최근 이동 통신과 GPS 기술의 발달로 위치 기반 서비스에 대한 요구 및 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동체 색인에 관한 기존 연구는 시간 도메인에 따라 과거 궤적 색인과 현재 및 미래 위치 색인으로 분류된다. 그러나 실세계 응용에서는 과거 궤적뿐만 아니라 현재 및 미래 위치 검색을 모두 요구하므로 모든 시간 도메인에 대한 질의를 지원하는 통합 색인을 개발해야 한다. 이 논문에서는 이동체의 과거 궤적을 표현하는 3차원 공간상의 선분과 이동체의 현재 및 미래 위치를 표현하는 시간에 대한 선형 함수를 하나의 색인에 구성함으로써 이동체의 과거, 현재, 미래의 위치 데이터가 통합된 새로운 색인인 PCR-tree(Past, Current R-tree)을 제안한다. PCR-tree 는 노드 내에 포함된 과거, 현재, 미래 위치 데이터에 대한 새로운 경계 영역을 가지며 색인의 모든 엔트리에 대한 단일 인터페이스를 제공한다. 그리고, 제안된 색인과 색인 실험 도구를 구현하여 모든 시간 도메인에 대한 질의 처리가 가능함을 보인다.
The exceptional development of electronic device technology, the miniaturization of mobile devices, and the development of telecommunication technology has made it possible to monitor human biometric data anywhere and anytime by using different types of wearable or embedded sensors. In daily life, mobile devices can collect wireless body area network (WBAN) data, and the co-collected location data is also important for disease analysis. In order to efficiently analyze WBAN data, including location information and support medical analysis services, we propose a geohash-based spatial index method for a location-aware WBAN data monitoring system on the NoSQL database system, which uses an R-tree-based global tree to organize the real-time location data of a patient and a B-tree-based local tree to manage historical data. This type of spatial index method is a support cloud-based location-aware WBAN data monitoring system. In order to evaluate the proposed method, we built a system that can support a JavaScript Object Notation (JSON) and Binary JSON (BSON) document data on mobile gateway devices. The proposed spatial index method can efficiently process location-based queries for medical signal monitoring. In order to evaluate our index method, we simulated a small system on MongoDB with our proposed index method, which is a document-based NoSQL database system, and evaluated its performance.
최근 고차원 색인 구조들이 멀티미디어 데이터베이스, 데이터 웨어하우징과 같은 데이터베이스 응용에서 유사성 검색을 위해 요구된다. 본 논문에서는 고차원 특징벡터에 대한 효율적인 저장과 검색을 지원하는 셀-기반 시그니쳐 트리(CS-트리)를 제안한다. 제안하는 CS-트리는 고차원 특징 벡터 공간을 셀로써 분할하여 하나의 특징 벡터를 그에 해당되는 셀의 시그니쳐로 표현한다. 특징 벡터 대신 셀의 시그니쳐를 사용함으로써 트리의 깊이를 줄이고, 그 결과 효율적인 검색 성능을 달성한다. 또한 셀에 기반하여 탐색 공간을 효율적으로 줄이는 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 우수한 고차원 색인 기법으로 알려져 있는 X-트리와 삽입시간, k-최근접 질의에 대한 검색 시간 그리고 부가저장 공간 측면에서 성능 비교를 수행한다. 성능비교 결과 CS-트리가 검색 성능에서 우수함을 보인다.
This study was performed in order to suggest the possibility of tree species classification using high-resolution QuickBird-2 images spectral characteristics comparison(digital numbers [DNs]) of tree species, tree species classification, and accuracy verification. In October 2010, the tree species of three conifers and eight broad-leaved trees were examined in the areas studied. The spectral characteristics of each species were observed, and the study area was classified by image classification. The results were as follows: Panchromatic and multi-spectral band 4 was found to be useful for tree species classification. DNs values of conifers were lower than broad-leaved trees. Vegetation indices such as normalized difference vegetation index (NDVI), soil brightness index (SBI), green vegetation index (GVI) and Biband showed similar patterns to band 4 and panchromatic (PAN); Tukey's multiple comparison test was significant among tree species. However, tree species within the same genus, such as $Pinus$$densiflora-P.$$rigida$ and $Quercus$$mongolica-Q.$$serrata$, showed similar DNs patterns and, therefore, supervised classification results were difficult to distinguish within the same genus; Random selection of validation pixels showed an overall classification accuracy of 74.1% and Kappa coefficient was 70.6%. The classification accuracy of $Pterocarya$$stenoptera$, 89.5%, was found to be the highest. The classification accuracy of broad-leaved trees was lower than expected, ranging from 47.9% to 88.9%. $P.$$densiflora-P.$$rigida$ and $Q.$$mongolica-Q.$$serrata$ were classified as the same species because they did not show significant differences in terms of spectral patterns.
에너지 효율성과 같은 센서 네트워크에 중요한 요소들을 보장하기 위한 트리기반 프로토콜들이 여럿 제시되었다. 하지만 선박이나 해양 분야와 같이 베이스 노드의 이동성이 큰 네트워크 환경을 전제로 한 토폴로지에 대한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 베이스 노드의 이동성이 큰 센서 네트워크 환경에 적합한 토폴로지로 최소 Wiener 수 신장트리를 제안한다. 가중치 있는 그래프로부터 최소 Wiener 수를 가진 신장트리를 구하는 문제는 NP-hard로 알려져 있다. 문제 해결을 위해 분기 한정 알고리즘을 설계하고 대표적인 신장트리 중 하나인 최소신장트리를 대상으로 1라운드 패킷 전송에 필요한 전송 거리 및 에너지 소모량, 네트워크 수명을 모의실험을 통해 비교하였다. 전송 거리와 에너지 소모량은 제시한 트리가 최소신장트리에 비해 우수하였지만 네트워크 수명은 오히려 열등함을 알 수 있었다.
