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.
Multivariate data are often generated with multiple outcomes in various fields. Multiple outcomes could be mixed as continuous and discrete. Because of their complexity, the data are often dealt with by separately applying regression analysis to each outcome even though they are associated the each other. This univariate approach results in the low efficiency of estimates for parameters. We study the efficiency gains of the multivariate approaches relative to the univariate approach with the mixed data that include continuous and binary outcomes. All approaches yield consistent estimates for parameters with complete data. By jointly estimating parameters using multivariate methods, it is generally possible to obtain more accurate estimates for parameters than by a univariate approach. The association between continuous and binary outcomes creates a gap in efficiency between multivariate and univariate approaches. We provide a guidance to analyze the mixed data.
Applicability of 8 day interval flow data for the calibration of hydrologic model was evaluated using Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF) at Kyungan watershed. The 8 day interval flow monitored by Ministry of Environment located at upstream was calibrated and periodically validated during 2004-2008. And continuous daily flow monitored by Ministry of Construction & Transportation (MOCT) and located at the mouth was compared with daily simulated data during 2004-2007 as spatial validation. Automatic calibration tool which is Model-Independent Parameter Estimation & Uncertainty Analysis (PEST) was applied for HSPF calibration procedure. The model efficiencies for calibration and periodic validation were 0.63 and 0.88, and model performances were fair and very good, respectively, based on criteria of calibration tolerances. Continuous daily stream flow at the mouth of Kyungan watershed were good agreement with observed continuous daily stream flow with showing 0.63 NS value. The PEST program is very useful tool for HSPF hydrologic calibration using non-continuous daily stream flow as well as continuous daily stream flow. The 8 day interval flow data monitored by MOE could be used to calibrate hydrologic model if the continuous daily stream flow is unavailable.
RFID 미들웨어 시스템은 애플리케이션의 질의를 처리하기 위해서 다수의 RFID 판독기에 의해 지속적으로 인식되는 RFID 스트리밍 데이터를 수집 및 정제한다. 이러한 질의들은 미들웨어에서 일정기간 동안 수행되기 때문에 연속 질의라고 불린다. 미들웨어의 성능을 개선하기 위해서는, 이러한 연속 질의를 효과적으로 처리하기 위한 색인이 필수적이다. 최근, 데이터가 아닌 질의를 기반으로 색인을 구축하는 질의 색인 기법들이 제안되었으며 이러한 기법들은 이동체 위치 스트리밍 데이터 혹은 센서 스트리밍 데이터에 대하여 연속 질의를 처리하는 환경에서 향상된 성능을 보여준다. EPCglobal은 RFID 애플리케이션을 위한 표준 질의 인터페이스인 Event Cycle Specification (ECSpec)을 제안하였다. ECSpec 기반의 연속 질의는 질의의 조건을 대상 도메인 공간에 표현하면 다수의 세그먼트로 표현되는 특징이 있다. 이러한 RFID 질의 색인의 데이터에 대하여 기존의 질의 색인을 사용하면 다수의 데이터를 삽입해야 하기 때문에 색인을 구축 및 유지하기 위한 비용이 커지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 이 논문에서는 다수의 세그먼트를 새로운 변환공간으로 표현하고 이것을 결집하여 단일 데이터로써 표현하는 결집 변환(Aggregate Transformation) 기법을 제안한다. 또한, 기존 질의 색인과 변환 기법을 적용한 색인의 성능을 비교한다.
연속미디어 데이터를 인터넷을 통해 서비스하기 위해서는 서버의 과부하, 네트워크의 혼잡, 사용자에 대한 응답시간 지연 등의 문제를 해결하여야 한다. 본 논문에서는 연속미디어 프록시 캐쉬에서 데이터를 관리하는 PPC(Popularity-based Prefix Caching) 기법을 제안한다. 사용자 접근 패턴을 반영하는 PPC 기법은 객체들의 앞부분 데이터를 그 객체의 인기에 비례하여 캐슁함으로써 사용자에 대한 초기지연시간을 감소시키고, 캐쉬 공간을 효율적으로 활용하고자 한다. 연속미디어에 대한 사용자 접근의 특성이 이산미디어와는 상이하다는 점을 고려하여, 연속미디어의 인기도를 더욱 정확하게 나타내기 위해서 각 연속미디어에 대한 사용자의 재생 데이터 양과 접근의 최근성을 반영하는 인기도를 제안한다. 그리고 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위하여 인터넷 방송국 VOD 서버의 로그 데이터를 이용한 트레이스 기반 모의 실험을 수행하였다. 그 결과, PPC 기법은 BHR, 초기 지연 시간, 재배치의 측면에서 기존의 LRU, LFU 캐슁 기법들에 비하여 성능이 향상되었고, 특히, 초기 지연시간과 재배치 오버 헤드의 감소 측면에서 매우 우수한 성능을 보였다.
