 시세, 주문 및 과금 데이터와 같이 지속적으로 유입되는 데이터 스트림에 대한 처리가 중요해지고 있다. 이 중에서도 데이터 스트림에 대한 다기준 의사 결정에 사용되는 스카이라인(skyline) 질의의 사용이 증가하고 있다. 다차원 튜플의 집합이 주어졌을 때, 스카이라인 집합은 다른 튜플에 의해 지배(dominate)되지 않는 튜플들의 집합을 반환한다. 고정된 데이터에 대한 단일 스카이라인 질의 처리에 대해서는 최근까지 많은 연구가 이루어져 왔으나, 데이터 스트림 환경에서 다중 연속 스카이라인 질의 처리에 대해서는 아직까지 많은 연구가 수행되지 않았다. 본 논문에서는 데이터 스트림 환경에서 하나 이상의 연속 스카이라인 질의들이 주어졌을 때, 이들을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 튜플이 어떤 질의의 결과에 포함될지를 효율적으로 파악함으로써, 여러 개의 연속 스카이라인 질의들도 적은 비용으로 동시에 처리할 수 있다. 다양한 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 보인다.
다기준 의사결정 시 활용할 수 있는 스카이라인 질의는 다수의 선택지 중에서 사용자가 '선호하지 않을 만한'(uninteresting) 선택지를 제거함으로써 사용자가 검토해야 하는 선택지의 수를 대폭 감소시키기 때문에 대용량 데이터 분석 시 매우 유용하게 활용될 수 있다. 이러한 배경에서 대용량 데이터에 대한 스카이라인 질의를 분산 병렬 처리하는 기법이 각광을 받고 있으며, 특히 맵리듀스(MapReduce) 기반의 분산 병렬 처리 기법 연구가 활발히 진행되어 왔다. 맵리듀스 기반 알고리즘의 병렬성 제고를 위해서는 부하 불균등 문제 중복 계산 문제 과다한 네트워크 비용 발생 문제를 해소해야 한다. 본 논문에서는 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하면서도 데이터 샘플링 기반 프루닝을 통해 네트워크 비용 절감 시킬 수 있는 맵리듀스 기반 병렬 스카이라인 질의 처리 기법인 MR-SEAP(MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning)을 소개한다. 또한 다양한 관점에서의 실험 평가함으로써 제안 기법의 효용성을 다방면으로 검증했다.
센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 비교를 요구하므로 인-네트워크 처리가 쉽지 않다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 Lazy 필터링 기법을 통한 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 필터를 미리 배포하지 않고 하위 노드로부터 기지국으로 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터 테이블(SFT)을 만들고 필터링을 수행한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 MFTAC 기법과 비교하였으며, 그 결과 평균 False Positive가 평균 53% 감소하였고, 네트워크 수명이 약 44% 증가하였다.
Related to the maximum vector problem, a skyline query is to discover dominating tuples from a set of tuples, where each defines an object (such as a hotel) in several dimensions (such as the price and the distance to the beach). A tuple, an instance of an object, dominates another tuple if it is equally good or better in all dimensions and better in at least one dimension. Traditionally, skyline queries are defined upon single-instance data or upon objects each of which is associated with an instance. However, in some cases, an object is not associated with a single instance but rather by multiple instances. For example, on a review website, many users assign scores to a product or a service, and a user's score is an instance of the object representing the product or the service. Such data is an example of multi-instance data. Unlike most (if not all) others considering the traditional setting, we consider skyline queries defined upon multi-instance data. We define the dominance calculation and propose an algorithm to reduce its computational cost. We use synthetic and real data to evaluate the proposed methods, and the results demonstrate their utility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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