For every tree T, we introduce a topological invariant, called the T-cross-index, for connected graphs. The T-cross-index of a graph is a non-negative integer or infinity according to whether T is a tree basis of the graph or not. It is shown how this cross-index is independent of the other topological invariants of connected graphs, such as the Euler characteristic, the crossing number and the genus.
지위지수(地位指數)의 사정(査定)의 기초(基礎)가 되는 수고생장곡선(樹高生長曲線)을 작성(作成)하기 위하여 수고(樹高)(H)를 수령(樹令)(A)의 함수(凾數)로 표시(表示)한 10개(個)의 모형(模型)을 수용(授用)한 결과(結果) $H=K-ab^A$식(式)이 가장 적합(適合)한 것으로 나타났다. 이 모형(模型)에 따라 낙엽송림(林)의 수고추정식(樹高推定式) $H=28.364-26.125(0.818)^A$ ($R^2=0.999$)와 잣나무림(林)의 수고추정식(樹高推定式) $H=26.331-25.125(0.886)^A$ ($R^2=0.999$)를 각각 도출(導出)하였다 그 다음, 추정(推定)된 수고생장곡선(樹高生長曲線)에 의하여 Bryant 법(法)의 계산과정(計算過程)을 거쳐 두 수종(樹種)의 지위지수표(地位指數表) 및 지위지수곡선(地位指數曲線)을 작성(作成)하고, 이를 비교(比較)하여 보면 지위지수급(地位指數級) 6-18에서는 낙엽송이 잣나무보다 높게 추정(推定)되고, 지위지수급(地位指數級) 20에서는 잣나무가 낙엽송보다 다소 높게 추정(推定)되었다.
지리정보시스템에서 빈번히 사용되는 공간 조인 연산자의 성능을 보장하기 위해서는 효율적인 색인 기법의 선택이 중요하며, 대표적인 색인 기법으로는 $R^*$-tree를 이용한 방법이 알려져 있다. 본 논문에서는 DOT(Double Transformation) 공간 색인을 이용한 효율적인 공간 조인 처리 기법을 제시하고 이를 $R^*$-tree를 이용한 공간 조인 처리 기법과 비교한다. DOT 공간 색인 기법은 공간 객체의 MBR 정보를 공간 순서화 곡선을 사용하여 하나의 1차원 값으로 변환한 후 그 값을 검색 키로 갖는 $B^+$-tree 색인 구조를 구성하는 방법으로서, 이를 이용하면 전통적인 데이타베이스의 주 색인을 적용할 수 있다는 중요한 특징을 가진다. 본 논문에서는 공간 객체의 MBR 정보를 하나의 1차원 값으로 변환하기 위해 사용되는 공간 순서화 곡선의 규칙성을 분석함으로써 공간 변환 연산의 횟수를 대폭 감소시킨 효율적인 DOT 색인기반의 공간 조인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 반복적으로 수행되는 공간 변환 연산의 횟수를 줄이기 위하여 질의 영역을 공간 순서화 곡선이 연속 운행하는 가능한 최대 크기의 면적으로 분할하는 쿼터 분할 기법을 사용한다. 다양한 분포와 크기를 갖는 데이타 집합을 대상으로 $R^*$-tree를 이용한 공간 조인 처리 기법과의 비교 실험을 수행한 결과 최대 약 3배의 성능 이익을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.
주기억장치 상주형 색인구조에서는 2차 캐쉬 실패가 성능에 매우 큰 영향을 미친다. 기존에 제안된 주기억장치 상주형 색인구조들은 2차 캐쉬 실패를 고려하긴 했지만 여전히 트리의 각 레벨을 접근할 때는 2차 캐쉬 실패가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 인식하고 트리 순회 시 각 레벨을 방문할 때도 캐쉬 실패가 발생하지 않는 주기억장치 색인구조를 제안한다. 제안하는 색인구조인 IpCSB+-트리는 다음 레벨에서 방문할 가능성이 있는 노드들을 프리페치하여 다음 레벨을 방문할 때도 캐쉬 실패가 발생하지 않도록 한다. 또한, 기본적인 구조는 노드그룹 개념을 이용하여 노드의 팬-아웃을 증가시키는 CSB+-트리에 기반하지만 CSB+-트리의 단점인 분한 비용의 증가문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 성능평가를 통해 기존의 색인구조와 비교하여 제안하는 색인구조의 우수성을 보인다.
주기억장치 상주형 색인구조에서는 2차 캐쉬 실패가 성능에 매우 큰 영향을 미친다. 기존에 제안된 주기억장치 상주형 색인구조들은 2차 캐쉬 실패를 고려하긴 했지만 여전히 트리의 각 레벨을 접근할 때는 2차 캐쉬 실패가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 인식하고 트리 순회 시 각 레벨을 방문할 때도 캐쉬 실패가 발생하지 알는 주기억장치 색인구조를 제안한다. 제안하는 색인구조인 lpCSB+-트리는 다음 레벨에서 방문할 가능성이 있는 노드들을 프리페치하여 다음 레벨을 방문할 때도 캐쉬 실패가 발생하지 않도록 한다. 또한, 기본적인 구조는 노드그룹 개념을 이용하여 노드의 팬-아웃을 증가시키는 CSB+-트리에 기반하지만 CSB+-트리의 단점인 분팔 비용의 증가문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 성능평가를 통해 기존의 색인구조와 비교하여 제안하는 색인구조의 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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