The purpose of this research is to investigate the characteristics of big data-based fashion shopping (BDFS) application, perceived usefulness, and expectation confirmation that influence the continuous usage intention of BDFS application users based on the expectation-confirmation model. A survey was conducted with female consumers in their 20s, who are living in Seoul and Incheon area and have used BDFS applications, A total of 182 responses were used for the data analysis. Five hypotheses were proposed, and regression analyses were conducted to test those hypotheses. The results indicated that the users' perceived usefulness increased with the increase of accuracy and personalization characteristics of the app and the expectation confirmation. The result suggested that it is essential to provide accurate information for users to feel useful and to develop the personalized offerings and services which can be the biggest strength of the big-data based mobile fashion store. It was also found that continuous usage intention increases with increased perceived usefulness and expectation confirmation. This result suggests that expectations can play a critical role in perceiving the usefulness of BDFS applications and the user's expectation confirmation also significantly affected the users' continuous usage intention.
In-network storage is an effective technique for avoiding network congestion and reducing power consumption in continuous data collection in wireless sensor networks. In recent years, network coding based storage design has been proposed as a means to achieving ubiquitous access that permits any query to be satisfied by a few random (nearby) storage nodes. To maintain data consistency in continuous data collection applications, the readings of a sensor over time must be sent to the same set of storage nodes. In this paper, we present an efficient approach to updating data at storage nodes to maintain data consistency at the storage nodes without decoding out the old data and re-encoding with new data. We studied a transmission strategy that identifies a set of storage nodes for each source sensor that minimizes the transmission cost and achieves ubiquitous access by transmitting sparsely using the sparse matrix theory. We demonstrate that the problem of minimizing the cost of transmission with coding is NP-hard. We present an approximation algorithm based on regarding every storage node with memory size B as B tiny nodes that can store only one packet. We analyzed the approximation ratio of the proposed approximation solution, and compared the performance of the proposed coding approach with other coding schemes presented in the literature. The simulation results confirm that significant performance improvement can be achieved with the proposed transmission strategy.
We study a continuous data assimilation algorithm for the three-dimensional simplified Bardina model utilizing measurements of only two components of the velocity field. Under suitable conditions on the relaxation (nudging) parameter and the spatial mesh resolution, we obtain an asymptotic in time estimate of the difference between the approximating solution and the unknown reference solution corresponding to the measurements, in an appropriate norm, which shows exponential convergence up to zero.
본 논문에서는 연속적인 데이터를 위한 새로운 에러패턴 ROM(error pattern ROM: EP-ROM) 압축 기법이 제한되었다. EP-ROM은 연속적인 데이터를 근사값과 에러로 나눈 후 에러 대신 에러패턴의 인덱스를 저장함으로써 ROM의 크기를 줄인다. 이 기법은 연속된 데이터를 양자화할 때의 많은 경우 같은 에러패턴을 가진다는 특징을 이용한 것으로 ROM의 크기를 매우 작게 줄일 수 있다. 실험결과에서는 EP-ROM은 다양한 연속적인 데이터에 대하여 ROM 크기를 60∼77% 줄였다.
Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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제2권1호
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pp.15-24
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2024
This study is about the effect of chatbot service quality on customer satisfaction and continuous use intention. Data collection was conducted for 13 days from October 23 to November 5, 2023, and a survey was conducted on customers who have used chatbot services. A total of 572 questionnaires were targeted, of which 545 valid data were used for analysis, excluding those that responded insincerely or did not meet the purpose of the study. The analysis results of this study are as follows: First, chatbot service quality partially had a significant effect on satisfaction. Second, customer satisfaction had a significant effect on continuous use intention. Therefore, in order to have a positive impact on continuous use intention, it is necessary to focus on marketing strategies related to chatbot service quality. Also, research focusing on data analysis and performance evaluation is crucial for enhancing chatbot services, necessitating studies that address real-time changes. Through sophisticated data analysis and variable measurement, chatbot services can be effectively improved, leading to enhanced customer satisfaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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